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電腦比人腦強?這一天終於來了嗎

電腦比人腦強?這一天終於來了嗎
AlphaGo將與韓國籍的世界頂尖棋手李世石舉行圍棋比賽,他表示:「人工智能厲害得讓人吃驚,不過我有信心取勝。」

王銘琬

科技線上

Getty

1003期

2016-03-10 15:15

人工智慧程式AlphaGo將與圍棋世界好手李世石對決,儘管「人腦或電腦勝出」引爆話題,但這一戰更重要的意義是:人工智慧如何與人類共生?

編按:一九六○年代起,人工智慧(AI)就開始對西洋棋做研究。一九九七年,IBM的超級電腦「深藍」打敗當年西洋棋的世界冠軍,被視為重要里程碑。而與西洋棋不同的是,圍棋要在棋盤中占據大於對方的領域,需要人類特有的綜觀全局能力。發展至今,AI終於和職業棋士實力相當。三月九日起,Google旗下公司的AI程式AlphaGo,將挑戰頂尖棋手李世石。《今周刊》特別請旅日九段棋士王銘琬分析人腦與電腦對決的意義和重要性,藉此一窺AI的未來發展。

 
一月二十七日,Google(谷歌)發表了一項驚動世人的成就,透過旗下公司DeepMind所開發的人工智慧程式AlphaGo,挑戰中國出生、圍棋棋力達到二段的歐洲冠軍職業棋士樊麾(編按:職業圍棋段位共分九級,最低為一段,最高九段),結果五戰五勝。在圍棋世界裡,這是電腦第一次勝過職業棋士。
 

七年前差距:七子  人腦讓程式先下,還是贏

 

事隔一日,在一月二十八日出刊的《自然》(nature)雜誌,就報導了這個程式的主要內容,而該期的雜誌封面則是圍棋棋盤,由此足見科技界對「電腦下圍棋打敗人腦」的驚訝程度,以及這個事件所代表的里程碑意義。谷歌同時宣布,三月間,AlphaGo將與韓國籍的世界頂尖棋手李世石舉行五局比賽,勝者獎金一百萬美元,消息一出,谷歌股價速漲四%以上。

電腦下棋,一直被當成人工智慧(AI)能力的指標。一九九七年IBM電腦程式「深藍」(Deep Blue)擊敗世界西洋棋冠軍卡斯帕洛夫,帶來很大震撼;然而在圍棋這方面,電腦始終無法與人類較量。這次谷歌大力進軍圍棋,想攻下「人類最後堡壘」,也顯示圍棋之於人工智慧的指標意義。

那麼,圍棋為何會讓人工智慧傷透腦筋?

就單純的數字來看,圍棋的變化數是十的三六○次方,西洋棋的變化數則是十的一二○次方,兩種遊戲的複雜度不能相比;而圍棋的艱難之處不僅是在變化多端,它的形式也不同於其他主要棋類。象棋、西洋棋,皆以「擒王」為目的,而圍棋的目的是在棋盤中占據大於對方的領域。

「擒王」型的遊戲因為目標明確單純,至今的電腦比較擅長,而圍棋這種「全局統計性」的目的,反而是人類的直覺比較管用。也因此,以人工智慧開發圍棋軟體,某種程度來說,就有助於人工智慧分析、納入「人類的直覺」。

七年前,日本圍棋軟體Zen上市時,我受邀與「它」做了一次表演賽。那時,我必須讓七子,意即程式先下七手之後我才開始。這是一般棋迷的平均水準,我當時完全抱持著「對電腦下指導棋」的心情,相當輕鬆。因為這個緣分,日本每年舉辦的圍棋軟體世界比賽UEC,我都以裁判身分參加,一路觀察人工智慧在圍棋領域的進化過程。

 

五年前差距:四子  之後,對弈軟體進步牛步

 

五年前,圍棋軟體棋力到達跟職業棋士差距四子的程度,但在此之後即陷入瓶頸,一直沒有顯著進步;我每年看對弈軟體在原地踏步,看得手癢癢的,覺得此時可能需要棋力較高的職業棋士的加入;畢竟,圍棋需要人類的綜觀全局能力。

