【大紀元2016年03月18日訊】（大紀元記者郭淨綜合報導）全球矚目的人腦電腦圍棋之戰，Google開發的AlphaGo於3月15日以4比1打敗韓國棋王李世乭（華文媒體多作李世石）。AlphaGo三連勝之後，李世乭於13日贏了第四局扳回一城。巧妙的是，依照規定AlphaGo就是吃了一場敗仗，才有資格進入世界職業圍棋選手排行榜。
目前，根據最新世界職業圍棋排名，AlphaGo為第四，低於中國柯潔、韓國朴永訓以及日本井山裕太。李世乭被擠到第五。
去年10月，Google旗下團隊DeepMind開發的圍棋程式AlphaGo以5比0擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾，再加上這次比賽，AlphaGo的目前總戰績是9勝1負。按國際排名的算法，如果選手從未輸過比賽，就不會進入排名統計。
DeepMind的研發工程師哈德塞爾（Raia Hadesell）在臉書上不僅謝謝李世乭下贏AlphaGo一局，並向之前嗆聲「AlphaGo下不贏我」的世界冠軍柯潔叫陣：「柯潔，準備好了嗎？」
電腦背後的人腦
說是電腦與人腦對決，其實電腦的程式設計者還是人腦。主要的二位設計工程師，一位是來自臺灣的黃士傑。另一位是來自「圍棋之鄉」浙江天台縣的陳御天。
比賽中，那名西裝筆挺、低頭代替AlphaGo在棋盤上擺棋的人，就是在DeepMind外號「Aja」的黃士傑。黃士傑臺灣交大本科畢業，在師大資工系碩、博士班前後十年。林順喜是黃士傑碩、博士論文的指導教授，一路看著他「十年磨一劍」，打造出舉世頂尖的電腦圍棋的研發能力。
2011年黃士傑獲博士學位，即赴加拿大Alberta大學研究一年，之後就到英國人工智慧公司DeepMind工作。2014年，Google想強化機器學習的人工智慧能力，以4億美金併購了DeepMind，黃士傑就這樣變成Google員工。
在所有棋類的對局中，有2500年歷史的圍棋可說是最複雜的一種。棋盤大，共有361位，西洋棋也不過64位。加上圍棋每顆棋子都等價，不像象棋、西洋棋有主將，較易評估盤面的好壞。因此要寫一個圍棋對局程式，遠比其他棋類複雜，程式設計師本身必須要懂圍棋。
黃士傑在學生時代，就是大專杯業餘圍棋賽冠軍，業餘六段。他還常在好手雲集的圍棋網站下棋，大量蒐集棋譜。黃士傑曾設計以太太英文名字為名的圍棋程式「Erica」，在日本國際電腦奧林匹亞競賽中，打敗日本人寫的程式Zen，得到金牌。
陳御天是當年的台州高考理科狀元，考入大陸清華大學電子工程系。拿到清華大學學士學位後，去美國加州大學爾灣分校繼續攻讀電腦，取得電腦科學碩士和博士學位，之後在英國劍橋大學度過兩年的博士後。
陳御天自己也沒想到，在博士後結業後，再次與幼時結緣的圍棋相遇。去年9月，因為對圍棋的興趣，以及優秀的電腦專業能力，陳御天正式加入Google DeepMind，成為AlphaGo研究團隊的一份子。
人工智慧成功三關鍵
林順喜分析「人機世紀大對決」，人工智慧打敗人類智慧，有三大關鍵。
第一是演算方法的進化。AlphaGo率先採用類人類神經網路的「卷積神經網絡」技術，大大強化軟體預測贏率的能力。
第二是棋譜大數據。據了解，AlphaGo蒐集了約莫三千萬筆棋譜。棋力高強的黃士傑比一般程式設計師更能判別棋譜優劣，建立的棋譜大數據性能更卓越。
第三是自我對戰。Google在官方部落格上說，「我們目的是要擊敗最強棋手，不是只模仿他們。所以AlphaGo學習自主發現新策略，透過對戰，強化學習。」
這是AlphaGo短短半年內，棋力從二段升到九段的關鍵。「這程式有自我學習的能力，是機器學習的突破，」林順喜認為，人工智慧起飛的時刻來臨。
「創新工場」CEO李開復則認為，有些人描述AlphaGo是和人一樣的方式思考，但是比人快無數倍。這麼說並不精確。AlphaGo確實比人快無數倍，但是AlphaGo的思考只能說是「被人的大腦啟發」，而非和人類思考一樣。
「依然是屬於人類操控的工具。Alpha Go這類的人工智慧機器真正可能帶來的危機，不是奴役人類，而是讓人類喪失鬥志，無所事事。」
棋王如何接招
這一次比賽全世界有 1 億人線上觀看了YouTube的AlphaGo vs. 李世乭的圍棋大戰直播，其中6,000萬人來自中國。中國幾乎全部的科技媒體網站對整個事件全程直播，並邀請了諸多圍棋棋手講解，報導量空前高漲，Google的人工智慧和圍棋都受到前所未有的關注。
Google直接挑戰世界排名第一的柯潔，棋王如何接招，大家都等著看。◇
責任編輯：建國
