AlphaGo勝棋王靠直覺？幕後工程師解密

【新唐人亞太台 2016 年 03 月 18 日訊】歡迎回來，人機大戰 谷歌AlphaGo的幕後功臣，台灣博士黃士傑今天回到台灣，和外界分享人工智慧演進關鍵，帶您來看看。

AlphaGo 人工智慧，4比1戰勝韓國棋王，AlphaGo主要程式開發者，來自台灣的黃士傑，解密幕後致勝關鍵，靠的不只是電腦運算，竟然是結合人類直覺般的思考模式！

人工智慧公司DeepMind資深研究員 黃士傑：「 (圍棋)大概有10的360次方的盤面，所以就是，你如果要用電腦去報窮舉的話，幾億年可能都窮舉不完，因為圍棋，它除了計算之外，它還是個直覺。」

AlphaGo觀察學習人類上千上萬種下棋棋譜，以「策略網路」研判最有可能勝出的20種下棋套路，在以「子網路」研判每一步可能的獲勝勝率，從而大幅減少搜尋可能。

人工智慧公司DeepMind資深研究員 黃士傑：「 策略網路就是減少搜尋的廣度，因為它只要想，從360步只要想20步 就好了，然後子網路就是減少搜尋的深度。它就是日以繼夜一直自我在下，然後成長，下，成長，下，成長，從錯誤中學習。」

Google人工智慧團隊兩百人中，有四名來自台灣專家，還有多位類神經網路專家、社會心理學高手，與高階工程師，催生AlphaGo誕生。AlphaGo自己甚至每天跟自己對下，累積上百萬盤下棋經驗，大幅提高人工智慧發展進程。黃士傑說，下一步，Google人工智慧團隊，將朝向研究醫療以及機器人領域發展。

人工智慧公司DeepMind資深研究員 黃士傑：「應用在很多實際的問題上面，比如說醫療，比如說機器人，如果你讓它學了很多很多人的病例，醫學的資料，這個資料，然後你現在有個新的病人，它的系統就能判斷出，大概是甚麼問題。」

人工智慧當然也不是萬能，AlphaGo在第四回合的對決中，出現如初學者般的重大失誤，如果情境隨時變換，人工智慧未必有好表現，但不可否認AI人工智慧的重大進展，將可能席捲各行各業。

新唐人亞太電視 高健倫 沈唯同 台灣台北報導