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黃士傑表示，在 1990 年時，人工智慧還無法做到與人類較量圍棋的能力，當時儘管讓 AI 先下 25 個旗子，但仍會在最後全部被吃光落敗。時至今日透過 Google 機器學習技術的幫助，AI 的發展已經突飛猛進，在這次與李世石的對弈中，甚至獲得 5 戰 4 勝的成績。
黃士傑提到 AlphaGo 仍有存在 BUG（圖／記者譚偉晟拍攝）
不過回顧比賽當時、坐在李世石對面的黃士傑，其實是抱著相當尊敬的心情與李世石對弈。包含避免喝水、離席、以及過多的臉部表情，都是基於尊敬李世石、不想要干擾他的比賽而產生的行為，這更讓賽後李世石提到，與他對弈的黃士傑有著職業棋手的氣勢。黃士傑表示，在賽中他可能只有意外地笑了一次，而那次是因為李世石擊敗了 AlphaGo，他由衷為李世石感到開心的笑容。
然而面對李世石在第四局的 79 手落子，為何最終會導致 AlphaGo 的誤判、導致這個人工智慧最後選擇投降，黃士傑表示這確實可能是 AlphaGo 的 BUG，但目前還不清楚是策略網路的誤判、還是價值網路提供了錯誤的訊息，DeepMind 團隊還在研究導致戰敗的原因。
說到戰敗，黃士傑提到其實 AlphaGo 只要覺得「沒希望了」，就會主動投降，也就是在勝率低於 20% 的情況下，系統會彈出投降視窗，也就是在第四戰大家看到的畫面。但這並非意味著 AlphaGo 有辦法事前預測和李世石對弈時，可能獲勝的機率有多少。黃士傑強調，AlphaGo 的勝率判斷，必須基於和對方正式交手後才能判斷，因此在還沒比賽前，AlphaGo 自己也不知道獲勝的機會有多大。
而這種判斷機制，也讓 AlphaGo 在第五戰成功逆轉勝。除了因為學習了李世石在前四戰的棋路外，先前透過兩個 AlphaGo 系統的自主對弈訓練，也是讓這個人工智慧系統有著超越人類圍棋能力的關鍵。
未來 AlphaGo 有機會應用在其他領域上，特別是醫療領域，DeepMind 已經有團隊特別在進行這方面的項目。但對於人工智慧不斷發展，是否會出現類似「天網」的人工智慧威脅？黃士傑強調，人工智慧的使用依舊取決於人類如何使用，而 DeepMind 團隊也相當重視這個問題，Google 內部甚至有倫理委員會，來決定科技的使用方式是否正確。
至於 AlphaGo 未來會不會挑戰其他項目，像是《星海爭霸》這類的即時戰略遊戲？黃士傑認為短時間內不可能，主要原因是即時戰略遊戲不同圍棋，他有太多不確定的因素，對於人工智慧而言還太過困難。他特別指出，人工智慧目前人仍是早期階段，還沒有辦法創造出主動式的意識，因此未來還有很長的路要走。
