AlphaGo又贏棋王 狂勝3大關鍵是？

2016年3月12日，韓國首爾四季飯店。棋風變化多端、曾獲世界最多場勝局的韓國棋王李世乭，又輸給了圍棋電電腦程式「AlphaGo」。這已經是連續第三場，外界預估這名以狂傲作風聞名全球棋壇的厲害角色，將連輸5場。

台灣，師範大學資工程系教室。「太令人意外了，」坐在微暗教室裡，師大資訊工程系教授林順喜驚呼。他和一群學生在9日看完第一場場Google旗下人工智慧公司DeepMind的圍棋程式「AlphaGo」後表示。

「恐怖，難怪Google敢提出100萬美元的獎金，」賽前看好李世乭的圍棋職業八段林聖賢，連續在電視頻道實況講評兩場比賽後也感嘆。

圍棋公認是「人類所創最深奧的戰略遊戲」，因此在西洋棋、象棋的人類冠軍一一敗給電腦後，圍棋被視為守住人類智慧尊嚴的最後堡壘。

而之前也的確如此。過去幾年，舉世最強的圍棋程式，實力與職業棋士總有一大段差距。

台灣旅日職業九段名將王銘琬在媒體為文表示，五年前，這類對弈軟體和職業棋手的差距大約在四子（人類讓電腦先下四子），「之後即陷入瓶頸，一直沒有顯著進步。」

因此，AlphaGo彗星般地出現，才會對圍棋與人工智慧界都帶來這麼大的震撼。

這象徵人工智慧從僅較常人略聰明一些的水準，一舉跳躍超越一個十年出現一次的天才。

三大關鍵因素  AI大躍進

林順喜分析「人機世紀大對決」，人工智慧大勝人類智慧，有三大關鍵。

第一是演算方法的進化。AlphaGo率先採用類人類神經網路的卷積神經網絡技術，大大強化軟體預測贏率的能力。

第二是棋譜大數據。據了解，AlphaGo蒐集了約莫三千萬筆棋譜。棋力高強的黃士傑比一般程式設計師更能判別棋譜優劣，建立的棋譜大數據性能更卓越。

第三是自我對戰。Google在官方部落格上說，「我們目的是要擊敗最強棋手，不是只模仿他們。所以AlphaGo學習自主發現新策略，透過對戰，強化學習。」

這是AlphaGo短短半年內，棋力從二段升到九段的關鍵。「這程式有自我學習的能力，是機器學習的突破，」林順喜認為，人工智慧起飛的時刻來臨。

AlphaGo正寫下人工智慧的歷史新頁。韓國棋王落敗、中國棋王磨拳擦掌的同時，台灣人才卻以獨特的科際整合能力，佔據戰略地位。「看到那位AlphaGo操作手？」林順喜難掩興奮之情。

坐在棋王對面，西裝筆挺、低頭替AlphaGo擺棋的眼鏡男，是DeepMind人稱「Aja」的黃士傑。他正是AlphaGo兩名首席設計師之一。

黃士傑交大畢業，在師大資工系碩、博士班前後十年。林順喜正是黃士傑碩、博士論文的指導教授，看著他「十年磨一劍」，打造出舉世頂尖的電腦圍棋的研發能力。

黃士傑2011年拿到博士，一年之後進入英國的DeepMind。Google在2014年以120億台幣併購DeepMind，近一步強化機器學習的人工智慧能力。黃士傑跟著變成Google旗下研發科學家。

黃士傑從一個本土博士，快速躍為世界頂尖人工智慧團隊的核心人物。一大關鍵，在於他是罕見的圍棋、程式雙棲高手。

圍棋複雜度遠高過西洋棋。要寫圍棋對局程式，程式設計師本身要懂圍棋。而黃士傑是大專杯業餘圍棋賽冠軍，棋力是「準職業水準」的業餘六段，在程式設計師裡應無人能及。學生時代還在林聖賢圍棋院，打工教棋。

黃士傑在2010年、博班第7年，以太太英文名字為名的圍棋程式「Erica」，在日本國際電腦奧林匹亞競賽中，打敗日本常勝軍Zen，得到金牌。