※ [本文转录自 Gossiping 看板 #1MwvWCd5 ]
作者: buke (一坪的海岸线) 看板: Gossiping
标题: [新闻]AlphaGo战胜棋王的秘密？DeepMind成员来台
时间: Fri Mar 18 13:54:02 2016
1.媒体来源:
自由
2.完整新闻标题:
AlphaGo 战胜棋王的秘密？DeepMind 成员来台现身说法！
3.完整新闻内文:
作为人工智能开发的新里程碑，Google 旗下 DeepMind 团队所开发的 AlphaGo 系统，在
最近一场与世界棋王顶尖对决中，最终以 4 比 1 拿下胜利，并且荣登世界棋士排行榜第
二名的位置。这场让世人见证到人工智能的高速发展的赛事，也让幕后开发 AlphaGo 的
DeepMind 团队立时成为受瞩目对象。其中来自台湾的 DeepMind 成员、同时也是代 Alph
aGo 在棋盘上落子的黄士杰，今天亲临 Google 台湾，要来分享 AlphaGo 的致胜关键！
来自台湾的黄士杰，目前是 Google 旗下 DeepMind 团队的资深研究员，也是 AlphaGo 人
工智慧系统的重要开发者。而能够成为 AlphaGo 的关键人物。曾经开发过围棋人工智能、
做过围棋老师的他，认为围棋是相当适合 AI 人工智能的挑战，特别是在深蓝在 1997 年
击败人类后，围棋成为 AI 人工智能仍未取胜的领域。
其中 AlphaGo 之所以能获胜，最主要的原因在于可以“判断优势”、“以及取得最佳的棋
路”两大要素，透过学习人类千年来智慧的结晶，学习大量的棋谱与棋路，因此可以拥有
类似人类的“直觉”下法，无须穷举运算所有的棋路，就可以决定哪一个落子处，最有机
会获的胜利。
其中黄士杰表示，“直觉”是围棋比赛中最重要的关键，职业棋士总会有神来一著，但他
们也无从说起判断为何。黄士杰指出，这就是“直觉”的重要性，透过优先找出更有优势
、胜率更高的棋路，让电脑不必穷尽所有棋路可能，而可以选择最有胜率的 20 步，以采
取胜率最高的策略。
黄士杰提到，由于围棋的变化有 10 的 170 次方，若是想要把所有的棋路穷尽思量，那么
几亿年也无法运算完。因此 AlphaGo 采取可以判断优势的“策略网络”，辅以可以推断棋
路的“价值网络”，让 AlphaGo 能拥有类似人类的直觉，以便在围棋这类复杂的棋类运动
中，与人类对弈、进一步取得胜利！
黄士杰表示，在 1990 年时，人工智能还无法做到与人类较量围棋的能力，当时尽管让 AI
先下 25 个旗子，但仍会在最后全部被吃光落败。时至今日透过 Google 机器学习技术的
帮助，AI 的发展已经突飞猛进，在这次与李世石的对弈中，甚至获得 5 战 4 胜的成绩。
不过回顾比赛当时、坐在李世石对面的黄士杰，其实是抱着相当尊敬的心情与李世石对弈
。包含避免喝水、离席、以及过多的脸部表情，都是基于尊敬李世石、不想要干扰他的比
赛而产生的行为，这更让赛后李世石提到，与他对弈的黄士杰有着职业棋手的气势。黄士
杰表示，在赛中他可能只有意外地笑了一次，而那次是因为李世石击败了 AlphaGo，他由
衷为李世石感到开心的笑容。
然而面对李世石在第四局的 79 手落子，为何最终会导致 AlphaGo 的误判、导致这个人工
智慧最后选择投降，黄士杰表示这确实可能是 AlphaGo 的 BUG，但目前还不清楚是策略网
路的误判、还是价值网络提供了错误的讯息，DeepMind 团队还在研究导致战败的原因。
说到战败，黄士杰提到其实 AlphaGo 只要觉得“没希望了”，就会主动投降，也就是在胜
率低于 20% 的情况下，系统会弹出投降视窗，也就是在第四战大家看到的画面。但这并非
意味着 AlphaGo 有办法事前预测和李世石对弈时，可能获胜的机率有多少。黄士杰强调，
AlphaGo 的胜率判断，必须基于和对方正式交手后才能判断，因此在还没比赛前，AlphaGo
自己也不知道获胜的机会有多大。
而这种判断机制，也让 AlphaGo 在第五战成功逆转胜。除了因为学习了李世石在前四战的
棋路外，先前透过两个 AlphaGo 系统的自主对弈训练，也是让这个人工智能系统有着超越
人类围棋能力的关键。
未来 AlphaGo 有机会应用在其他领域上，特别是医疗领域，DeepMind 已经有团队特别在
进行这方面的项目。但对于人工智能不断发展，是否会出现类似“天网”的人工智能威胁
？黄士杰强调，人工智能的使用依旧取决于人类如何使用，而 DeepMind 团队也相当重视
这个问题，Google 内部甚至有伦理委员会，来决定科技的使用方式是否正确。
至于 AlphaGo 未来会不会挑战其他项目，像是《星海争霸》这类的即时战略游戏？黄士杰
认为短时间内不可能，主要原因是即时战略游戏不同围棋，他有太多不确定的因素，对于
人工智能而言还太过困难。他特别指出，人工智能目前人仍是早期阶段，还没有办法创造
出主动式的意识，因此未来还有很长的路要走。
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※ 编辑: buke (36.230.153.2), 03/18/2016 14:07:16