AlphaGo為何金盆洗手?  黃士傑首度說分明

「如果我阻礙了它，我應該被拿掉，AlphaGo知識中有99%是我做的，那是從師大的研究到現在，這是一個很好的收尾，｣黃士傑坦言自己心情很複雜。

DeepMind創辦人迪米斯已經和黃士傑說，AlphaGo完成任務了，「我們要往前看｣。

黃士傑還記得2016年底西方同事們都準備要過年了。他剛回到台灣，迪米斯立刻要他低調地去申請網路帳號，開始上網下棋，匿名挑戰全世界高手。這是AlphaGo Master誕生之始。

在演講現場黃士傑秀出當時的照片，他當時就在自己的房間，桌上放一碗麵，不斷下棋，一天要下十盤。注意力要很集中，十分疲累。

剛開始因為黃士傑用的是新帳號，沒有職業棋士願意和這個無名小卒下棋，但沒想到他一出手就所向披靡，第二天開始，變成許多人登門挑戰。

「當時壓力很大，很怕點錯，或者網路斷線，AlphaGo不能因為我輸掉阿，｣黃士傑說。當時Master每一盤都贏，下了六十盤，勝率高達95%，高到黃士杰和團隊一度以為是bug。

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用這個新版軟體，今年5月和世界棋王柯潔九段在中國烏鎮對奕。Master毫無意外的完勝。

「但這是一次人機共同探索，AI是人類的工具不是威脅，｣黃士傑也強調，這套深期度學習加上強化學習的價值網絡，就是AlphaGo Zero的理論。

這段AlphaGo旅程，對一名台灣土生土長，站上世界科學舞台的工程師而言，簡直像「愛麗絲夢遊仙境」。

然而，業界的人都等著看，圍棋界已無抗手的AlphaGo，接下來能否在其他產業大展身手？

AlphaGo母公司DeepMind創辦人兼執行長德米斯也宣布，AlphaGo「功成身退｣，不再比賽。

部份業者甚至持保留意見。例如，一位微軟研發主管接受《天下》採訪時，便酸溜溜的說，「微軟做AI是拿來用的，谷歌做AlphaGo是拿來吹牛的。｣他認為，當年IBM的超級電腦深藍，打敗西洋棋棋王後，因為找不到應用，團隊最終解散。負責人許峰雄最後甚至離開了IBM。

而臉書人工智慧實驗室負責人、紐約大學終生教授Yann Lecun也曾質疑，Alphago可能很難應用到自駕車等熱門領域。

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「我們尊重他的看法，我們沒有說它（AlphaGo）可以馬上用到其他領域，但它可以逐漸用到其他領域，｣一位聽眾轉述Yann Lecun的質疑時，年輕的黃士傑回答得很小心翼翼。

「AlphaGo Zero主要目標就是證明不需要人類知識，也可以學習的很強。｣黃士傑接下來自信的說，「我們要跟大家說，那是有可能的。｣

 AlphaGo Zero拿掉之前累積的人類智慧，讓AlphaGo了解圍棋最基本的規則。單靠機器的深度學習和強化學習。一切從零開始。

 可說就是人類創造的智慧打敗人類智慧與人類直覺。

「最差的狀況也就不過就是IBM當年的狀況，但我不認為AlphaGo會到最壞的狀況，｣清大電機系助理教授孫民說。

從應用的角度來看，孫民認為，只要在虛擬世界中可以虛擬的狀況，AlphaGo zero都可以做。譬如建築設計可以虛擬設計就可以在虛擬環境中測試，硬體測試可以用這樣的工具設計出好的晶片。

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這和過去的虛擬三D設計有何不同？ 「不同就在以前都是人去測試，虛擬軟體告訴你虛擬後的結果，但改model還是人，硬體設計還是人，｣孫民分析， 「AlphaGo zero 不需要人，只要告訴我規則和你要的結果, 不需要一個專家或者建築師力學高手,  chip設計師, 就可以做出來，｣他說。

當然這都還是在虛擬世界中的功能，孫民認為如果在一個環境會變異的實體世界，AlphaGo就還有很多問題需要課服。但可以期待未來的應用與發展。

「我每天上班，每天都在進步，非常愉快，我們團隊的精神很強，有個遠大的目標，｣在DeepMind人稱「Aja，阿傑｣的黃士傑說。

迪米斯創立Deepmind時，想要做的是通用、強人工智慧。AlphaGo還只是一個弱人工智慧，還沒有到達什麼都能學的境界。

或許現在也才邁入人工智慧啟蒙期的結束，AlphaGo的退役，是另一個新的開始。

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