人類智慧真正優於AI電腦圍棋之處為何？─學習的本質（15）
閱讀時間約 7 分鐘
作者：陳華夫
我探討「智慧」近50多年，但都如維基百科所說的，是從神話、哲學、宗教、教育、心理學的理論探討，無法做實證研究（Evidence-based research，EBR）─即用系統化而且透明的方式來使用以往智慧的研究成果，以形成新的研究─的探討。
但當「ZenGo 7」、「Leelazero」、及「Katrain」等AI人工智慧電腦圍棋軟體可以輕易從網路上下載後，就首此可以做智慧的實證研究探討。因為這些AI人工智慧軟體都可以擊敗人類的職業九段世界冠軍，所以，從表面上看，AI人工智慧一定高於人類智慧。
但是，經過我和AI電腦圍棋Katrain 九段對弈了上百局的實證研究後，我就能掌握了Katrain 九段的系統性缺點，能夠有系統、屢屢的戰勝它，懂得圍棋的讀者可以請看拙文如何正確的戰勝AI電腦圍棋「Katrain 9段」?─圍棋本質（9）、及youtube視頻現代流5原則對戰職業九段,9P系列（60─100）─ 陳華夫持白狂勝「Katrain 9段」144目半）就能理解我的所言不假。
底下我就總結我屢屢擊敗Katrain 九段的經驗，得出人類智慧優於AI人工智慧的地方有三：
1）AI人工智慧的「演算法」（algorithm）是規則性的（rule-based），而規則是歸納事實數據而構建起來的。但人類的智慧思考是理論性的（theory based），而理論卻由抽象的概念所建構。因為理論可以解釋由經驗觀察得出的規則，所以，理論是高「規則」一個檔次。約書亞．班吉歐（Yoshua Bengio）是加拿大計算機科學家，因人工神經網絡和深度學習領域的研究而聞名，他就說，AI人工智慧的深度學習只能學習到初淺的統計規則，無法形成高層次的抽象的概念，遑論建構可以解釋各種規則的理論（按：理論又稱「學說」，指人類對自然、社會現象，按照已有的實證知識、經驗、事實、法則、認知以及經過驗證的假說，或是經由一般化與演繹推理等等的方法，進行合乎邏輯的推論性總結。理論也可以簡單的說，是一種由「前提」產生「結論」的推理）。 既然AI人工智慧的「演算法」（algorithm）只能建構規則，而人類卻可建構解釋規則的理論。所以，在此點，人類智慧優於AI人工智慧。其證據就在，如上所述，我以研究圍棋多年就發展出圍棋理論：現代流5原則，能屢屢擊敗Katrain 九段的AI人工智慧的「演算法」（algorithm）。（詳細，見拙文人工智慧的「強化學習」與人類學習的優劣─學習的本質（12），及學習的真相與反思─學習的本質（1））
1）AI人工智慧的「演算法」（algorithm）是規則性的（rule-based），而規則是歸納事實數據而構建起來的。但人類的智慧思考是理論性的（theory based），而理論卻由抽象的概念所建構。因為理論可以解釋由經驗觀察得出的規則，所以，理論是高「規則」一個檔次。約書亞．班吉歐（Yoshua Bengio）是加拿大計算機科學家，因人工神經網絡和深度學習領域的研究而聞名，他就說，AI人工智慧的深度學習只能學習到初淺的統計規則，無法形成高層次的抽象的概念，遑論建構可以解釋各種規則的理論（按：理論又稱「學說」，指人類對自然、社會現象，按照已有的實證知識、經驗、事實、法則、認知以及經過驗證的假說，或是經由一般化與演繹推理等等的方法，進行合乎邏輯的推論性總結。理論也可以簡單的說，是一種由「前提」產生「結論」的推理）。 既然AI人工智慧的「演算法」（algorithm）只能建構規則，而人類卻可建構解釋規則的理論。所以，在此點，人類智慧優於AI人工智慧。其證據就在，如上所述，我以研究圍棋多年就發展出圍棋理論：現代流5原則，能屢屢擊敗Katrain 九段的AI人工智慧的「演算法」（algorithm）。（詳細，見拙文人工智慧的「強化學習」與人類學習的優劣─學習的本質（12），及學習的真相與反思─學習的本質（1））
