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棋士與AI:AlphaGo開啓的未來

棋士與AI:AlphaGo開啓的未來

棋士とAI――アルファ碁から始まった未来

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內容簡介

  AlphaGo 的登場,
  迫使我們必須重新思考、認識整個世界;
  棋士與AI、人與人之間都需要重新對話與邂逅,
  讓我們從理解AlphaGo 來開始吧!

  目前AI的最高到達點是圍棋,在圍棋發生的情況,所有其他領域也必將面臨。

  Google旗下的Deep Mind公司為圍棋世界帶來前所未有的衝擊。AlphaGo發展至今,已達成戰勝世界頂尖棋士的目標。而開發AlphaGo的Google公司,也將帶領AlphaGo進一步從棋盤走向社會。面對AlphaGo帶來的變化,首當其衝的知名職業棋士,正是當時唯一參與圍棋軟體開發的職業棋士,55、56期本因防王銘琬。他眼中的AlphaGo,究竟是何種面貌呢?AI的活躍、AI和人類的相遇、最新的技術革新和資訊,以及如何享受圍棋世界的樂趣等等,重大的改變和議題隨之而來,在面臨新的挑戰之際,人類也要開始認真思考「如何面對AI」。
  AI與圍棋相遇的種種現象,在AlphaGo塵埃落定、AI走向社會後,也將發生在所有領域,而唯有本書作者能藉著少量的分析圖,為讀者呈現AI、圍棋與其他領域的關聯與內涵,即使不會下棋也可以輕鬆閱讀。
  「我身為棋士,參與軟體開發,得以站在一個特別的角度觀察AlphaGo。AI浪潮席捲人類社會,並進一步融入我們所在的這個世界。儘管一開始人們可能會受到衝擊,感到無所適從,但AI的發展也是讓我們重新檢視自己的好機會……」


 
 

作者介紹

作者簡介

王銘琬


  1961年11月22日生,四歲開始學圍棋,1975年11月赴日。1977年入段。1979年獲第3期留園杯冠軍。1980年、1981年獲棋聖戰三段戰冠軍。1984年獲「新人獎」,1985年獲殊勛獎。共4次入圍名人戰循環圈。1986年獲棋聖戰六段戰冠軍。1987年獲棋聖戰七段戰冠軍。1989年、1991年獲俊英戰桂冠。1991年獲棋聖戰八段戰冠軍。1992年九段。2000年在第55期本因坊戰中以4:2勝趙善津奪得本因坊位。2001年在第56期本因坊戰中以4:3勝張栩衛冕本因坊。2002年贏得日經舉辦王座至高榮譽。2015年1000勝。

譯者簡介

林依璇


  台大法律系學士,台大國家發展研究所碩士,現就讀政大法律系博士班。從學術研究中釐清思緒,同時也從翻譯工作中看見不一樣的世界。譯作:《三萬日圓的電扇為什麼能賣到缺貨?只要一張圖,就能學會熱賣商品背後的秘密!》、《你還沒讀過的世界史:史學大師帶你從人類商業活動看出歷史背後不為人知的真相》、《為什麼我不快樂:讓老子與阿德勒幫我們解決人生問題》等。

  skyirisgarden@gmail.com


 
 

目錄

前言

I「超強AI」登場
1.征服圍棋的AI,也將征服人類
2. AlphaGo決戰棋士與引退
3技術日新月異
4 用選戰理解圍棋吧!

