2016-03-19 04:01 經濟日報 記者彭慧明／台北報導
AlphaGo相關資料 圖／經濟日報提供
Google轉投資DeepMind的人工智慧（AI）系統「AlphaGo」對戰南韓棋王李世乭大勝，DeepMind資深研究員黃士傑昨（18）日表示，AlphaGo的人工智慧，最重要的是將廣泛的資訊歸納為有效率的小範圍知識，減少人做決定的困難，未來可望用在判斷醫療輔助、機器人等項目。
黃士傑表示，AlphaGo的獲勝是以類神經網路基礎的兩大網路：策略網路與值網路（Value Network）共同運算、深度學習的結果。
他解釋，策略網路與值網路，就是直覺與運算。例如圍棋有361個可下棋的點，對方下出第一手後，還有360處可下。這時策略網路會綜合過去棋譜，找出頂級棋手下過最好的20種落子法，消去340步多餘的步數，這是吸取前人的成就。
接著值網路開始運算、判斷盤面在未來幾步占優勢的狀況，再建議下一步走法，減少搜尋的深度，找出最有效率的走法。
黃士傑對未來人工智慧的應用樂觀，不認為有「消滅」、「取代」人類的負面因素，相信人工智慧是中性的，端看使用者的應用方向。他說，DeepMind內部還有倫理委員會，針對人工智慧的應用有一套政策，不會讓人工智慧淪為犯罪的開發。
黃士傑謙稱，AlphaGo是結合30萬個棋譜、7000萬盤面的成果，是人類智慧結晶，沒有這些累積知識，AlphaGo不會成功。對於AlphaGo四勝一負的結果，他覺得很完美，「但我們正在找失敗的bug（程式錯誤）」。
黃士傑是出身台灣的碩、博士，他說，台灣資訊科系的訓練紮實，並不輸外國人，台灣不用妄自菲薄。問到AlphaGo的下一步，他回應，仍未決定是否向世界棋王、中國棋士柯潔挑戰。
黃士傑幫AlphaGo擺棋，南韓瘋狂研究他「面無表情」、「不去洗手間」。黃士傑說，電腦沒有感情，不受影響，但他坐在李世乭的對面，「不能做出什麼表情影響對方判斷」，加上AlphaGo設計沒有「人幫忙」的參數，他不願影響程式運算，所以不離開棋局。
