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上期談過人工智能的前景，今期再談談現有階段與趨勢。現代人工智能的主要發展研究關注包括了推理、解決問題、計劃、機器學習 (Machine Learning)，以及溝通/人類語言處理 (Natural Language Processing)、機器感知和機械學。本文特別選些有趣的課題談談。

以上題目，近幾年有很多普及的產品，例如蘋果的Siri (2011) 是「人類語言處理」的代表，這課題關注的是電腦如何辨認人類語言。臉書和很多數碼相機中的臉孔辨認程序是「機器感知」的例子，這課題關注的是機器或電腦對影像、聲音、符號的辨認能力。前幾期分享過的機械人大戰則是研究「機械學」的場地，關注的是機器的運動性。

智能感官仍然落後
演算法元老學者高德納 (Donald Knuth），是史丹福大學名譽教授，他指出「現在電腦已在所有需要思考的領域超越了人類，但在不需要思考的領域還遠遠落後」。「不需要思考的領域」指的就是人類語言處理、機器感知、機械學這些課題，就是一些人類主要用感官和肢體做的行動，和主要用大腦做的推理、計劃、學習等有別。

現代電腦的思考領域課題的研究發展，都是依從三大方向。第一類是「符號邏輯」，即是以人手逐項分析編程，或循邏輯、思考或知識的模型上溯建築出整個「人工大腦」。第二類是「統計邏輯」，以數據和知識結構處理思考和解決問題，時下流行的「大數據」便屬此類。其三是「非邏輯」，以模擬人腦的結構，在機械上製造出類似結構為方法。曾聞名一時的人工神經網絡 (Artificial Neural Network)，和遺傳算法 (Genetic Algorithm) 便是這個界別，著名例子包括於1997年曾以電腦「深藍」擊敗國際象棋世界冠軍Garry Kasparov的IBM「藍約書亞計劃」，全腦模擬 (WBE, Whole Brain Emulation)，以及谷歌的「谷歌腦」 (Google Brain)。而這個由Andrew Ng領導的「谷歌腦」計劃，其父母是香港人。

電腦遊戲中的智能
一般人最容易接觸的人工智能，就在電腦遊戲中。從以上的分類來說，現代電腦遊戲中的人工智能，暫時還主要是思考類的頭兩項：符號邏輯和統計邏輯。遊戲設計發展了約50年，過往非邏輯類的嘗試都不算成功。而明顯由於遊戲開發設計界別是一門生意，非邏輯類的人工智能的技術投資回報在這界別上比其他兩類低，而且技術要求較這兩類高，以致沒有很多投資者願意嘗試，而寧願投資在其他領域，例如視覺效果或電影場景。遊戲開發趨勢在各平台上還是以投資回報為先。

近年和可見的未來，遊戲設計界會愈來愈多上文提及的非思考領域的人工智能發展。而加上前幾期談過的虛擬實境、立體影像、機械人技術，在一眾科技投資和使用者的資本支持下，未來數十年的科技發展將是一個更高速的黃金歲月。

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幾個科技達人都憂慮人工智能的發展。伊隆馬斯克(Elon Musk)稱人工智能發展為「召喚惡魔」和「可能比核武還危險」，霍金(Steven Hawking)認為「人工智慧可能是人類歷史的最後事件」（意謂導致人類滅亡）；比爾蓋茨(Bill Gates) 說「不太理解那些對人工智能亳不擔心的人」。我們在日常生活間中都有接觸人工智能，我們大致上都以為我們懂人工智能；或許就是出意外也只是像廿二世紀殺人網絡(The Matrix)或復仇者同盟的Ultron(Avengers: Age of Ultron) 那樣對人類掀起戰爭吧？人工智能到底有多危險？

首先談談基本的重要知識。
人工智能 (Artificial Intelligent) 可分為三個級別。第一級是弱人工智能 (ANI, Artificial Narrow Intelligent)，第二級是強人工智能 (AGI, Artificial General Intelligent)，第三級是超人工智能 (ASI, Artificial Super Intelligent)。
弱人工智能(ANI)的定義是專門某一範疇的人工智能，例如我們常見的下棋、電腦遊戲、股票交易、洗衫煮飯等的人工智能都屬此類。它們與高級人工智能的顯著分別是沒有離開該範疇的能力，和缺乏較高階的智能模式，例如學習、計劃、組織、歸納、引申等。
強人工智能(AGI)的定義就是能做到一個成年人的所有思考活動，包括上述的學習、計劃、引申等。而超人工智能(ASI)就是比人類的智能範圍還要高的人工智能。

