兩大網路 助AlphaGo獲勝

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Google 旗下人工智慧公司DeepMind 的人工智慧系統「AlphaGo」與南韓棋王李世乭的對戰引全球注目，DeepMind資深研究員、也是為AlphaGo「下棋」的棋手黃士傑今天為大家「解惑」。他表示，AlphaGo的獲勝是基於類神經網路基礎的兩大網路：策略網路與值網路（Value Network），其中，策略網路減少下棋可能性的廣度，而值網路以搜尋為主，減少搜尋的深度，因此可以最快找出有效率的走法。他對未來人工智慧的應用樂觀，不認為有「消滅」，「取代」人類的負面因素，相信人工智慧是中性的，端看使用者的應用方向。黃士傑說，AlphaGo每天下幾百萬盤棋練習，有完整的全世界棋譜，策略網路的做法是在下了第一步後，從可下的數百步中，找出最適合的20步（減少廣度），再將20步中，往下搜尋可能得勝機率最高的幾步（減少深度）後，就能出手。對於和李世乭對戰的第四局，AlphaGo從「驚天一步」到「出現失誤」，最後認輸，轉變令人驚訝。黃士傑說，當時大家也可看到李世乭下出了一手「挖」，讓戰念轉， DeepMind對於失敗也很意外，還在找失敗原因，可能是bug讓值網路誤判。至於對AlphaGo來說，投降不難，「運算勝率低於20%就棄子」，電腦通知他「投降」，他也就放下棋子。對於四勝一負覺得也是很完美的結果。DeepMind資深研究員黃士傑幫AlphaGo「出手」下棋，他說，對於結果感到很滿意，相信人工智慧未來帶給人們更多幫助。彭慧明／攝影 分享 facebook twitter pinterest

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