面對AI機械人，我們的優勢是思考靈活，擁有無限創意和想像力。(新華社圖片)
故事是讀MBA的同學講給我聽，這是他上課學到的。哥倫比亞大學有一位統計學教授，二次大戰時，受僱美國軍方研究減低轟炸機被擊落的機率。怎樣做沒有先例可援，教授細心檢查作戰回來轟炸機的彈痕，經過統計發現，遭受炮火擊中最多的是機翼部位，翼尾被擊中的比例最少。
我這位好同學沒有即時開估，反問換作我是統計學教授，應該如何建議軍方改良轟炸機以增加幸存率？我想這是一條小學生的思考題，既然機翼最易中招，加強機翼的防護便可以。答案當然不是，否則又怎會擺上MBA的學堂呢？
那位統計學教授提出跟我相反的建議︰「加強機尾的防護。」軍方言聽計從，轟炸機尾部加裝鋼板，轟炸機幸存回航的機率果然大大增加。我想︰「教授是不是斷估？統計數字不算數，難道他通過實驗去看最應防護是那一個部分？」可是這個實驗怎麼做？你上轟炸機參加一次又一次任務來觀察結果嗎？須知這是九死一生的工作。
教授沒有只看數據，便依書直說作結論，他也沒有上過轟炸機參與觀察，他只是跳出框框作思考︰「機翼多被擊中，結果都可以回航，反而沒有見過太多機尾出事的轟炸機例子，最大原因可會是機尾中彈者，已經難逃一劫。」原來看不見的彈孔才是答案，後來成為MBA案例，名之為「倖存者偏差」（Survivorship Bias）。2018年，全國高考作文題，也用上這例案讓學生發揮創意。
「倖存者偏差」很適合作為中學生的人工智能（AI）課題。大家對於人工智能與人類智慧有很多不明白的誤解，認為能夠打敗世界棋王的AI機械人，日後要取代我們的工作，其實AI系統的強項是「腦力粗活」，長於處理直線而重複的項目，例如AI的「機器學習」是透過資料和經驗學習，依程序找出事物運行規則；而「深度學習」是透過大量數據學習辨識物件、圖像和語音。AI學得很快，能處理龐大資訊量，不過，受限於AI的演算法，它的思考方式不及人類的靈巧，智慧難以達到那位統計學教授般刁鑚。
AI技術正不斷改進，致力提高AI的想像力、聯想力，甚至藝術創作能力，但我很懷疑幾時可以研發出像福爾摩斯的AI機械人，又或者寫得出《紅樓夢》的AI作文機器？簡單而論，我們集中於創新和想像力的思維訓練，便不會落後於AI機械人，反而能更好應用這門科技，幫助我們解決問題。
黃秉華
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SpaceX火箭升空的雄姿。(AP圖片)
一個智商很高、擁有豐厚科學知識的人，如果沒有創新思維，其實可以是很普通的，跟你我沒有兩樣。
美國科幻小說作家阿西莫夫（Isaac Asimov）的地位等如武俠小說的金庸，SpaceX創辦人馬斯克把其代表作《銀河帝國》， 2018年搭載「重型獵鷹」火箭送上太空，寓意給外星人分享。
生於上世紀20年代的阿西莫夫自小聰明，IQ得分160（愛因斯坦、霍金的級數），11歲開始寫科幻小說，後來在哥倫比亞大學取得生物化學博士。有一天，他到五金店，老闆很有興致對他說︰「喂，博士先生，我給你一個思考題，考考你的腦筋。」阿西莫夫點頭同意。話說「有一位聾啞人士前來，向我示意購物。他想買什麼？聾啞人士做出這樣的手勢︰左手放在檯面，右手握拳作出錘擊狀。原以為他想買一個鎚子，噢，不是呢，原來他想買幾口釘。」
老闆問阿西莫夫︰「稍後來了一位失明人士，他其實要買一把剪刀，你猜他怎樣表達？」對於一位高智商的名校博士而言，這太簡單不過，你的答案又如何呢？
這裡要岔開一個話題，談一下什麼是創新思維，原來跟IQ不是同類的思考，智商測驗很多時都是慣性思維，簡言之，思维以直線途徑延伸，以作出推論及判斷，在這個範疇之內的考題，你可以想得很快、很準，可是當你以此方式思考，你會封閉了其他的思考方向。你看阿西莫夫的答案就知道了。
他順口答道：「失明人士會伸出食指和中指，作出剪刀的手勢，是不是？」店主大笑︰「失明人士沒有動手，他開口說︰『請給我一把剪刀。』哈哈！」阿西莫夫輕嘆，受過教育和很聰明，原來還未夠呢。
管理學大師杜拉克（Peter Drucker）在他的《創新與企業家精神》有一個關於創新的故事︰「1909年，貝爾電話系統公司（Bell Telephone System）的一名統計員勾劃出未來15年的兩條發展曲線︰一條是美國人口增長曲線，另一條是為處理日益增加的電話通話量，所需配置的電話接線生人數的曲線。曲線顯示，如果依然使用人手處理電話系統，到了1925年或1930年，每一位17至60歲之間的美國婦女，都不得不從事電話接線生的工作。」
以上是慣性思維的典型例子，統計員的算法沒有問題，答案也沒有錯，不過，這是荒謬得不可行的答案。杜拉克說︰「兩年之後，貝爾公司的工程師設計出第一台自動交換機，並馬上投入使用。如果沒有創新精神，也許，到今天都不會出現『婦女解放運動』，事關大部分女性仍在電話公司工作。」
兩個故事都很輕鬆，不過，有點沈重的是當社會要培養年輕一代的創新思維時，現行的一板一眼的科學和科技教育課程，是不是有創新改良的空間呢？
