超越人類，有問才有答！
近日谷歌談起她的量子電腦D-wave（我們今年7月時預先討論過），指出其晶片的運算力比現代電腦快一億倍，原理在它能突破因矽材料而有的物理限制。儘管如此，如我們上一篇談到，電腦只是一部高速運算機器，並不是無所不能，要怎樣才能超出其現有局限？
或者說，事實上現時大部分的科投研發或創投融資，都是在電腦科技的已豐富發展的界別內。有什麼類型的項目可以突破視野界限？
現有的電腦科技對有完整定義的問題都能完全處理，可惜電腦本身並不懂提出問題。例如一條日常問題「今晚食乜餸？」，有具體定義，電腦可以用資料庫搜尋，嘗試提供答案，雖然可能應付不了複雜的個人喜好。又例如日常偶然會發生的「突然有假放，做乜好？」，這問題的定義比較概括，而且較倚重價值觀和個人喜好，電腦便較難應付，更難的是電腦也需要問另外一些問題才能回答。
電腦自己提出問題，包括對現有世界或環境做出意志理解和審視，然後將零碎的概念整理組織成完整的問題定義（Problem Statement）——這兩點是屬強人工智能級別的問題（AGI, Artificial General Intelligence）。這方面是具技術可行性的，不過就要先在系統設計內建構價值觀系統，分別善惡好壞，並做出「喜歡或不喜歡」之類的情緒系統。若以現代電腦相比人類，它的理性思維是已發展得相當充分。電腦的「心靈」，和它的感官機能、機械機能，都將會是未來數十年的主要突破方向，也很可能是一眾科技創投的發展方向。這突破的高峰，就將會是強人工智能（AGI）的誕生。
可以說若以圖靈測試（Turing Test，合格者即一部能使測試者不能分辨是人是電腦的機器）測試現代電腦，簡單的最優化策略是對被測試對象問一些價值觀問題、好與不好的感受問題，或沒有完整定義的問題。現代電腦處理這類問題一般都較弱。
現代電腦一般都需要人來操作，就算是自動運行的軟件，也需要專業的系統工程師設計和編程。究竟有沒有可能電腦連自己的系統設計工程也不用由人輸入？那便能做到「自動進化」。
電腦自我進化技術指日可待
電腦的「自我編程」，遠在上世紀五十年代已經有研究，當時這方面的著名語言為 LISP。對比 C+要到八十年代才誕生出來，可想而知其元老地位。
談到自動進化，提一提電腦科學一般用在人工智能或思維系統上的幾個研究界別。自動推理（Automated Reasoning）、數據挖掘（Data-mining，或近年稱為大數據 Big data）、人工神經網絡（ANN, Artificial Neural Network）、遺傳算法（GA, Genetics Algorithm）。這幾個界別個別地，或放在一起，都可以設計出自動進化的思維系統，各有長處。
谷歌近月發表的TensorFlow或面書近日開放的人工智能伺服器，便屬人工神經網絡，四者中還只算是潛力一般的，長處是辨認和分類功能。筆者自己就鍾情遺傳算法，因其潛力大和原理巧妙。這四者的概念都是可以在一篇篇幅內理解到，有興趣的讀者可以找一些資料看看。
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