歷經疫情的震盪與回緩，兩廳院之前中斷的「好哲凳」系列講座終於重新啟動，於10月8日造訪了台北市的麗山高中，由張智皓、朱家安兩位講師與同學分享「AI值得我們擔心嗎？」面對從網路社群媒體到現實生活處處可接觸到的AI，講師們透過生活中的範例讓同學領會AI的構成方式與運作邏輯，並指出其背後的倫理課題，以開放式的提問，引導同學重新思考人類的本質是什麼，從而找到自己在科技社會自處的生活方式。
兩位講師透過生活中的範例讓同學領會AI的構成方式與運作邏輯，並指出其背後的倫理課題，引導同學重新思考人類的本質是什麼，從而找到自己在科技社會自處的生活方式。
近15年來，科技快速發展，鑲嵌在當代社會網絡之中的我們已經難以想像沒有科技輔助的生活，AI（Artificial Intelligence）就是其中一個近年來緊密鑲嵌在人們生活中的科技物。如果仔細檢視生活的細節，我們很容易就會發現AI已經幫助我們解決很多問題，甚至反過來引導著我們思考，像是手機裡面內建的輔助使用系統往往能夠記憶使用者的使用習慣，甚至反過來形塑我們的行為和生活模式。本場講座的兩位講師——張智皓、朱家安從生活切入講題，引導高中生從自己的生活找到AI，進而理解AI與自身的關係。
AI，Artificial Intelligence，在台灣通常被譯作人工智能，為什麼是「智能」而不是「智慧」呢？張智皓從描述性與規範性概念來解釋，也就是說，AI是在人類給定的架構下運作的科技物，它的「智能」是在一定的範圍內運作的，並不能夠超出既有的設定範圍。
AI是如何成為AI的？
要探究AI技術的起源，就必須從艾倫．圖靈（Alan Turing）說起。1950年，英國電腦科學家圖靈提出了一個問題：「如何能夠判斷電腦有沒有和人類一樣的思考能力？」，並藉由以下測試來尋求答案：安排一個人分別與電腦與真人聊天，如果受試者無法分辨自己的聊天對象是機器還是人類，就表示機器是有學習能力的。70年後的今天，這項簡單的測試仍然有相當強的解釋力。張智皓解釋，其實這套測試體現了「功能理論」的哲學思維，也就是說如果電腦具有跟人類心智一樣的功能，我們就可以根據功能主義的思考理路，將電腦等同於人類。
理解AI的起源後，張智皓進一步介紹AI的設計邏輯，主要可以從軟體端和硬體著手。以軟體端來說，可以透過規則兩種技術來進行設計——規則基礎與資料基礎，前者指的是只需要建立規則，透過撰寫程式來引導AI達成目標，後者則是以足夠量的資料來餵養AI系統，系統會據此建立一套模型來達成目標。舉例來說，如果要將一個公園僅開放給貓、狗進入，若在公園門口放一個AI系統，依據規則基礎的邏輯，透過程式給定這個系統一些規則，就可讓系統根據這些給定的程式來進行運算。而資料基礎的邏輯是透過大量的照片來強化系統運作，例如讓AI識別各種動物的照片，告訴它只有具有貓跟狗定義特徵的動物能夠進入，讓AI能夠達成預設目標。要架構上述的基礎前，必須先掌握目標與達成目標的途徑之間的關係，以上述例子來說，設計者要清楚貓跟狗以及其他不被允許進入公園的動物的特性，以便架構穩定的基礎，也就是說當我們給AI一個目標，我們也需要鋪排好達成這個目標的途徑，不論是依據規則基礎或資料基礎的邏輯來進行設計。
