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【迎戰AI時代】AlphaGo打敗頂尖棋手,為何google選擇圍棋作為AI最前線?

2017/06/15 23:34:05 聯合新聞網 udn讀.書.人

文/王銘琬

為什麼是圍棋?

由Google(谷歌)旗下的DeepMind 開發的圍棋軟體AlphaGo,在二○一六年三月打敗世界一流棋手李世乭,為世界帶來衝擊與驚嘆,其後AlphaGo 的進階版Master,則於二○一六年底跨年與世界高手們,在網路展開快棋測試車輪戰,取得六十連勝的壓倒性勝利,可說是已經對「電腦人腦誰強」的問題,下了一個論斷。

然而,圍棋AI並未因打敗人類而中止對它的研究,不只AlphaGo繼續在嘗試其他版本,二○一七年五月繼續舉行與世界排名第一柯潔的頂尖大賽,其他圍棋軟體也急起直追,現在已經達到AlphaGo打敗李世乭時的水準。為什麼AI鎖定圍棋為征服的目標,而勝利之後還戀眷這個戰場呢?

電腦下棋,一直被當成AI的能力的指標;一九九七年IBM電腦程式「深藍(Deep Blue)」擊敗世界西洋棋冠軍卡斯帕洛夫,給世界帶來很大的震撼;直到二○一五年,電腦在圍棋這方面還一直無法與人較量。這次Google以深層學習技術為主題,大力進軍圍棋,達成打敗人類的目標,顯示圍棋具有象徵性的意義。

圍棋的變化數是十的三百六十次方,是西洋棋十的一百二十次方無法相比;圍棋艱難之處不僅變化多,它的形式也不同於其他主要棋類,皆以擒王為目的,例如象棋、西洋棋等。而圍棋的目的在棋盤中占據大於對方的領域,是比較特別的。

擒王形式的遊戲因為目標明確,至今的電腦比較擅長,而圍棋這種全局統計性的目的,反而是人類的直覺比較管用,也因此圍棋軟體的開發被認為有助於分析人類的直覺。

這次達成打敗人類的主要技術的深層學習,正是讓電腦獲得直覺能力的方法,也證明了由深層學習所獲得的能力,能有高於人類的表現。

五番棋總結——AlphaGo 讓人回味無窮

書名:《迎接AI新時代:用圍棋理解人工智慧》作者:王銘琬出版社:遠流...
書名:《迎接AI新時代:用圍棋理解人工智慧》
作者:王銘琬
出版社:遠流
出版日期:2017年5月25日
從五局全盤看來,AlphaGo 的表現不只棋力高強,內容也讓人回味無窮,面對強大對手行雲流水,找不到勉強的下法,在不知不覺中獲得領先;而且在還沒感到殺氣中,就要了對方的命。戰勝時彷若高僧達人,讓人想起吳清源老師;敗時則相貌完全相反,一直下希望對方失誤的將軍棋,樣子像是個絕不服輸的頑童,但這是同一機制的兩面,無法完全解決。

有人認為這次李世乭的壓力過大,沒有發揮真正實力;不過只要是人,心理與生理的波動在所難免。鬆懈、恐懼、緊張、疲勞,任何因素都可能影響發揮程度;一般生活中,做了十件好事後,有一件讓人產生疑慮,大家會覺得這只是雜音,當作沒事。可是一盤圍棋,單方須下一百多手,頂尖決戰中一手失誤就無可挽回,而機器每著棋都可以保持在一定水準以上。

除了身心狀態是人類的弱點以外,思考方式也不占便宜;AlphaGo下棋,是一種純粹機械式的反應,如同對自動販賣機投入目前局面,它就吐出一個答案,雖然現在使用的概率處理,是完全客觀的。而人類的思考,還是需要邏輯的,因為A所以B,此後應是C的一個推論,下棋時也會有這個思維,用前後的狀況,作一種故事性的解讀,找出因果關係來。