於是,只要有機會,我就對各團隊毛遂自薦,表示若需要職業棋士,我有意願,但始終未獲回應,直到兩年前,台灣老牌圍棋程式ColdMilk作者周政緯讓我拜他為師,教我程式的基本內容,我的求愛終於得到一點結果。一四年,我遇到趨勢科技創辦人張明正,談起圍棋軟體現況,他很感興趣,決定開發圍棋軟體Go Trend(趨勢),把我納入團隊。

 

目前差距:一子  已有職業棋士平均水準

 

Go Trend組隊時,我估計只要有一個小突破,就有機會奪得世界冠軍。沒想到這次AlphaGo一下進步三子棋力,已達職業棋士的平均水準了。從AlphaGo這次公開的五局棋譜來看,電腦走棋的過程,著手扎實、眼觀全局又該戰則戰,若不細看,我幾乎無法辨認哪一方是電腦。

AlphaGo這次的突破,是充分利用了人工神經網路方面的技術。先用深度學習(deep learning)研究人類專家比賽的棋譜,並做自我學習。有了這些基礎後,在對局時活用價值網絡(value network,評估棋子在棋盤位置的意義)與策略網絡(policy network,選擇走棋步法)兩種技術,讓計算有效率地進行。

目前圍棋界世界排名第一的雖是中國棋士柯潔,但將在三月代表人類對抗電腦的李世石,三十三歲,是現今第一線棋手中獲得世界冠軍次數最多的棋士。我第一次看到他時,僅有十七歲,卻已創下三十二連勝的紀錄,以「不敗少年」稱號代表韓國到日本參賽。

職業棋士間有輸有贏,一般不會覺得對方有什麼特別,我也很不喜歡用「天才」形容別人,可是對於李世石,實在想不到其他字眼。李世石棋路變幻莫測難以捉摸,宛如隨興所至,有時會隨便捨棄看來很重要的棋子,讓人大吃一驚,可是,往往在其後的戰局中,先前捨棄的棋子還會參與戰鬥,順勢救出。中國棋壇為李世石取了綽號「殭屍流」,不只擅長讓「假死」的棋子還魂,也令人讚嘆圍棋深奧、不可思議。

也就是說,即將在三月登場的這場比賽,人工智慧要挑戰的,是在「最變化多端」遊戲中、面對「最具不可預測性」的高手。若AlphaGo真的獲勝,勢必會有很大的象徵性意義。

首先,是人工智慧擴大領域的趨勢看來更加無法阻擋;事實上,谷歌也表示,AlphaGo的架構並非特別為圍棋打造,自動駕駛、醫療診斷乃至投資諮詢、設計創作,都可能成為技術轉換的對象。

當然,AlphaGo的走棋模式能否轉換成一般用途,仍是很大的課題。與樊麾的比賽中,谷歌做了超高規格的動員,日本專家估計,AlphaGo下一局棋,光電費就要一萬日圓,規模大到令人擔心。

 

如果贏了,職業棋士會沒飯吃嗎?

 

另一方面,我也被問到,若是人腦真的輸了,職業棋士還有飯吃嗎?當然這會帶來一些改變,但也可能是契機。

圍棋至今大多聚焦在棋力的提升,但若我們回到原點,人們下一盤棋並非只想打敗對方,而是想藉著下棋和對方對話,共同擁有一段時間與過程,下完棋以後留下的棋譜,又是屬於雙方的共同作品。

圍棋最大的功能,是建立人與人之間溝通、連帶感的工具。職業棋士的工作是充實圍棋這個園地,將來可以活用電腦,幫助棋迷更能享受圍棋的樂趣。從這個角度來看,人工智慧的意義,在於能夠與人類共同激盪出更多的創造。

AlphaGo與李世石的比賽日程是三月九日至十五日,不管比數多少,五局會全下完,因為對AlphaGo而言,與李世石對局的數據,是最寶貴的資料。圍棋專家目前都看好李世石,而電腦專家中押寶AlphaGo的,也大有人在。

平心而論,若AlphaGo贏了,並不表示圍棋以外的任何事都能勝過人類;AlphaGo敗了,也算展現了實力,或許在其他領域也能做得不錯。但無論如何,人工智慧與人類共生的時代,總是又更往前一步。


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