晴時多雲

AlphaGo 戰勝棋王的秘密?DeepMind 成員來台現身說法!

2016/03/18 10:39 文/記者譚偉晟

台灣土生土長的 DeepMind 成員黃士傑(圖/記者譚偉晟拍攝)

作為人工智慧開發的新里程碑,Google 旗下 DeepMind 團隊所開發的 AlphaGo 系統,在最近一場與世界棋王頂尖對決中,最終以 4 比 1 拿下勝利,並且榮登世界棋士排行榜第二名的位置。這場讓世人見證到人工智慧的高速發展的賽事,也讓幕後開發 AlphaGo 的 DeepMind 團隊立時成為受矚目對象。其中來自台灣的 DeepMind 成員、同時也是代 AlphaGo 在棋盤上落子的黃士傑,今天親臨 Google 台灣,要來分享 AlphaGo 的致勝關鍵!

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自由時報 3C 科技貼上了 2016年3月17日

來自台灣的黃士傑,目前是 Google 旗下 DeepMind 團隊的資深研究員,也是 AlphaGo 人工智慧系統的重要開發者。而能夠成為 AlphaGo 的關鍵人物。曾經開發過圍棋人工智慧、做過圍棋老師的他,認為圍棋是相當適合 AI 人工智慧的挑戰,特別是在深藍在 1997 年擊敗人類後,圍棋成為 AI 人工智慧仍未取勝的領域。

其中 AlphaGo 之所以能獲勝,最主要的原因在於可以「判斷優勢」、「以及取得最佳的棋路」兩大要素,透過學習人類千年來智慧的結晶,學習大量的棋譜與棋路,因此可以擁有類似人類的「直覺」下法,無須窮舉運算所有的棋路,就可以決定哪一個落子處,最有機會獲的勝利。

其中黃士傑表示,「直覺」是圍棋比賽中最重要的關鍵,職業棋士總會有神來一著,但他們也無從說起判斷為何。黃士傑指出,這就鎖「直覺」的重要性,透過優先找出更有優勢、勝率更高的棋路,讓電腦不必窮盡所有棋路可能,而可以選擇最有勝率的 20 步,以採取勝率最高的策略。

黃士傑提到,由於圍棋的變化有 10 的 170 次方,若是想要把所有的棋路窮盡思量,那麼幾億年也無法運算完。因此 AlphaGo 採取可以判斷優勢的「策略網路」,輔以可以推斷棋路的「價值網路」,讓 AlphaGo 能擁有類似人類的直覺,以便在圍棋這類複雜的棋類運動中,與人類對弈、進一步取得勝利!

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第四戰的敗局,AlphaGo 究竟失誤在哪?

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