2016年12月16日

 

730視角 - 張俊笙
下一步棋

2016年04月12日
   

 

最近世界矚目的電腦對人腦圍棋大戰,結果由電腦AlphaGo以4比1大勝韓國棋王。若單以運算速度快而戰勝,筆者不感奇怪,情況就如百米飛人保特和法拉利跑車鬥快一樣,機器贏了只是代表電腦運算已達至一個水平,加上人類有情緒,有壓力,有時難免會影響表現。
可是這次比賽有點不同,AlphaGo用的是另一種人工智能──深度學習(Deep Learning) 。簡單來說,AlphaGo不只會在棋框裡運算,它還能跳出框框,去吸收過去對局的經驗,並學習如何應用這些想法到新的棋局裡。這樣猶如有了認知,有了思想。和AlphaGo交過手的棋士都曾說過它像一個人,有時也會犯錯,但也會迅速改過,彌補錯失,不斷自我完善程式。
相比起20年前IBM深藍大戰國際象棋棋王一役,這次圍棋更複雜,更多變化,電腦需要運算對手下一步怎樣,是攻還是守,然後分析每一個可能,選取最有勝算的一子。這次勝利,標誌著電腦發展已到一個里程碑,電腦已能逐漸處理複雜的事情。下一步要征服就是無人駕駛技術。筆者預期未來十至十五年,無人駕駛汽車將會普及,加上現有的交通工具配對系統(如UBER等),會帶給人類嶄新的交通網絡體驗,一眾以駕駛為職業的朋友要小心,機器又會再一次取代人類,帶來新的革命。
不只汽車,往後幾十年,電腦和人類將會在各範疇繼續博奕,下的棋局如圍棋。和國際象棋很不同,國際象棋勝負決定是看誰幹掉對方的主帥,不是你死便我亡。圍棋只需各自圍地,可攻可守,有時不需短兵相接,最後以所圍地的大小決定勝負。
人類雖然今次輸了棋,但實際是贏家,只要我們不再故步自封,好好地運用人工智能,這個世界將會變得更美好。


張俊笙。從事精算工作,喜歡讀萬卷書,行萬里路、感受身邊的事與物。
電郵: [email protected]

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