黃士傑:AlphaGo成功之道是深度學習
Google台灣今天邀請到AlphaGo開發者之一以及執棋者黃士傑博士,針對AlphaGo的原理與進行分享。想了解AlphaGo如何以4:1的結果勝過南韓九段棋王李世乭的秘密,一起來瞭解。
眾所週知,黃士傑博士也是一個圍棋棋手,他在說明AlphaGo的原理之前,簡單說明了提到了圍棋長達三千多年的歷史。圍棋的困難度在於盤面複雜度是10的170個次方,表示排列組合變化多端,需要大量「計算」作業。而除此之外,也仰賴棋手的「直覺」,就是棋手會盼對下在哪一個位置最佳。因為這樣的特性,成為人工智慧(AI)絕佳的研究對象。
黃士傑博士分享,AlpjaGo最主要的建造原理在於深度學習,當中仰賴兩套網路,一是策略網路,第二則是子網路。黃博士表示圍棋棋盤因有361個點,針對下子位置需要進行的計算相當龐大。透過策略網路,可以挑選出最好的結果的前20名,代表圍棋的代表特性—「直覺」,能擁有這個能力是根基於AlphaGo已經輸入了二三十萬套棋旗譜。而子網路則是會判斷下三步棋之後哪一方佔優勢,因此前者可以減少搜尋廣度,子網路可以減少搜尋深度。成功減少搜尋的範圍,乃是AlphaGo的成功基礎。
黃博士表示,身為一個圍棋棋手,他本身也研究過非常多李世乭的棋譜,本身對於他非常敬佩。然而在本次對戰過後,很多人都好奇AlphaGo會不會對戰大陸棋王柯潔,答案目前團隊尚未確認。
在AlphaGo贏過李世乭之後,不少人都推論這似乎代表人工智慧已經勝過人類,但Google台灣董事總經理簡立峰表示,人類的創造力、聯想力等能力,都是AI所無法比擬的,因此AlphaGo勝過李世乭並不是代表AI已勝過人類。
(中時電子報)