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

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