2）人類智慧可以處理複雜關聯的問題，例如，電磁學中的馬克士威方程組（Maxwell's equations）是一組4個「聯立」偏微分向量方程式（詳見我的視頻：「科學方法學物理與人工智慧（7/40）─解電磁學的Maxwell方程式」)，若求解其中單個偏微分向量方程式，並非十分困難，但若求解「4個聯立偏微分方向量程式」就成了超級難題，需要求助人類的高級智慧，才能解決。 而Katrain 九段在圍棋局部的攻殺，計算深遠，超乎人類。但它的AI人工智慧卻有系統性的缺陷，而屢屢敗於我的高級圍棋策略：如「棄子戰術」、「埋伏餘味」、及「劫爭」等。這是因為Katrain 九段的演算法(algorithm)只能有效的處理局部的利益得失，而對犧牲局部利益，在他處卻獲利的計算，例如，Katrain 九段碰到蓄意先在正面衝突中失利，而引誘敵它深入陷阱後，再殲滅它的迂迴戰略，就計算失靈，束手無策了。也就是說，它無法處理兩三個地方的「聯立」利益。因為這需要較高一級的顧全大局之智慧，而AI人工智慧的演算法無法發展出如此長遠的「大局觀」。在此點，人類智慧優於AI人工智慧。
3） AI電腦圍棋缺乏從失敗中改進的反省能力。例如，當我利用Katrain 九段的系統性缺陷，屢屢擊敗它時，它卻無法吸取失敗的教訓，反敗為勝。而人類智慧若被「確認偏誤」 (confirmation bias)─即無視相左的證據，盲目擁護自己既有的觀點─所蒙蔽時，也無法吸取失敗的教訓，反敗為勝。但還好，人類（如我）通常是可以克服「確認偏誤」。所以，在吸取失敗的教訓，反敗為勝這點上，人類智慧優於AI人工智慧。（見拙文如何正確的戰勝AI電腦圍棋「Katrain 9段」?─圍棋本質（9））
4）電腦圍棋無法真正瞭解圍棋中打劫的意義，所謂打劫，是圍棋術語。 下棋時，在提掉對方一顆子之後，己方所落之子即使僅剩一氣，對方也不能立即落子提回，否則將無限重複，因此之後的一方必須要在其它地方落子，等到下一手才能提這顆子。但電腦圍棋並無法真正的瞭解打劫的意義，所以在計算勝負時會出現盲點。
我利用電腦圍棋打劫的盲點，狂勝「Katrain 9段」144目半（見現代流5原則對戰職業九段,9P系列（60─100）─ 陳華夫持白狂勝「Katrain 9段」144目半）。此局中，我持白，「Katrain 9段」持黑，黑棋搞大陰謀要殺掉我白的右下角，結果，打劫，黑差一手，不能進子，搏殺到黑297手，黑輸了144目半。
我利用電腦圍棋打劫的盲點，狂勝「Katrain 9段」144目半（見現代流5原則對戰職業九段,9P系列（60─100）─ 陳華夫持白狂勝「Katrain 9段」144目半）。此局中，我持白，「Katrain 9段」持黑，黑棋搞大陰謀要殺掉我白的右下角，結果，打劫，黑差一手，不能進子，搏殺到黑297手，黑輸了144目半。
結論： AI電腦圍棋不如人類智慧的地方有四點：（1）它的演算法（algorithm）只能建構規則，而人類卻可建構解釋規則的理論。（2）它無法處理兩三個地方的「聯立」利益，這需要長遠的大局觀。（3）它無法吸取失敗的教訓，反敗為勝。（4）電腦圍棋有打劫的盲點。
請看「陳華夫專欄」─學習的本質─系列文章：
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「思考是有意識的系列回憶」理論開啟了思想史革命─學習的本質（1）
什麼是「思考」？如何「洞識」？何謂「思想家」？─學習的本質（2）
什麼是「記憶」？如何「記憶」？「記憶」的本質？─學習的本質（3）
學習的真相與反思─學習的本質（4）
「施捨」就是人生的「現代開悟」─學習的本質（5）
談「恐懼」─學習的本質（6）
探究華人的「罪惡感」？─學習的本質（7）
你孤獨了嗎？─學習的本質（8）
人腦如何創新思考？─學習的本質（9）
「現代開悟」的本質及釋義─學習的本質（10）
你「現代開悟」了嗎？─學習的本質（11）
人工智慧的「強化學習」與人類學習的優劣─學習的本質（12）
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人類智慧真正優於AI人工智慧之處為何？─學習的本質（15）
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思想家─理解、解釋、預測世界。發表：9篇「深度政經分析」、6篇「現代開悟之洞識」、10篇「學習的本質」、13篇「美中關係」、4篇「驀然回首」、21篇「文學與藝術」、36篇「科技與智慧」、9篇「圍棋的本質」、40篇「美中經濟」、28篇「美股的本質」、12篇「美聯儲的本質」、12篇「貨幣及美元的本質」，共201篇。
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