香港二樓書店 > 棋士與AI：AlphaGo開?的未來

前言

　　二○一六年三月，將深層學習技術發揮到新境界的AI「AlphaGo」與圍棋界的頂尖好手韓國棋士李世?對戰，五局對決後，AlphaGo 最終以四比一獲勝。人類的敗北，讓圍棋AI瞬間成為全球矚目的焦點。在那之前，我也協助開發圍棋對戰軟體，兼具棋士與開發者的身分，因為如此，我在圍棋與軟體兩方面，同時嘗了二敗。由AlphaGo的出色表現，讓全世界發現AI的能力超過人類，大幅提升對AI的關注程度

　　「電腦在圍棋贏過人類」的新聞竟然足以撼動全球，這讓我感到十分驚訝。加上開發團隊表示，AlphaGo系統具有橫跨其他領域的「通用性」，讓世界期待

　　AlphaGo未來在各個領域也能發揮作用。圍棋被當成人類智慧的象徵，具有運用在其他領域的共通性，身為棋士的我為此感到與有榮焉。

　　二○一七年五月，AlphaGo的「Master」版本對決世界排名第一的棋士——中國的柯潔，獲得三局全勝。壓倒性的勝利展現了AlphaGo超越人類的力量。在這次對決後，「AlphaGo」團隊表示，「未來不會再與人類對決」，因為已經不需要。以對決來證實AlphaGo的能力，之後的AlphaGo將以和人類攜手合作為目標。

　　全世界也對AlphaGo與人類的合作達成共識，「人類和AI究竟誰比較強」的爭議，如今已成過去式。

　　接下來，二○一七年十月，最新版本的「AlphaGo Zero」標榜「從零自學」，也就是「無需教師的學習方式」，並且與先前的Master版本對決，根據團隊公布的資料，AlphaGo Zero總計在一百次對決中取八十九次勝利。

　　已往的AlphaGo在學習過程中，先以人類的棋譜作為範本，加以學習，並以此為基礎進一步強化，進而勝過人類。但是AlphaGo Zero並未利用人類的棋譜，單憑自身的強化系統所呈現的戰果，比已往的圍棋對戰軟體更為優秀。

　　對此柯潔在推特上表示，「從無垢的AlphaGo 來看，人類太多餘了。」從AlphaGo 雖勝過人類，人還能保留「它是站在我們肩膀上」這份些許的驕傲，而AlphaGo Zero 連這點僅有的自尊都剝奪掉了，從柯潔的留言可以看出他所感受的喪失感。

　　圍棋軟體的「從零自學」本來就是備受矚目的話題，透過「從零自學」，或許可以發現超越人類思考範疇的可能性，圍棋愛好者對此也十分期待。除AlphaGo外，先前全球也有其他團隊開發圍棋AI自學軟體，然而遲遲未見成果，以過往的主流認知來說，「圍棋不適合軟體自學」是共識。

　　雖然AlphaGo Zero跌破眾人眼鏡，但它的下法和人類其實並沒有太大差距，也沒有遠超乎人類想像的表現。AlphaGo Zero的表現並未完全否定人類迄今的圍棋研究成果，這讓我不禁鬆了一口氣。其後過了兩個月，在二○一七年十二月，研究團隊更進一步發表Alpha Zero。Alpha Zero指的是將AlphaGo Zero所使用的演算法，應用到其他遊戲上。經過數小時的學習後，Alpha Zero 戰勝西洋棋和將棋的最強軟體。到目前為止，圍棋AI的研究遠超過其他遊戲，自此可以與其他遊戲站在一個平台，廣泛交換多面的資訊與看法，未來的發展值得期待。縱使AlphaGo的活動時間還不到兩年，但對棋士而言，每天都是悲喜交集的。

　　來自AI的戰帖帶給圍棋界前所未有的衝擊，面對新時代，圍棋界也只能一邊摸索一邊前進，而今後其他領域也將相繼面臨一樣的情形。隨著AlphaGo的發展，AI的開發更加注重深層學習。AlphaGo可說率先引路，領導了AI軟體與硬體雙邊的發展，不僅限於AI，作為一個時代的象徵，它的影響層面可說是無遠弗屆。

　　我身為參與軟體開發的棋士，得以站在一個特別的角度觀察AlphaGo。AI 浪潮席捲人類社會，並進一步融入現實的世界。儘管一開始人們可能會受到衝擊，感到無所適從，但AI的發展也是讓我們重新檢視自己的好機會。AlphaGo讓我們看到，人類的未來有許多可能性，充滿許多不確定性和隨之而來的課題，也有許多疑問還沒有得到解答。

　　圍棋的規則非常單純。雖然其中充滿千變萬化的巧思，但內容並不難理解。本書以一般大眾為訴求對象，就算不懂圍棋也無妨，希望任何人都可以輕鬆閱讀。如果各位在了解AlphaGo的同時，更進一步對圍棋產生興趣的話，身為作者，我也感到無上的喜悅。

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