AlphaGo贏了嗎?從人機大戰談勝利的喜悅來自人類成長過程的積累

閱讀時間約 4 分鐘
raw-image



韓國圍棋九段李世乭與AlphaGo的對弈已經三連敗,可以大膽預期,接下來的兩戰也差不多,甚至AlphaGo將全世界各地的棋王都打敗,我也不覺得奇怪。3個月前,能在圍棋盤上戰勝AlphaGo的人類可能已經不到千人了。未來無人能敵也只是時間的問題,AlphaGo已然成為全世界最會下棋的「超級電腦」(如果電腦也有分物種的話),但是又如何呢?從AlphaGo戰勝人類,看見蒙地卡羅樹狀搜尋、隱馬爾可夫模型、貝葉斯網絡等發展的成功,先撇開科技發展人工智慧的部分,我想問的是,人們會想要看兩台AlphaGo對弈嗎?只怕還沒下第一子之前結果就已經出來了。跟電腦下棋有什麼意思呢?與電腦下棋和與人下棋的差異在哪?


目前電腦取代的是下棋的勝敗,它甚至無法感受「勝利」的喜悅,如果有一天,有了完美的人工智慧,亦如電影《人造意識》裡頭的機器人─艾娃,完美到可以欺騙人類了、完美到和人對話時,對方察覺不出它是機器人,或許,到時候我們才會願意看看人類與機器人之間的對弈。當然,現在看李世乭與AlphaGo的對弈純粹是人類對於陌生事物的一種好奇心而已;好奇人類被人工智慧超越的歷史時刻而已,並不是真的對人機大戰有多大的興趣,可以想見,當圍棋成為機器人的天下時,看人類下棋反而更有樂趣。


有句話說「千古無同局」,就機率而言,下同一盤棋的機率為361!(圍棋棋盤為19*19=361個格線,第一子有361種下法,第二子有360種下法,一共361*360*359……*1=361!種下法),就算有幸出現一模一樣的棋局,也不能說是同一局的原因在於,下棋當下兩人的心智狀態不同;緊張、興奮、壓力、情緒、氣候、環境等不同,過程是不同的(節奏快慢),而那正是人類下棋的樂趣所在─「時間感」。


有人說AlphaGo與李世乭的對弈不是一對一的,而是有一堆資料、數據再幫AlphaGo下指導棋,如果要說公平競爭的話,那也應該是全人類和AlphaGo下一盤棋。AlphaGo每秒可考慮10萬種棋路,下一手幾乎可以說不必「思考」。「思考」指的是除了考慮棋局、考慮個人身心狀態外,最重要的是一種「後視」的能力,我們站在對方的角度思考,考慮對方的身心狀態,思考對方可能會走的棋路,然後做出判斷。AlphaGo省略了「思考」,計時器對它來說只是個純粹的裝飾品,除了思考的不同,人與人下棋最大的樂趣在於─「時間感」,思考也是一種時間感,在思考時間的長短之中,感受到對方對我下這一手感到的壓力或不知所措等。從AlphaGo和李世乭對弈時間來看,第一戰下了3小30分,第二戰下了4小時,第三戰下了4小時10分。以日本棋王保衛戰幾乎下好下滿到8小時,AlphaGo和李世乭的對弈,在短時間的對弈內,便缺少了人與人之間在對弈的時間過程中成長的可能。


在時間的堆壘之中,開局到結束之間人們會改變,也許一開始下的比較鬆、後半段下的比較積極,針對每一手做調整,但不變的是棋手的「思考邏輯」。在這一局和下一局之間,人們也會因為有了更多的經驗累積而成長改變,但是我之所以還是同一個我的原因在於,我依然具有相同的思考邏輯、相同的記憶、相同的嗜好等等,而人們在不同的環境、不同的經驗、不同的人格中塑造出不同的思考邏輯,而這正是觀賞下棋的樂趣所在,雖然是同一組人下棋,但是結果卻是不可預期的。而這也是為什麼圍棋納入亞運和世大運的比賽項目,因為圍棋具有運動家的精神,我們看得不只是當下那盤棋、那場比賽,而是看見選手在下棋的過程中,表現出他訓練的過程、表現出他與上一場比賽成長的過程。或許「電腦佐為」永遠能戰勝人類的塔史名人,但是它永遠不會知道下棋的樂趣,以及體會時間在人們身上留下的痕跡。

