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AlphaGo 開發成員黃士傑表示:「我在師大學習的論文,成為我做出 AlphaGo 的基礎。」並表示:「我覺得台灣很多工程師都很厲害,但是一方面我們的資源比較少、一方面很多人都比較沒有信心。」鼓勵台灣開發者要勇敢走出去。

簡而言之,策略網路減少搜尋的廣度,價值網路著重減少搜尋的深度,黃士傑表示,其實 DeepMind 團隊已經把所有開發過程與論文內容上網對外公開,讓任何人都可以複製 AlphaGo 的技術,甚至他也發現已經有網友翻譯成繁體中文版。

他以 DeepMind 團隊為例說:「DeepMind 團隊除了我來自台灣之外,有來自法國、印度、中國大陸、英國、德國、奧地利等世界各國,大家都是離鄉背井,但是企圖心都很強,其中有一個很重要的精神就是要『開疆破土』,這跟台灣的精神不太一樣,很多台灣人都沒有信心,我們其實不弱,但是要走出去,就能打出一片天」。高雄小額借貸快速撥款小額貸款率利最低銀行 2016

他解釋說:「因為西洋棋第一步棋有 80 步,下了第二步之後,有 79 步可以下,圍棋第一步 361 個點,下第二步有 360 點,如果要下到底,大概有 10 的 360 次方的概率,對於電腦來說,很難找到最佳解法。」面對南韓媒體質疑,DeepMind 對上李世乭的過程中,是不是有針對李世乭的棋譜做出一般研究,台灣媒體也在現場詢問黃世傑,他本人再次否認,同時也公開 AlphaGo 的判斷方式。

黃士傑指出,人類在下圍棋,除了平常的計算之外,最主要的是因為「直覺」。透過這個原理,DeepMind 直接讓 AlphaGo 跟深度學習結合,主要的網路是「策略網路」跟「值網路」,策略網路可以判斷出最佳棋路,就好像人類用直覺來下出好棋一樣,開發團隊也會事先給 AlphaGo 閱讀各種不同參考棋譜。至於「價網路」則是在搜尋一個點之後,會判對盤面,搜尋誰優勢,主要功能就是判斷優勢。

此次短暫的接受台灣媒體訪問當中,黃士傑表示,DeepMind 團隊很高興 AlphaGo 讓人工智慧有了新的進展。因為圍棋規則很簡單,但是變化相當多。它被視為人工智慧開發領域的一大挑戰。1997 年,深藍打敗西洋棋冠軍,去年撲克牌貸款利率試算表下載也被破解,圍棋變成一直以來僅剩的一個挑戰目標。

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▲人機最終戰,AlphaGo、李世乭激戰 5 小時,最終戰績 4 勝 1 敗,為全球人工智慧開發與機器學習領域奠定借錢救急全新里程碑。(影片/《ETtoday東森新聞雲》播吧)土地銀行信用貸款

針對未來發展方面,黃士傑表示,DeepMind 有興趣的領域除了圍棋之外,還有「醫療」跟「機器人」,希望能夠讓世界變得更美好,至於他自己個人的下一步,當然就是選一個有興趣的領域去投入。現場有媒體再次詢問下一個目標是不是挑戰《星海爭霸》、《英雄聯盟》這個模擬策略遊戲領域,黃士傑並沒有把話說死,表示:「內部還在討論」。

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針對台灣發展人工智慧所需要的元素,簡立峰說:「台灣在人工智慧學習演算法基礎非常非常的強,現在需要更多的是應用方面,台灣很多網路規模比較小、發展比較少,但其實台灣還是有很多人才,開發 AlphaGo 的黃士傑就是一個很好的例子。」

▲黃士傑:DeepMind開發團隊,已經把 AlphaGo 開發論文公布在官網。(圖/取自DeepMind)

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黃士傑以自己為案例說:「我當初就是想說,有機會我一定要出去。而且剛開始我覺得,『英文』會是一個主要的門檻,政府 青年創業貸款率條件所以我一開始去的時候,溝通不是那麼容易,所以那時候自己花很多時間在學聽英文,我是覺得英文能力從小就要培養」。

由 Google DeepMind 開發的人工智慧 AlphaGo 挑戰人類棋王李世乭,最後在五戰當中,以 4:1 打敗李世乭,也讓 AlphaGo 聞名全球,當中有一個焦點是,在五場對弈過程中,代理 AlphaGo 打敗李世乭的 DeepMind 成員黃士傑,稍早也在 Google 台灣辦公室與台灣媒體分享AlphaGo 的開發原理與未來發展方向。

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Google 台灣董事總經理簡立峰表示,電腦下棋在人工智慧這個領域中建立很大的標竿,過去 IBM 的「深藍」(DeepBlue)以西洋棋打敗世界冠軍,建立了一個很好的基礎。但是圍棋更難以突破,這次的比賽當中,AlphaGo在為期領域打敗李世乭建立了里程碑,但是大家也不用因此過於慌張,覺得人類會被機器取代,因為這些程式都是人開發的,而人類本身有很多能力,都是機器無法替代的,但是這個確實是機器學習很大的里程碑。

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