文 / Jeffery Hung
【MIX 2018 創新設計年會】的第二天是個充滿社會科學浪漫的一天。
AI（人工智慧）的發展早至50年前開始，經歷好幾個階段，每一次都被認爲將爲這個世界帶來可拍的後果。2000年以後，結合深度學習與大量數據的計算機，首度踏進了原本我們認爲只屬於智慧生物的領域，開始能夠辨識物件、能夠自己成長。以視覺辨識爲例，經過訓練的電腦可以比人類更準確地辨認物體。我們也可以看到AlphaGO 在一夜之間與自己對練了上萬盤棋，而隔天的李世石仍然是前一天的李世石。
你們知道Tesla Model X 的自動駕駛系統等級在自駕車分級的六個層級（下圖）中處於哪個層級嗎？
關於自駕車的六個層級
答案是二，在駕駛人監控下可以完成少數簡單任務，如加速及轉向。
機器對人類來說目前就好像是叫了有反應，剛學會說話的小孩一樣。
人機互動關係才正在從動作智能（Action Intelligence）晉升到自主智能（Autonomous Intelligence）的過程而已。
所以人與機器的互動關係到底該以怎樣作爲目標？不妨思考人騎着馬的組合，來看我們希望人工智能發展成什麼樣子吧。如果今天我們騎着馬讓馬自己跑着，這隻馬鐵定不會希望自己最終撞上牆壁。
人機互動的問題，也是溝通問題
Be a culture shaper.
看見問題時，我們的反應會是什麼呢？在經歷人生每一個時刻，我們是不是會試着解決一些問題呢？
有時候我們直直朝着問題去，卻發現問題又大又遙遠，令人感到沮喪。
不，這個世界不會每個問題都可以那麼快找到解答。那也沒關係，我們可以引導跟着問題有關的所有利害關係人，讓他們跟我們一起一步一步向前。也許有那麼個情景，讓不同的利害關係人產生共鳴，然後再聚集更多利害關係人，直到我們足夠強壯到可以找出問題的解決辦法。
設計師的工作是解決問題；但解決問題的人，是我們每一個人。
From design for solution to design for condition. Then we can eventually find the solution for our problem.
From design for solution to design for condition.
原文：超譯 MIX 2018 第二天 — 人工智慧與社會實踐