人這樣做當然有道理,想找出關鍵,提高效率,無需每一手重新作全局的判斷;但這種思考法難免有主觀混入,影響正確性。

AlphaGo動用龐大硬體資源,不需要簡化資訊,直接處理全局,用超高的計算力得到絕對的客觀性,換掉李世乭,不見得會有別的結果,若論取勝的能力,AlphaGo明顯超過人類了。賽前只有少數AI界的人看好AlphaGo,比賽結果讓世界認識電腦威力,預感AI將大舉進入生活的未來。

谷歌並非發明多驚人的技術,AlphaGo將既有的深層學習與自我對戰訓練,加上與蒙地卡羅樹搜尋(MCTS)技術做了巧妙的結合;連AlphaGo團隊都未必想到效果會這麼好,要下好圍棋,死背棋譜沒用,需要對棋盤全體直覺式的認識,電腦程式必須用語言記述,「感覺」是很難涉及的領域,然而深層學習就是學習人的感覺的技術,彌補了至今電腦的弱點。

圍棋打敗人類的結果,也讓社會改變對AI的看法。我的朋友告訴我,原本他不相信自動駕駛,現在開始覺得說不定比自己還可靠,有人預言電腦可能奪走我們的工作,這次大賽結果很清楚的告訴我們,這不是杞人憂天。

可怕的是,AlphaGo成軍只約一年,在很短的時間達到這個高度,因為有自我學習的機能,能不眠不休地磨練自己的品質,AI的成長不僅僅是範圍擴大,它的速度也可能超乎我們的想像。當機器能把一件事做得比我們好的時候,我們該教它們什麼? 或者不能教他們什麼? 而我們自己又還能做什麼呢? AlphaGo留給我們一大堆新的問題。

回到圍棋,有很多報導表示AlphaGo下出很多怪棋,以人類所不能理解的手法擊敗人類,我完全不贊成這總說法,因為AlphaGo從來沒有違反「棋理」的著手,何謂棋理? 我認為是「合理地衡量利益與可能性」這也是至今人類研究圍棋的共同目標。

棋理是人類思考的依據,正解分明的局面是不需要棋理的,AlphaGo不止沒有否定人類至今的棋理,反而常常鼓勵我們,拋棄容易傾向確保利益的思維,更加擁抱棋理。

玩遊戲原本是最人性的表現,明知沒有實質利益,卻願意花一大堆時間在上面,對人來說最重要的還是,下棋以後是否感覺到充實。

李世乭在第四局賽完後,記者問他,連戰連敗之餘,為何還有力氣扳回一城。李世乭說:「儘管狀況超不理想,我提醒自己,對局時不要忘記享受下棋的樂趣!」

AlphaGo 在五番棋之後,一直沒再重現江湖,其間雖然有進階版Master的測試性活動,AlphaGo本尊則沒露臉;但是AlphaGo在二○一七年四月宣布,二○一七年五月下旬世界排行第一的柯潔進行三番勝負,獎金一五○萬美元,也是史上獎金最高的一次圍棋賽,人類與AI的最終決戰即將開場了。

●本文摘自遠流出版《迎接AI新時代:用圍棋理解人工智慧》

延伸閱讀:看更多【決戰AI世代】主題選書

作者簡介:王銘琬

1961年台南生,4歲時在父親啟蒙下學棋,5歲得到中央日報青少年圍棋比賽少年組殿軍;13歲赴日前,曾與清大教授沈君山大戰七盤,被稱為小神童。在日本四十餘年曾獲多項頭銜,2000年、2001年連獲二屆日本歷史最悠久的頭銜本因坊,2002年又獲得王座頭銜;他因講解、評論生動有趣,深受棋迷歡迎,也獲頒日本圍棋記者俱樂部獎、電視製作者獎等。棋風創新獨特,自成一格,有「銘琬世界」之封號。王銘琬是唯一長期觀察、參與電腦圍棋活動的世界級棋手;2014年擔任趨勢科技圍棋軟體「GoTrend」顧問。圍棋被選為AI進軍日常生活的第一個戰場,他以最能掌握戰況的立場,提供前線最清楚、最深入的報告。

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