II AlphaGo面面觀
1圍棋是機率之海
2 AI所下的每一手其實簡單易懂
3「神之一手」和水平線效果
4過度學習的陷阱
5 開發與資訊公開

III AI與人類的交會點
1我們需要背後的故事性嗎?
2 考量局部和全局
3 AI讓我們學會「恐懼感」的重要性

IV從棋走向社會
1 AI展現的學習方法
2專家的傲慢
3強大的「圍棋之神」和衍生的趣味性

V生而為人的證據
1表現力的危機
2 AI讓我們重新看見自己
3.人類的矛盾與多種面貌

後記


 
 

前言

  二○一六年三月,將深層學習技術發揮到新境界的AI「AlphaGo」與圍棋界的頂尖好手韓國棋士李世乭對戰,五局對決後,AlphaGo 最終以四比一獲勝。人類的敗北,讓圍棋AI瞬間成為全球矚目的焦點。在那之前,我也協助開發圍棋對戰軟體,兼具棋士與開發者的身分,因為如此,我在圍棋與軟體兩方面,同時嘗了二敗。由AlphaGo的出色表現,讓全世界發現AI的能力超過人類,大幅提升對AI的關注程度

  「電腦在圍棋贏過人類」的新聞竟然足以撼動全球,這讓我感到十分驚訝。加上開發團隊表示,AlphaGo系統具有橫跨其他領域的「通用性」,讓世界期待

  AlphaGo未來在各個領域也能發揮作用。圍棋被當成人類智慧的象徵,具有運用在其他領域的共通性,身為棋士的我為此感到與有榮焉。

  二○一七年五月,AlphaGo的「Master」版本對決世界排名第一的棋士——中國的柯潔,獲得三局全勝。壓倒性的勝利展現了AlphaGo超越人類的力量。在這次對決後,「AlphaGo」團隊表示,「未來不會再與人類對決」,因為已經不需要。以對決來證實AlphaGo的能力,之後的AlphaGo將以和人類攜手合作為目標。

  全世界也對AlphaGo與人類的合作達成共識,「人類和AI究竟誰比較強」的爭議,如今已成過去式。

  接下來,二○一七年十月,最新版本的「AlphaGo Zero」標榜「從零自學」,也就是「無需教師的學習方式」,並且與先前的Master版本對決,根據團隊公布的資料,AlphaGo Zero總計在一百次對決中取八十九次勝利。

  已往的AlphaGo在學習過程中,先以人類的棋譜作為範本,加以學習,並以此為基礎進一步強化,進而勝過人類。但是AlphaGo Zero並未利用人類的棋譜,單憑自身的強化系統所呈現的戰果,比已往的圍棋對戰軟體更為優秀。

  對此柯潔在推特上表示,「從無垢的AlphaGo 來看,人類太多餘了。」從AlphaGo 雖勝過人類,人還能保留「它是站在我們肩膀上」這份些許的驕傲,而AlphaGo Zero 連這點僅有的自尊都剝奪掉了,從柯潔的留言可以看出他所感受的喪失感。

  圍棋軟體的「從零自學」本來就是備受矚目的話題,透過「從零自學」,或許可以發現超越人類思考範疇的可能性, 圍棋愛好者對此也十分期待。 除AlphaGo外,先前全球也有其他團隊開發圍棋AI自學軟體,然而遲遲未見成果,以過往的主流認知來說,「圍棋不適合軟體自學」是共識。

  雖然AlphaGo Zero跌破眾人眼鏡,但它的下法和人類其實並沒有太大差距,也沒有遠超乎人類想像的表現。AlphaGo Zero的表現並未完全否定人類迄今的圍棋研究成果,這讓我不禁鬆了一口氣。其後過了兩個月,在二○一七年十二月,研究團隊更進一步發表Alpha Zero。Alpha Zero指的是將AlphaGo Zero所使用的演算法,應用到其他遊戲上。經過數小時的學習後,Alpha Zero 戰勝西洋棋和將棋的最強軟體。到目前為止,圍棋AI的研究遠超過其他遊戲,自此可以與其他遊戲站在一個平台,廣泛交換多面的資訊與看法,未來的發展值得期待。縱使AlphaGo的活動時間還不到兩年,但對棋士而言,每天都是悲喜交集的。