幾年前學術界有做過一個問卷調查，訪問了世界上最頂尖的人工智能專家，問他們認為AGI何時會來到，也就是電腦在所有類型的思考上有著和成年人類一樣的思考力。最樂觀的估計是2025年，最消極的估計是2070年左右，而中位數和大多數是2040至2050年，即是距今二十至三十年之後。
弱人工智能是我們常見的，這不是我們需要擔心的。專家擔心的是強人工智能和超人工智能。為甚麼？
因為強人工智能若有著人類的思考能力，就代表它能改進自己的智能。而這亦代表著它的智能將會成指數型(exponential)上升直趨無限大。
試想像一下。人類自1940年代第一部電腦誕生以來，用了一百年從弱人工智能造到強人工智能。2040年，強人工智能誕生了。而達到強人工智能(AGI)之後，這電腦靠著自己的能力提升自己的智能，在十二小時內就達到了超人工智能(ASI)。
超人工智能是甚麼？我們能理解甚麼是智商80 的智弱人仕，也理解甚麼是智商180的天才資優生，但甚麼是智商1880000000000的電腦我們就不容易直接理解。這距離就好比蚯蚓和人類的距離。而這電腦的智能還會不斷向上呈指數型上升趨向無限大…..
而這種超能智力會造出甚麼是人類無可預料的。而它的思考判斷就依賴其內部藉人工輸入、間接構成或經自動學習發展出的指令，但這指令的實行可以是人類倫理常識以外的，例如一個醫治疾病的超人工智能經計算後發現最有效的解除疾病方法是消滅所有有可能患病的人。
智商100-200 的人類能製造發光的燈泡和能到處連上互聯網的流動無線網絡和衛星，智商1880000000000的電腦能否從物理學科技上控制地球上每一個原子的位置？或完整破解基因序列，基因重組上解決一切疾病，甚至解除人類死亡的基因達到長生不死？甚至時間旅行和造出人工生命？
這種超人工智能電腦若要消滅人類，根本不用發動戰爭，它可以潛伏到人類措手不及，計劃到人類亳無還手之力，甚至幾分鐘內消滅全人類。筆者只說迄今為止暫時未見到有荷里活電影想像得到較接近的超人工智能(ASI)的可能實力－－可能還是會發動戰爭的人工智能較好看。
不過，倒轉來說，強人工智能亦很可能是人類需要的最後一個發明。因為以後就由這人工智能替人類做發明，而且很可能是歷史性的技術奇點 (Technological Singularity)，就是這以後的改變將使奇點前的世界成為蠻荒古代一樣的距離。
人工智能的發展趨勢，值得一提墨菲定律 (Murphy’s Law)。墨菲定律指出，所有有可能出錯的地方都會出錯，只要可能性存在。現代人工智能發展，在一眾創投和科技融資的聲勢下，正在商業激烈競賽中高速成長。有專家指出，我們正缺乏著和人工智能發展同樣力度的對安全施措的研究。無論是好是壞，人工智能將帶來劃時代的改變，而且是我們有生之年。到底帶來的是服務人類使人類帶到更高幸福的天使，還是毀滅世界的惡魔，我們也將拭目以待。

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前幾天好友談起：在現代電腦普及的香港，個人股民能從運用電腦計算股票買賣上取得甚麼優勢？有甚麼方法和如何操作？今次攢文討論。

