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李世乭:就算敗給人工智慧 圍棋之美仍將永留人間

在電腦科技愈來愈進步、甚至在西洋棋等競技上技高一疇,讓人類只能甘敗下風的時代,韓國頂尖圍棋棋士李世乭表示,電腦總有一天會在圍棋比賽戰勝人類棋手,但數千年來令人著迷的圍棋之美,仍會繼續流傳下去,機器再怎麼厲害,也無法在棋盤上展現人味與魅力。

圍棋-人工智慧-AlphaGo 圖片來源:AlphaGo@Instagram
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幼時有「飛禽鳥少年」之稱的李世乭12歲當上職業棋士以來,贏過18座國際賽冠軍,他本週將對決Google開發的人工智慧棋手AlphaGo。李世乭表示,人可能犯錯,代表他或許無法擊敗AlphaGo。

33歲的李世乭說:「人是人,人會犯錯。如果我犯了錯,可能會輸。」

李世乭認為,機器或許能模仿人類的直覺,儘管直覺可能不若人類敏銳。若李世乭輸給AlphaGo,將是人工智慧界的一大突破。

李世乭表示,除了犯錯的可能性,他也無法像對決人類棋手那樣判讀對方細微的表情、動作變化,來猜測對方的心理。「在兩名棋手的對決中,判讀對手的體力和戰力很重要,但在這場對奕中,我不可能判讀這些東西,感覺會像我自己一個人在下棋。」

帶領AlphaGo開發團隊DeepMind的哈薩比斯(Demis Hassabis)表示,由於圍棋盤上可能的變化超過宇宙中原子的數量,頂尖棋手非常依賴直覺。也因此,圍棋這種數一數二複雜的比賽,對於人工智慧專家來說等同終極挑戰,他們先前預測,電腦要擊敗人類職業棋士,還得再等10年以上。

然而,根據《Nature》期刊,AlphaGo去年在閉門比賽中擊敗了1位歐洲圍棋冠軍。

DeepMind團隊設計出一種系統,計算出圍棋賽中對手最可能的幾種棋路,縮減搜尋空間。AlphaGo首先模仿10萬場圍棋比賽,接著不斷與自己對奕,從錯誤中學習。AlphaGo也會預測棋賽每一手的演變以及贏家。

因此AlphaGo不需要像IBM的DeepBlue等傳統人工智慧電腦一樣,搜尋那麼多種的棋路。DeepBlue於1997年擊敗世界西洋棋冠軍。

AlphaGo還有其他優勢,包括永遠不會累,也不會受到對手的氣勢震懾。

李世乭表示會努力守住冠軍尊嚴,但也提醒觀眾,這場比賽的重點不在勝負。

在亞洲,圍棋不只是比賽,棋士的每一手反映個性與獨特的風格,當黑子與白子在19x19的棋盤上死鬥,往往象徵著比勝負更重要的生命寓意。

「我當然可能會輸。」李世乭說:「但下棋的電腦並不瞭解圍棋之美、人之美。我的工作是下出更美麗的圍棋。」

不論李世乭最後是輸是贏,許多圍棋迷相信,人類棋士從數十萬場勝負琢磨淬煉、隨心境變化逐漸成熟豐富的圍棋,不論深度或是魅力,都是機器無法複製、取代的。

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