圍棋界霸主換人當？新AI軟體靠自學就能戰勝AlphaGo

圍棋界霸主換人當？新AI軟體靠自學就能戰勝AlphaGo

Google旗下所屬的AI實驗室DeepMind，繼開發出AlphaGo打敗世界圍棋冠軍後，再宣布進階版的新軟體AlphaGo，宣稱比前一代更強、更聰明。

人工智慧（AI）圍棋軟體AlphaGo與圍棋世界冠軍李世乭激烈的大戰似乎還歷歷在目，Google旗下AI實驗室DeepMind又表示開發出更加強大的軟體，稱作AlphaGo Zero。

不需額外輸入資料，AlphaGo Zero靠自學

一般的人工智慧應用，都需要依靠事前輸入的大量資料來學習、訓練技能，舉例來說，Alpha Go就先透過線上圍棋社群中16萬筆業餘遊戲紀錄，來養成它的圍棋技能，之後再透過不斷與真人對戰，增強自己。

但是，這次的AlphaGo Zero不一樣，之所以有「Zero（零）」字樣，就是因為它完全不需要依靠人類的紀錄數據學習技能，DeepMind僅僅輸入圍棋的規則，AlphaGo Zero就會開始與自己下棋，每次優勝，這筆資料就會被輸入系統，藉此學習。

在這樣自我學習40天、對戰2900萬次之後，AlphaGo Zero勝戰原版AlphaGo的機率就已經達到90%，這樣的能力「能夠讓AlphaGo Zero成為圍棋歷史上最強大的玩家。」DeepMind說道。

此外，不依靠人類的經驗數據來學習技能，反而能讓電腦軟體突破人類知識的限制，找出新的遊戲策略與技巧，這都讓AlphaGo Zero較前一代更強大。

動態圖表顯示AlphaGo Zero如何靠自我對戰與學習，超過前一代AlphaGo的圍棋能力。

DeepMind

人類仍有超越AI的思考能力

AlphaGo Zero的背後技術設計，無疑簡潔有力，然而這項新技術，卻也展現人工智慧的限制。
人工智慧之所以能夠展現技能，是因為電腦在做決策之前，會先搜尋、列出幾項決策的可能對應結果，再由此中選出最好的選擇。
然而，面對複雜的問題，我們需要思考、尋求因果，並思考未來後果；電腦能夠在既定規則下的問題思考未來，但面對現實世界中缺乏規則的決策，人類的思考能力現在仍無法被電腦取代。
DeepMind希望AlphaGo Zero在圍棋界，能成為一個新的靈感來源，給予新的遊戲策略；進一步，他們希望這項AI技術能夠被用在新藥開發、量子化學、材料設計等領域，用來發現、解析複雜的大量數據資料。
資料來源：The Verge、Wired

數字焦點

40天

在自我學習40天、對戰2900萬次之後，AlphaGo Zero勝戰原版AlphaGo的機率就已經達到90%。

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