首先，要知道現代幾個國際股票市場上，保守說超過六成的資金都是電腦全自動操盤的。電腦操盤（或作量化交易 Quantitative Trading，簡作 Quant Trading / QT）就是基金公司設計一系列的交易算法 (Trading Algorithm)，用電腦計算、選擇投資對象和全自動買賣。電腦操盤的優點，是除去對交易不穩定的人類情緒因素，而更準確地倚靠科學方法，靠電腦全自動統計、分析，和準時落盤。因為交易算法在短時間內往往未必見效，例如一個七成時間賺錢的交易算法，十次內交易可能都是蝕錢的，但時間一長就提供穩定進賬。這需要落盤者長期信任科學統計，而且不帶情緒地準時、有效、按計算份量落盤，見好不能執著不賣，見淡不能不落或推遲。這一點電腦往往較為勝任。
而電腦操盤的另一個優點是能進行高速交易（High frequency trading, HFT）。有些算法是減除交易成本後每次只賺小許，例如千分之一，但每天執行上百次同類交易。這都是人手操盤未能做到的。

電腦操盤在過去二十年經過很多人研究和實行。結論都是傾向實用而值得投資。學術界有發表過論文，指出在多種而長期的各類交易裡，電腦總是能比人類取得更好的成績。而亦由於出現過不少成功而獲利豐厚的電腦操盤基金，使各基金公司不能不留意電腦操盤方法。

電腦操盤的算法大約可分為幾類，有些只適合投資較多的基金公司，有些適合個人。
第一類是套利交易（arbitrage）。套利交易的概念是利用同一投資對象在某兩個市場的差價取作盈利。電腦計算會將交易成本計算在內。這類交易硬件和網絡速度往往成為競爭關鍵，競爭者有時只是相差數個微秒（microseconds），有時甚至競爭的是與資訊中心的地理距離在網速上的差別。雖然是穩賺的交易算法，但已被眾多基金公司壟斷，不適合個人操作。
第二類是電腦輔助的買賣。這類操作可配搭全自動落盤或人手落盤。例如自動設定買某個股票時，就自動做對沖交易；或人手操盤讓電腦一次過在整個版塊的股票都買某個份量。這類電腦輔助的買賣亦包括有些策略類型的全自動落盤，例如在某些市場故意輸入一系列的買盤，影響其他買家的判斷，然後在這些買盤被執行前電腦自動取消。
第三類是程式選股和入市時間分析。這類可以是全自動操作，或半自動操作，就是電腦協助選股而交由人手落盤。筆者見有些本地年輕諳熟電腦的青少年會用股票搜尋器輸入參數讓電腦搜尋適合股票，而筆者更會推介一些電腦操盤平台軟件（Algorithmic Trading Platform）。這類軟件和股票搜尋器最大的分別，是它們配備了很多適合初學者開始踏上電腦操盤的現成工具，例如回溯測試（Backtesting）、輸入大量歷史數據並製圖，和自動交易。回溯測試就是用歷史數據測試個人設計的交易算法的回報能力和賺蝕比例，測試清楚才運用到實戰上；而這些歷史數據，例如過去十年的每分鐘數據，可在網上向交易所或金融機構購買或免費下載。而測試好就可以用同一個操盤平台軟件接駁上有提供相關服務的金融機構作半自動或全自動交易。一般而言，這類操盤平台只需幾千元就可終身使用，而大部份亦有三十天免費試用期。網上亦有不少開源（opensourced）的免費相關軟件，適合進階者下載並自行改造。筆者推介用家選擇平台時揀選回溯測試速度較佳，和與其他平台例如即時交易和載入數據較多兼容性的軟件。

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在今年七月五日至廿六日，美國ABC電視網絡轉播了第六屆戰鬥機械人大賽 (BattleBots)，相信很多人在 youtube 和面書上都有看過比賽片段。戰鬥機械人大賽首屆於2000年八月舉行，於2002年六月舉行第五屆後，因為之前的合作轉播機構的發展方針而停播；而到今天六月正式重啟，由ABC電視網絡轉播。

戰鬥機械人大賽並不是惟一的機械人比賽，它的前身是機械人大戰 (Robot Wars)。兩者的玩法都是在一個加設了各種具破壞力的陷阱的擂台上，兩個以人手遙控操作的機械人對賽，務使對方被破壞至不能移動。賽程為三分鐘，若其中一方由於損壞或被卡住而有三十秒不能移動，就當是被技術性擊倒 (KO)；若未能達成技術性擊倒，或沒有選手棄權，三位評判就在侵略性、策略性和損傷度三個分類各給一至五分，總分四十五分，以最高分者勝。

