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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！
打敗南韓棋王背後秘密！#Google #AlphaGo 開發者 #黃士傑 親身揭秘AlphaGo 戰勝棋王的秘密？DeepMind 成員來台現身說法！http://3c.ltn.com.tw/m/news/23480看不懂圍棋世紀對決？5 件 AlphaGo 對戰南韓棋王你該知道的事情！http://3c.ltn.com.tw/news/23329
由自由時報 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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