【人機爭霸】AlphaGo 三連勝！　韓國棋王李世乭力戰逾4小時再落敗

立場新聞 2016/03/12 16:15

    棋王爭勝戰，李世乭再次不敵由 Google DeepMind 研發的人工智能 AlphaGo。 AlphaGo 連勝三局。
    李世乭再戰 AlphaGo，整個圍棋比賽歷時 4 小時，惟最後仍然不敵 Alpha Go。AlphaGo 的勝仗意味人工智能已經勝出「五局三勝」的比試。李世乭正式認輸，人類已經0 : 3 落敗，但依照之前的協議，最後兩局依然會進行。

    #AlphaGo won game 3 and the match! Historic moment. In complete awe of Lee Sedol’s incredible genius, and proud of the amazing AlphaGo team!

    — Demis Hassabis (@demishassabis) 12 March 2016

    「他們如果想證明軟件是世界第一⋯⋯ 如果想當天下第一，得先過我這一關。」

    較早前中國的圍棋王柯潔向傳媒表示，自己有六七成信心現在擊敗 AlphaGo；但在未來未必有同樣把握可以戰勝 AlphaGo，因為它可以不斷吸收經驗改善下棋策略。另外，南韓律師田石鎮認為這次比賽根本對李世乭不公平。因為 AlphaGo 可以隨時在網絡中收集資訊，又可分析李世乭落子後的各個策略，並非是意義上的「人工智能」。再加上，他認為 AlphaGo 有以名為 Brute Foce 演算法，即分析所有未來可行性的方法計算，也對對手不公平，為此 Google 應向李世乭以及其他圍棋棋手道歉。
    Google 則強調， AlphaGo 並沒有用到 BF 演算法。而所謂「連上網絡」，其實是指 AlphaGo 會用到分佈式運算。 DeepMind 創辨人對此亦在 Twitter 回應：即使以分佈式運算，比起單機運算的勝率都只是大約 75%。他也再次強調，現時 AlphaGo 最重要的並不是其硬件，而是本身的「演算法」設計以及不斷的訓練。更重要是，不只是 AlphaGo，其實人類棋手也會在對弈時分析對方策略，所以指 AlphaGo 懂得拆局分析對對手不公的說法也不見成立。

    Distributed version is only ~75% win rate against single machine version! Using distributed for match but single machine AG very strong also

    — Demis Hassabis (@demishassabis) 12 March 2016
    勝出圍棋比賽只是第一步。不久的將來，AlphaGo 的技術將不止會用於下圍棋，而會應用在智能手機系統、機械以及醫療系統中。DeepMind 在今年 2 月宣佈與英國國民保健署合作推出一個名為 Streams 的手機應用程式，令醫療人員可以更快地知道和病人有關的重要資訊，幫助決定診治病人的優先次序。
    AlphaGo 贏下的比賽並不代表人類尊嚴受損；相反，這反映科學家在研發人工智能方面踏出重要一步。在未來若能善用這項技術，相信會對人類發展起重要作用。
     
    文／eh