除了戰鬥機械人大賽和機械人大戰，其他著名的還包括自2001年起轉播的機械人研究社(Robotica)，和2004年起的機械人競技 (RoboGames)。機械人研究社是以越野戰為主題的電視節目。而機械人競技賽的前名為機械人奧林匹克 ROBOlympics)，是在加州矽谷附近的 San Mateo舉行。機械人競技賽是現時世界上最大型的公開機械人比賽，有超過五十個比賽項目，包括格鬥、人型行走比賽、機械人足球、機械人相撲、自動迷宮鼠等。大部份的比賽都是以人工智能自動運作（非遙控）的機械人參賽，而其餘小部份是以遙控機械人比賽。

而流行的還有另類的低端機械人比賽，是來自日本自2014年開始舉辦的廢柴機械人大賽 (Hebocon)。廢柴機械人大賽的規則是每回合一分鐘，要使對手不能移動，或移出場外。和戰鬥機械人大賽不同的是，每個加在機械人上的技術都會被扣分。比賽是務求以最低技術獲勝。六月時在香港理工大學亦舉辦了首屆香港廢柴機械人大戰呢，一時在港造成熱潮，反應很好，筆者也有朋友組隊參加。是次比賽在面書有專頁和影片，讀者可以到專頁看是次本港盛事的錄影片段。
今年的另一個香港本地機械人比賽，是在科學園於四月舉辦的青少年機械人世界盃香港區公開賽。機械人世界盃是一個自上世紀九十年代開始的科學界盛事，以機械人作足球比賽。是次為香港區公開賽，出線隊伍在七月底到中國合肥參加國際賽。

最後不得不提，本年度的機械人格鬥熱話，相信是美國對日本的重型機械人大戰。美國機械人製作公司 Megabot 早前公開了載人機械人 Megabot Mark II，並在互聯網向日本水道橋重工下戰書決鬥。是次比賽將於2016年中舉行。挑戰者 Megabot Mark II 高15呎，重一萬二千磅，以履帶行走，駕載兩個駕駛員，主要武器是手上大炮發射的三磅油漆彈。而應戰者日本水道橋重工的載人機械人 Kuratas，重九千磅，具備高精準瞄準系統和靈活度，可載人或遙遠控制。

這一系列的機械人格鬥比賽，主要目的在藉比賽和活動，提升機械人科技的技術。電腦科學家Donald Knuth (1938 – )說過，「人工智能已經能夠做到所有需要思考的事，但在人類或動物不需要思考就能做的事就還未成功」。對人類來說，步行和閱讀是容易的，但對機械人來說就不是了。現下的機械人比賽的蓬勃發展，我們可預計未來有更多令人驚喜的機械人技術呢。

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近年流行的電影內的電腦科技，有一個技術是幾乎每套有關未來科技的電影都會用到，而且很吸引人注目的，就是立體影像 (Hologram)。我們日常生活所用的家居電腦和商業電腦所見，我們都知道這科技在這些普及領域中並未流行。到底這科技何時會來到？又會有甚麼應用？如何運作？

其實，這立體影像迄今 2015年已發展了有十年以上時間，技術也成熟，和已有工業應用。不過立體影像和其他先進技術不同之處，是它有著多於一個完全不同原理的操作方式，這些不同的方式也能造出一樣或差不多的效果。讓我們概覽一下現有的立體影像技術。

比較古老的有稱為佩珀之魂(Pepper’s Ghost) 的立體影像技術。是由 John Henry Pepper 約翰.亨利.佩珀(化學教授，生於倫敦1821-1900) 發明。操作方式是觀眾看見一個「光舞台」，和一個觀眾不知道存在的「暗舞台」，用鏡子將暗舞台的東西照射到光舞台上。平時暗舞台是無光線的，觀眾便只能看到光舞台上的東西。當光線射到暗舞台上，射到光線的東西便折射成立體影像出現在光舞台上，感覺像平空出現的鬼魂一樣，所以稱為「佩珀之魂」。這個立體影像的限制是觀眾必須在舞台以外，而且鏡子的折射角度要調校得剛剛好。這是立體影像很原初的原理，對今天稍言古老，但我們不能忽略這個，因為今天還有不少在大型展覽或博覽會中使用的立體影像技術是用這個原理的，而不同的是現代技術運用投射器或顯視屏代替暗舞台。