參考資料:

《AlphaGo既不是起點也不會是終點,從頭述說人工智慧走過的這70年》http://pansci.asia/archives/94904

《用十分鐘瞭解 「電腦到底是怎麼下棋的」》http://pansci.asia/archives/95013

2016/3/13

    avatar-img
    48會員
    576內容數
    「我以為别人尊重我,是因為我很優秀,後來才明白,别人尊重我,是因為别人很優秀。」——魯迅
    留言0
    查看全部
    avatar-img
    發表第一個留言支持創作者!
    辯證人生 的其他內容
    哲學家內格爾(Thomas Nagel)於1974年發表了一篇論文《當蝙蝠是什麼滋味》,他主張我們無從了解當另一種生物是什麼感覺。感覺和意識都是「主體的」經驗,因此無法分享,其他人也無從想像。 這是我在台北書展逛了兩個小時最後只買了這本書的理由,因為我很想知道;人真的有可能感知當一個鳥的感
    哲學家內格爾(Thomas Nagel)於1974年發表了一篇論文《當蝙蝠是什麼滋味》,他主張我們無從了解當另一種生物是什麼感覺。感覺和意識都是「主體的」經驗,因此無法分享,其他人也無從想像。 這是我在台北書展逛了兩個小時最後只買了這本書的理由,因為我很想知道;人真的有可能感知當一個鳥的感
    你可能也想看
    Google News 追蹤
    Thumbnail
    嘿,大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢? 跨年夜的我趕工製作某個外包設計案,在工作告一段落時趕上倒數。 然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻,看到朋友傳來的解籤網站,興致勃勃熬夜體驗了一下,覺得非常好玩,或許有人玩過了,但還是想寫上來分享紀錄一下~
    Thumbnail
    想用古老技藝去思考未來科技? 想用人工智能去探求智慧結晶? 有何物品可以探索過去跟尋找未來!!! 你沒猜錯!答案正是「圍棋」! 圍棋是人類史上最困難的腦力遊戲! 但在2016年Alphago問世後! 圍棋開始變成研究AI跟了解AI的技藝!
    Thumbnail
    AlphaGo 的開發,讓人工智慧在圍棋的研究讓更多人被看到,也看到它成熟的結果。現代的圍棋教學和棋手訓練,也或多或少會借鏡各類的AI系統做學習。然而,教學的歷程,過度追求AI的棋步和棋法,有時會讓小朋友難以理解。一步登天的方式,有時反而會讓同學走得更坎坷。
    Thumbnail
    👦:老師,我可以投降了嗎,看起來輸好多 💁‍♂️老師:當然不行,棋盤還有很多地方可以佔領,而且看起來根本沒輸啊 👦:真的嗎,那我再試一下   15分鐘後,老師我贏10幾顆耶(一陣興高采烈) ………… 中央棋院官網連結 : https://www.centralgo.com.tw/
      但我還是想從AlphaGo談起。我想回到那個在當前時刻已經一點都不令人感到驚訝的,AlphaGo四比一擊敗李世乭的那個時間,去看人類圍棋發生了什麼事、去看AlphaGo在那當下做了什麼、以及李世乭在那裡經歷了什麼。這會是AI未來發展的縮影,也是人類未來發展的縮影。
    前言 最近開始讀《強化式學習:打造最強 AlphaZero 通用演算法》這本書,AlphaZero是AlphaGo的改良升級版,而AlphaGo打敗了世界頂尖圍棋棋士,這本書是在介紹AlphaZero使用的技術和演算法。這篇文章是筆記我在閱讀此書介紹"強化式學習"的篇幅時,遇到不懂的名詞解釋,上網
    現今進入了高手人手一機的 「AI時代」一 每步棋都有最佳解+勝率參考 卻仍然要強調基本功 為什麼呢?
    爭先棋手,步步逼近,失先可能,不在棋下。 控局高手,招招精妙,得勢關鍵,全在心間。 棋不失先,想想不能,天下無敵,從沒一敗。 局終成勝,步步為營,巧謀妙計,常在盤中。 愚者千慮必有一得,智者千慮必有一失。當然我也會做錯事,每天都想將工作做好,把文字演化的精妙,還有,我也借助了人工智能。所以我
