長久以來，全球資訊業者愛用智力對抗性高的下棋來評估人工智慧進步的程度。一九五八至五九年間，麻省理工學院率先在電腦中設計下西洋棋的程式，被視為電腦透過下棋挑戰人腦的開端。 ＩＢＭ的超級電腦「深藍」自一九八九年起，經常擊敗西洋棋大師，一九九七年更戰勝世界西洋棋王卡斯帕洛夫。隨著電腦ＣＰＵ的功能越來越強大，二○○六年後，人類已無法戰勝西洋棋高級人工智慧程式。 圍棋儼然成為人腦最後堡壘。圍棋以變化繁複著稱，曾有人工智慧專家估計，若一盤圍棋平均一百五十手結束，每一手有二百五十種選擇，棋局總數將高達十的三百六十次方，全宇宙的原子總數估計是十的八十次方，等於圍棋棋盤上可能出現的局數超過已觀察到宇宙中的原子數。「千古不同局」說的就是古今中外的棋局不知凡幾，但是幾乎不可能有兩盤棋重複。 目前的計算機無法對所有走法進行窮舉，這是專家認為人工智慧要擊敗圍棋棋王至少得再等十年的主因。AlphaGo採用計算機可自主學習的「深度學習」（Deep Learning）方法。傳統的人工智慧將所有可能的走法滴水不漏地全部計算出來，AlphaGo會在觀察盤面上所有圍棋子部署的同時，像人類一樣，根據數據和經驗決定下一步怎麼走。 假如「人類智慧最後的堡壘」被攻破，也不表示人類的智力受到威脅。選擇圍棋作為人工智慧水準的測試，最終還是為了獲得在現實領域其他行業的應用。 如果人工智慧可擁有專業人士才具備的直覺，應用領域將會進一步拓寬。除了根據體內圖像可以與專業醫生同樣的程度診斷癌症的檢查設備之外，還有望實現防範危險於未然的自動駕駛、可辨識嫌犯的警用監視畫面，以及可掌握客戶心情的接待機器人。 閱讀秘書╱AlphaGo 去年完勝陸職業棋士 擊敗南韓世界棋王李世?的谷歌人工智慧系統AlphaGo，由希臘語字母表中第一個字母Alpha和圍棋的日文「�痋v的發音Go組成，Alpha也有考試成績優等的意思。大陸圍棋迷稱為「阿爾法圍棋」，暱稱「阿爾法狗」或「阿狗」。二○一○年研發出AlphaGo軟體的公司二○一四年被谷歌收購，去年十月以五比零完勝歐洲圍棋冠軍、前中國職業棋手樊麾，成為第一個擊敗職業圍棋手的電腦程式。 AlphaGo與李世?共比五場，贏家可得一百萬美元，李世?出場費每場三萬美元，每贏一場另有二萬美元獎金。如果五場全勝，將獲一百廿五萬美元。如果AlphaGo獲勝，獎金將捐給聯合國兒童基金會和圍棋慈善團體。即使一方先取得三勝，也會下滿五場。比賽採用中國規則，執黑子一方貼七目半，各方用時為兩小時，三次六十秒的讀秒。第一場由李世?執黑子先下，下一場輪到AlphaGo先下。
作者編譯張佑生
2016-03-10