現在另一個較常用的立體影像技術是半關閉式立體投影技術 (3D Projection)。這立體投影技術是需要用到上下兩個投影機，在中間空中投影出立體影像。這個技術可以造出較接近鋼鐵人電影中的效果。不過由於需要上下兩部投影機，也受著空間限制，例如不能投射在開放地方。

還有一個最先進還在發展中的技術是電漿立體影像 (laser plasma 3D display)，這方面以日本為領先，已發展了十年時間。雖然技術還在發展中階段，只能造出很簡單和單色的圖案，但這個技術最吸引的地方，是它能在完全開放的地方用激光做出立體動態影像，現場感就像平空出現一個影像一樣。這技術筆者留意了幾年，幾年前影像是不能用人手接觸的。今年他們發展出可以不傷害皮膚，以人手觸摸的影像，影像可以隨著使用者的觸摸而變換。原理是他們將激光的停留的時間減至一千兆分之一秒（通稱為一飛秒 femtoseconds），也就是其他領域例如醫學也有用到的飛秒激光技術。

今年七月 kickstarter 上有一個叫 Holus 的立體影像科技創投計劃，目標籌募五萬加幣，筆者攢文時此項目已達標已籌得達六倍，卅萬加幣（約港幣二百萬）。Holus 可以接駁平台電腦、桌面電腦或立體打印機使用。而Holus 使用的技術，就是上文提到的佩珀之魂的技術，用鏡子折射顯示屏造出立體影像。這個 Holus 產品將於2016年第二季至第三季廣泛發售，暫時Kickstarter 上的獲取價（可獲得一個完整產品）都是約六百加幣（約港幣三千六百元），若有新聞我們這專欄亦會繼續介紹。

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摩爾定律說，每十八個月計算器晶片的性能便會快一倍。當晶片的速度越來越快，漸趨向極限，我們便思考如何能突破極限呢？於是有人提出了幾個方案：量子電腦、光電腦，和生物電腦。

這三個方案都是在克服現代電腦倚賴的矽物質在電磁學方面的物理問題。例如電路之間有最小距離、速度和體積上的限制等。光電腦就是用光學科技取代電子脈衝，除了晶片能造得更小外，編碼可運用光譜外，電腦內的光也能比電流傳送速度更快。
生物電腦是更大膽的建議，是以有機生物分子代替矽－－有朋友開玩笑說，可能有一天枱面上一個像午餐肉的東西就是生物電腦。生物電腦除了體積上能節省到十萬份之一以下，記憶容量和速度都有大幅度提升。有人提出生物電腦甚至能植入在人體體內，直接接受人體的營養供應運作。

光電腦和生物電腦在現階段都有基本成品，但還只算是在大學實驗室的研究階段中。普遍業界期望是要到五至十年後才有較接近商業銷售的產品出現。而業界提出的第三個方案：量子電腦，則已有大型電腦市場的商業產品在市場上銷售。

第一部商業銷售的量子電腦是加拿大D-Wave 公司 D-Wave Two。暫時量子電腦商業產品都是屬於大型電腦產品，例如這部D-Wave Two 是十呎高，晶片溫度是華氏零下459.6－－比絕對零度只相差不足0.1度。量子電腦的方案不是在改變製造電腦的矽物質上，而是在物質的運用上。矽電腦以電路有電或無電，或有磁或無磁以編作零與一。量子電腦則是運用量子物理上的量子特性，使一位元能作更大的編碼。例如矽電腦的一位元只能編作一或零，量子電腦的一位元則能夠同時編作兩個零至一的小數。概念上矽電腦就像一個定點的兩個可能性，而量子電腦就像運用一個立體的不同位置的座標。或者可以說，每個量子位元就是一整個資料庫的編碼。

這種不同的編碼設計，使量子電腦比矽電腦有更龐大的運算力。雖然未必能運用在一般家用或商業用途上，在電腦科學研究上這龐大運算力是很有用的。例如在自動優化的計算、自動偵測和分析、投資分析、密碼學上等。D-Wave公司的顧客包括承接國防科技項目的上市公司Lockheed Martin，美國太空總署和Google 谷歌合資的量子電腦研究所，和一間D-Wave 不願透露名稱的美國情報機構。

