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迎接AI新時代:用圍棋理解人工智慧

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內容簡介

  認識AI(人工智慧)最前線,王銘琬為你做最佳嚮導!
 
  2016年3月韓國棋王李世乭與AlphaGo的一戰,人類敗北後,世界開始認真面對AI(人工智慧)時代的來臨!AI可能提高生活品質,也將可能擠壓人類的生存空間,認識AI最前線的圍棋AI,是思考人類如何面對AI的第一站!

  一位頂尖職業棋士全力揮棒的報告書

  王銘琬是世界唯一參與圍棋AI開發的一流棋士,詳盡敘述圍棋AI的過去、現在,並以職業棋士觀點提示人類如何因應與AI共存的未來,因為此刻「未來還掌握在人類自己的手裡!」
 

作者介紹

作者簡介

王銘琬

 
  1961年台南生,4歲時在父親啟蒙下學棋,5歲得到中央日報青少年圍棋比賽少年組殿軍;13歲赴日前,曾與清大教授沈君山大戰七盤,被稱為小神童。
 
  在日本四十餘年曾獲多項頭銜,2000年、2001年連獲二屆日本歷史最悠久的頭銜本因坊,2002年又獲得王座頭銜;他因講解、評論生動有趣,深受棋迷歡迎,也獲頒日本圍棋記者俱樂部獎、電視製作者獎等。棋風創新獨特,自成一格,有「銘琬世界」之封號。
 
  王銘琬是唯一長期觀察、參與電腦圍棋活動的世界級棋手;2014年擔任趨勢科技圍棋軟體「GoTrend」顧問。圍棋被選為AI進軍日常生活的第一個戰場,他以最能掌握戰況的立場,提供前線最清楚、最深入的報告。
 

目錄

推薦序 張明正6
 
推薦序 翁明顯14
前 言16
 
序 章 Google 為何選擇圍棋
1. 為什麼是圍棋?19
2. 圍棋最像現實社會21
3. 圍棋是溝通人類與AI的最佳語言22
4. 不懂圍棋也能共享24
 
第一章 AlphaGo 的登場與激戰
1. AlphaGo 象徵AI可能超越人類26
2. AlphaGo 對眾望所歸的李世乭29
3. 五番棋第一局——比想像還厲害31
4. 第二局——AI提示新價值觀36
5. 第三局——AI新時代的開始45
6. 第四局——人類的逆襲52
7. 第五局——平靜收場,二○一七年五月再見64
 
第二章 圍棋AI的進階與追擊者——DeepZenGo、Master 與絕藝
1. 日本國產的DeepZenGo的挑戰74
2. AlphaGo進階版Master的惡作劇122
3. 騰訊AI第一聲——絕藝142
 
第三章 圍棋AI們的個性與魅力
1. 軟體特徵159
2. 硬體規格162
3. 棋技165
4. 將來199
 
第四章 圍棋AI走過的路
1. 一九六九—一九八四 黎明時代203
2. 一九八四—二○○五 手工業時代204
3. 二○○六—二○一五  蒙地卡羅時代209
4. 二○一六—圍棋AI時代223
 
第五章 我的圍棋AI夢
1. 想像無限237
2. GOTREND239
3. ownership(所有權)與criticality(重要度)247
 
第六章 人類的未來——從圍棋理解AI,迎接新時代
1. 人類與AI,誰比較厲害?256
2. 過程與理由——與人迴然不同的過程258
3. 死活,圍棋最基本認識之一259
4. 大小,圍棋最基本認識之二263
5. 人類下棋需要理由——AI下棋只靠機制產生265
6. 形勢判斷的重要性遠大於「算棋」266
7.「棋力」與「共鳴」的兩個主軸268
8.「下哪裡」及「為什麼下」不可分270
9. 人類的圍棋裡「為什麼」很重要275
10.使用說明書的時代277
11.來自AI最前線的報告280
12.AI與人,外貌相似內涵不同283
 
結 語 意識到自己是人類的幸福286
附 錄 棋譜集
 

詳細資料

  • ISBN:9789573280019
  • 叢書系列:綠蠹魚
  • 規格:平裝 / 296頁 / 25k正 / 14.8 x 21 x 1.65 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
 

內容連載

AI與人,外貌相似內涵不同
 
哈薩比斯先生很喜歡「阿法肩」這著棋,津津樂道說:「講解的職業棋士九段麥克雷蒙,聽到AlphaGo 下這一著,一時不相信,以為位置傳錯了。」當時情形也確實如此。但這段插曲被廣泛解讀為「人類無法理解圍棋AI所下的棋!」;日本有位AI泰斗甚至說「職業棋士今後可以做AI著手的翻譯者!」這樣的理解完全是錯的。
 
(1)「阿法肩」的手法是基本手法,讓人驚奇的是「在這個時點」下這著棋,但這是因為它透過龐大的計算與學習,握有一些人類所沒有的資訊。就像是有人一下班就用跑的離開辦公室,讓人覺得「幹嘛這麼急!」,但他說不定是因為有「約會遲到,女朋友正在生氣」這個別人不知道的資訊,並非無法理解的怪人,而我們也不會因為這樣就覺得這個人「無法理解」。
 
(2)李世乭想了一陣子後以白A壓,在第一章有詳細說明,這一著棋是承認「阿法肩」是好棋的下法,也就是說,李世乭當場就理解了這著棋,此後世界棋士也競相去理解「阿法肩」,若有棋士說「無法理解」,只是表示「自己不會作這個選擇」,和一般所說的「無法理解」,是不一樣的意思。
 
(3)在第五章曾提到,AlphaGo 對於人類的著手,猜次一手的「正答率」是57%,同樣地,人類猜AlphaGo 的「正答率」也超過50%。但沒猜中並不表示「不認同」,不認同的情形是因為很少見才被拿出來強調,就如同麥克雷蒙覺得擺錯棋子, 而AlphaGo 的著手98%以上一定是可以被認同的;我們對於如配偶等自以為很理解的親人,會有這麼高的正答率與認同度嗎?
 
(4)在第三章有說明,AlphaGo 的棋形與人類的美感一致,就「感覺」而言,人類很能理解AI的「作品」。
 
(5)AlphaGo 如何下出一著棋,「自然(Nature)」的論文有詳細說明,實際著手時電腦也會留下可以檢閱的紀錄,這些都是腳踏實地、依照事實的講解。反而人類曾經這麼清楚的講解過自己的著手嗎? 看來人在翻譯AlphaGo 的著手前,是不是必須先翻譯自己的著手? 比起AlphaGo,人腦反倒更像黑箱。
 
AI所生產的作品,它的「外貌」不會讓人看不懂,這才是事實。但如本書一再強調,AI產出作品的過程與內容,與人類是迥然不同的;當外貌可親,人類會自動以為自己和對方共有內涵,這是面對AI時容易落入的「陷阱」。

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