Google 旗下人工智慧公司 DeepMind 前些日子以 AlphaGo 程式以 4:1 的佳績成功挑戰韓國圍棋天才李世石,也為人工智慧史創下全新的里程碑,而幕後推手 DeepMind 公司團隊中的資深研究員以及 AlphaGo 主要程式開發者黃士傑博士也在稍早與台灣媒體見面,簡單的闡述 Alpha車貸Go 與傳統人工智慧不同之處。



綠色部分是策略網路所篩選放棄掉的行為,而紅色處則是質網路所篩選掉的過於複雜的未來推演,最終中央保留的部分就是 Alpha 從最佳的下法結合接下來幾步下法分析演算的結果。

基於機械神經網路的深度學習系統在去年 NVIDIA 的 GTC 大會已經由 Google 的資深科學家暨工程師 Jeff Dean 解釋過,有興趣可見去年報導:請點此,簡言之 AlphaG 就是從過去累積的圍棋棋譜中進行學習並自行對弈而進化;至於策略網路與質網路是甚麼?簡單的說,策略網路就是從廣泛的可能性中挑選出最佳的幾手,而非把所有的可能性列入考量,至於質網路則是預測接下來幾步可能發生的情況,並藉此判斷目前處於優勢或是劣勢,一旦發現獲勝無望, AlphaGo 也會欣然接受並放棄。

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雅虎科技新聞: 人工智慧成功挑戰圍棋里程碑的幕後推手, Google DeepMind 資深研究員黃世傑闡述 AlphaGo 的獨特之處



黃博士提到,有三千年歷史的圍棋之所以成為人工智慧系統挑戰的目標,仍是因為其複雜性極高,共有 10 的 170 次方的可能性,遠超越國際象棋,還比起地球的原子複雜性更高;化為實際層面,象棋第一步僅有 80 步,但圍棋第一步卻高達 360 步,是故 1997 年即便 IBM 深藍打敗當時國際象棋棋王,然而到 AlphaGo 之前仍未有人工智慧可成功地挑戰圍棋。

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挑戰完圍棋之後, AlphaGo 還要挑戰些甚麼,黃博士表示目前團隊都還在商擬中,他也不能代表團隊說甚麼;至於 AlphaGo 能否用於挑戰變化更大的遊戲,例如撲克牌以及即時戰略遊戲、 MOBA 遊戲?黃博士則表示撲克牌已經被破解,不過像是即時戰略遊戲以及 MOBA 則相較圍棋有著不同的複雜性,畢竟是敵暗我明,不確定性也會更高。



關於韓國聲稱 AlphaGo 是以李世石下棋的特性作為學習範本,並藉此針對李世石的弱點進行分析,黃博士反駁這樣的說法,他表示 AlphaGo 這套系統之所以能夠挑戰複雜的圍棋,就是因為它具備持續進化的學習能力,今天的 AlphaGo 即便與任何一位棋士挑戰也都具備相同的水準,針對李世石進行模擬推演是子虛烏有。

AlphaGo 之所以與眾不同,是因為這套系統是基於機械神經網路的深度學習系統,同時以策略網路、質網路兩項分別簡化運算搜尋的廣度以及深度的邏輯,使 AlphaGo 與人類在仰賴計算以及直覺的圍棋對弈中勝出。

黃士傑博士出身於台灣,同時也是業餘六段圍棋棋手,早在加入 DeepMind 前就已經於 2010 年以自己開發的圍棋程式 Erica 獲得第十五屆奧林匹亞電腦遊戲程式競賽的金牌。在加入 DeepMind 之後,也將其開發經驗融入這套系統。

而 AlphaGo 對於 DeepMind 團隊並不是一個專為圍棋開發的人工智慧,而是一套能廣泛用於各類領域的邏輯,其實 Google 也很早就投入人工智慧發展,目前的圖像、文字、語音搜尋服務等等,皆是基於人工智慧的成果,然而 DeepMind 的 AlphaGo 則是將人工智慧邏輯昇華到一個新階段,未來也會朝包括醫療、機器人等投入應用,最終的目標是使人類生活變得更好。

至於電影中人工智慧最終滅絕人類的情節會否上演?黃博士表示現階段完全不可能發生,因為 AlphaGo 仍停留在學習後見招拆招,與電影中能夠獨立思考的人工智慧還有非常大的差異;撇開技術發展, DeepMind 的負責人也相當重視這點,故在加入 Google 後旋即成立倫理委員會,審慎的評估人工智慧與人類倫理之間的關係。

內容來自YAHOO新聞

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也就是透過策略網路篩選出最佳的選擇,並以質網路在執行動作後預測之後的發展並判斷優勢或是劣勢;也因為這兩項功能, AlphaGo 在第四局發現不再有獲勝機會後就選擇放棄,然而在第五局對弈逆轉勝, AlphaGo 沒有情感,只精確的判斷自己是否仍有獲勝機會,也是人工智慧與人類最大的不同。

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新聞來源https://tw.news.yahoo.com/雅虎科技新聞-人工智慧成功挑戰圍棋里程碑的幕後推手-google-deepmind-資深研究員-123700792.html


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