  來自AI的戰帖帶給圍棋界前所未有的衝擊,面對新時代,圍棋界也只能一邊摸索一邊前進,而今後其他領域也將相繼面臨一樣的情形。隨著AlphaGo的發展,AI的開發更加注重深層學習。AlphaGo可說率先引路,領導了AI軟體與硬體雙邊的發展,不僅限於AI,作為一個時代的象徵,它的影響層面可說是無遠弗屆。

  我身為參與軟體開發的棋士,得以站在一個特別的角度觀察AlphaGo。AI 浪潮席捲人類社會,並進一步融入現實的世界。儘管一開始人們可能會受到衝擊,感到無所適從,但AI的發展也是讓我們重新檢視自己的好機會。AlphaGo讓我們看到,人類的未來有許多可能性,充滿許多不確定性和隨之而來的課題,也有許多疑問還沒有得到解答。

  圍棋的規則非常單純。雖然其中充滿千變萬化的巧思,但內容並不難理解。本書以一般大眾為訴求對象,就算不懂圍棋也無妨,希望任何人都可以輕鬆閱讀。如果各位在了解AlphaGo的同時,更進一步對圍棋產生興趣的話,身為作者,我也感到無上的喜悅。



 
 

詳細資料

  • ISBN:9789862139189
  • 叢書系列:Smile
  • 規格:平裝 / 232頁 / 14.8 x 21 x 1.3 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
 

內容連載

X DAY
 
遊戲機的歷史,最早可以追溯到一七七○年名為「土耳其人」的西洋棋機器人。 這台機器連戰連勝,強悍無比。後來發現是有人躲藏在機器裡面下棋,不過當時「土耳其人」的確也引發許多人的好奇心。「人和機器對決時,哪一方會獲勝?」無論哪個時代,人和機器的較勁總是眾所矚目的話題。
 
對於電腦程式師而言,以遊戲來測試電腦能力,一直是很有效的方式。程式師將電腦贏過人類的日子稱為「X DAY」,作為明確的目標。這一天的到來,對程式師具有很大的意義。
 
一九九七年,電腦西洋棋軟體「深藍」擊敗西洋棋世界冠軍卡斯巴羅夫,震撼全世界。不過在那之後,仍然很少人認為人類真正敗給了機器。畢竟電腦的計算速度遠勝於人類,很多人認為深藍之所以能夠取勝,只不過是因為享有計算速度的優勢罷了。
 
然而,二○一六年三月,圍棋AIAlphaGo擊敗圍棋世界冠軍李世乭,卻帶來了遠比深藍強大的震撼.比賽為五局決勝,AlphaGo不僅以四勝一敗取得勝利,在內容上也壓倒了對手,因為如此,這次世界認識了電腦能力超過人類的現實。
 
 至今為止,「電腦凌駕於人類之上」頂多是出現在科幻片中的情節,但AlphaGo 的獲勝,讓全世界開始認真討論和面對「AI贏過人類」這個重要現象。而這不只是一時的風潮,相關討論與時俱增直到現在,每當討論AI的議題,二○一六年 AlphaGo 和李世乭的對戰照片仍不時會被拿出來作為開場白;可見AlphaGo 的勝利是如此重要,具有跨時代的意義。
 
深藍獲勝之後,圍棋可說是人類僅剩的堡壘。圍棋的變化多端遠勝西洋棋,而圍棋需模糊判斷的特質,也是當時電腦的弱項。直到AlphaGo 問世之前,歐美對圍棋的定位是以「電腦也難以取勝的遊戲」聞名的。
 
我有緣於二○一四年參與開發圍棋軟體,不過並沒有讓圍棋軟體勝過人類的野 心。電腦圍棋軟體雖然在二○○六年有飛躍的進步,但還是遠遠不及頂尖棋士。在 AlphaGo 登上國際舞台之前,從西洋棋和將棋的經驗判斷,許多人都認為X DAY 最少還要等上十年,而且連要從何著手都沒看清楚。

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