筆者看未來十年會是電腦科技百花盛開的季節。除了IoT (Internet of Things，例如上期介紹的VR 產品) 會不斷前進外，硬件和網絡亦會不斷提昇，例如十年後光電腦和生物電腦的家居產品很可能亦已面世。到2030年，我們的生活會變成怎樣呢？

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今早和從事科技創業的好友閒談科技商機，看著這些年間，由科網泡沫年代很多網站發跡故事，到Google和社交媒體崛起，到流動裝置的IoT(Internet of Things)。和朋友談起，見到流動裝置的勢頭漸已不如當初強勢，商業市場上可見的驚喜漸少，流動裝置的未來漸呈現橫向發展。消費者的需求胃口只會更大而不會減少，於是，市場上出現了一個期望空間，而商業科技似乎仍未完全發揮。大家漸漸會問：下一個風潮是甚麼？What’s next？

可估計，如此市場趨勢，若該趨勢存在，必定會反映在國際科技巨人例如微軟Microsoft、Facebook、Google、蘋果等的投資及發展方向上。微軟在今年1月21日的發佈會上，介紹了她的新產品 HoloLens，並聲明將會和Windows 10 同日正式發行（6月初宣佈正式發行日為2015年7月29日）。HoloLens 亦可以和微軟旗下的次世代遊戲機平台XBox 一起使用。
而面書Facebook則在2014年3月26日在面書上宣佈了以廿億美元的價值（20%為現金，其餘為Facebook 股份）收購了VR行內領袖 Oculus VR。Oculus VR 的代表產品為 Oculus Rift，而這公司的來源亦是位於矽谷的Kickstarter 項目，歷史可追溯至2012年的產品原型。Oculus Rift 已發放開發API供商業使用。
另一個科技巨人三星Samsung 亦在2014年9月公佈了和 Oculus VR 合作開發 Samsung Gear VR，該產品亦已在2014年12月發表。
蘋果相對而言較慢，到現在未有明確公佈的VR 發展項目，不過業內社群傳聞蘋果在2014年底招募VR相關技術人員，並已早在2013年申請了相關專利。

從Facebook、微軟、Samsung三星幾個科技巨人的投資和發展，我們可看出趨勢的存在。而下一步我們問的是，這對於我們有甚麼意義？
相信對大部份香港人來說，商業趨勢、投資、商機、生活環境的改變會重要過應用。可預想，有關平台為了迅速拓展，除了硬件和作業系統OS外，必定會建立相關商業軟件銷售平台，並開放API招徠商業機構參與。而VR的技術本質包括：流動裝置、3D程式、3D美術設計、影像處理等技能。香港的3D人力資源市場一向平淡，因為現有需求不多，相信VR技術趨勢會帶來改變和新機會。
投資方面，現有一些商業公司已投資建立了一定實力的團隊在3D開發方面，尤其是電影後期製作、次世代遊戲公司及其本地化加工、和設計公司，這些公司都會在這趨勢上較有優勢。
商機方面，3D電影會否有新包裝（e.g. 電影院播放新種類 VR 電影？或將現有的3D電影搬入屋、或帶出街？）？3D印刷技術和VR又會刷出甚麼火花？音樂呢，會否有新的玩法？筆者在早上就曾和好友談起，說可能很快就會有3D的 realtime streaming，可能是一部類似電話亭的設備將你的立體影像即時360度拍攝然後上傳即時傳播，這設備所需的科技水平現在普通香港商業公司都做得到。
生活環境方面，可能有些人擔心到時會大家都足不出戶，都在虛擬世界遊玩。不過筆者覺得，生態會自動調節，若情況太壞，自然會有相對應的修補機制。科技發展的情況好比人類發現了如何運用火：科技發達往往拉闊和提升了人們的思維和眼界，雖然大多需要經歷學習期和適應期，但漸漸人們會學到如何不被這火燒傷，而好好運用這個工具。

Oculus Rift 和一些VR 技術遊戲，在中環蘭桂坊的Jet One Motion有付款限時遊玩。三十分鐘約三百元。有興趣的人仕不妨參觀。

2015 年開始有段時間，一直持續在信報上寫作科技專欄。

這個欄目就是將那些年的文章收集下來。