    一盤棋的過程起起伏伏,時而領先時而落後, 領先時需力求穩健,邁向成功的道路,而落後時就該奮力拚搏,找到逆轉的可能,圍棋高手提高獲勝的機會,往往是冷靜判斷局勢,做出正確的選擇。
    Thumbnail
    世界西洋棋冠軍 Garry Kasparov分享了他在 1997 年與 IBM Deep Blue 比賽下棋卻輸給機器的故事。然而,他呼籲人們不要害怕被人工智能超越,而是要與機器合作,因為科技的進步將帶來更多力量。影片中提到了與人工智能共存的可能性,以及機器與人類各自的優勢。值得一看的影片!
    Thumbnail
    嘿,大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢? 跨年夜的我趕工製作某個外包設計案,在工作告一段落時趕上倒數。 然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻,看到朋友傳來的解籤網站,興致勃勃熬夜體驗了一下,覺得非常好玩,或許有人玩過了,但還是想寫上來分享紀錄一下~
    Thumbnail
    想用古老技藝去思考未來科技? 想用人工智能去探求智慧結晶? 有何物品可以探索過去跟尋找未來!!! 你沒猜錯!答案正是「圍棋」! 圍棋是人類史上最困難的腦力遊戲! 但在2016年Alphago問世後! 圍棋開始變成研究AI跟了解AI的技藝!
    Thumbnail
    AlphaGo 的開發,讓人工智慧在圍棋的研究讓更多人被看到,也看到它成熟的結果。現代的圍棋教學和棋手訓練,也或多或少會借鏡各類的AI系統做學習。然而,教學的歷程,過度追求AI的棋步和棋法,有時會讓小朋友難以理解。一步登天的方式,有時反而會讓同學走得更坎坷。
    Thumbnail
    👦:老師,我可以投降了嗎,看起來輸好多 💁‍♂️老師:當然不行,棋盤還有很多地方可以佔領,而且看起來根本沒輸啊 👦:真的嗎,那我再試一下   15分鐘後,老師我贏10幾顆耶(一陣興高采烈) ………… 中央棋院官網連結 : https://www.centralgo.com.tw/
      但我還是想從AlphaGo談起。我想回到那個在當前時刻已經一點都不令人感到驚訝的,AlphaGo四比一擊敗李世乭的那個時間,去看人類圍棋發生了什麼事、去看AlphaGo在那當下做了什麼、以及李世乭在那裡經歷了什麼。這會是AI未來發展的縮影,也是人類未來發展的縮影。
    前言 最近開始讀《強化式學習:打造最強 AlphaZero 通用演算法》這本書,AlphaZero是AlphaGo的改良升級版,而AlphaGo打敗了世界頂尖圍棋棋士,這本書是在介紹AlphaZero使用的技術和演算法。這篇文章是筆記我在閱讀此書介紹"強化式學習"的篇幅時,遇到不懂的名詞解釋,上網
    現今進入了高手人手一機的 「AI時代」一 每步棋都有最佳解+勝率參考 卻仍然要強調基本功 為什麼呢?
    爭先棋手,步步逼近,失先可能,不在棋下。 控局高手,招招精妙,得勢關鍵,全在心間。 棋不失先,想想不能,天下無敵,從沒一敗。 局終成勝,步步為營,巧謀妙計,常在盤中。 愚者千慮必有一得,智者千慮必有一失。當然我也會做錯事,每天都想將工作做好,把文字演化的精妙,還有,我也借助了人工智能。所以我
    一盤棋的過程起起伏伏,時而領先時而落後, 領先時需力求穩健,邁向成功的道路,而落後時就該奮力拚搏,找到逆轉的可能,圍棋高手提高獲勝的機會,往往是冷靜判斷局勢,做出正確的選擇。
    Thumbnail
    世界西洋棋冠軍 Garry Kasparov分享了他在 1997 年與 IBM Deep Blue 比賽下棋卻輸給機器的故事。然而,他呼籲人們不要害怕被人工智能超越,而是要與機器合作,因為科技的進步將帶來更多力量。影片中提到了與人工智能共存的可能性,以及機器與人類各自的優勢。值得一看的影片!