人工智能鬥世界棋王 AlphaGo先勝一仗

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圍棋人機大戰 電腦先下一城
李世石﹕AlphaGo懂「人類下不了的步法」

【明報專訊】被譽為「人機世紀之戰」的圍棋比賽昨於南韓首爾揭幕，Google研發的新一代人工智能程式「阿爾法圍棋」（AlphaGo）在首仗擊敗韓籍世界圍棋冠軍李世石。這一賽果令李世石本人及不少專家感到震驚。李世石稱AlphaGo會下一些「人類下不了的步法」，以完美手法結束首局。有專家形容AlphaGo的實力遠超想像，李世石輸在心態和自己犯錯誤。雙方將於今日、12日、13日及15日各再比賽一場。




專家﹕李輸心態犯小失誤

這場圍棋人機大戰採用中國規則，黑貼3又3/4子（黑貼7目半），簡單而言，黑、白雙方分別須達185及177個子才能贏。白方AlphaGo由研發團隊DeepMind的成員黃士傑代為出棋，中央社報道，黃士傑是台灣土生土長的人工智能專才，本身為圍棋業餘6段好手。

開局之初，李世石（石字韓文漢字為上石下乙）執黑先行，他思考了19秒下第一步棋，AlphaGo則思考約1分30秒才下第一步棋，顯得謹慎。評論員形容，李世石初段常有「在資料庫以外」、不合常規的出手。比賽開始後40分鐘局勢變得複雜，黑白雙方展開攻勢，互相爭持。李世石在下棋至1小時20分時，曾離開座位休息5分鐘。當鬥到第3小時的棋局末段，形勢出現變化，AlphaGo愈戰愈勇，李世石最終投降。

李﹕後面棋局勝算五成

33歲的李世石身為圍棋職業九段頂尖棋手，賽前曾預計自己會以5比0或4比1的局數取勝，賽後對賽果表示驚訝。他在記者會說﹕「我沒想過會輸，也沒想過AlphaGo的表現是如此完美。」他自言沒下好棋，不過輸了第一盤不會動搖其內心，「勝負才剛開始，我會繼續了解對手」。他又說，現在評價AlphaGo為時尚早，他在「後面棋局勝算是五成」。

賽前認為李世石會取勝的中國新一代「棋王」柯潔用「震驚得說不出話」形容其感受。他說，AlphaGo「實力遠超想像，現在李世石最關鍵的是調整好心態」。他認為，李世石一連串的小失誤被對手抓住，AlphaGo「抓住機會的逆轉能力非常強，這是最可怕之處」。年僅18歲的柯潔去年至今年初連奪3項世界圍棋大賽冠軍，正式比賽對李世石戰績為8勝2負。他表明願意約戰AlphaGo，估計自己勝算「佔六成」。他說，電腦也有失誤，「說明人類還有機會」。

對李8勝2負 華棋王欲挑戰

韓國評述員金成龍稱，昨日賽果令職業棋手也大受衝擊。他指出，人類棋手下棋時會有自己的風格、流向和情緒，而電腦程序則可隨時調整，「電腦下圍棋不像人，可說是超越了人類的風格，太令人驚訝了」。

李世石表示，AlphaGo的人工智能發展技術擊敗人類棋手只是遲早之事，不過他認為，「下棋的電腦並不了解圍棋之美、人之美」，「我的工作是下出更美麗的圍棋」。

去年10月，AlphaGo以5局全勝擊敗三屆歐洲圍棋冠軍樊麾，樊麾認為AlphaGo懂得不斷改進，李世石面對的是已變得更強的機械對手。


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第二局實時對戰中:

https://www.youtube.com/watch?v=YZPKR7HzM_s

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【德勤用AI】Google前高層李開復：機器真正危機，是讓人類喪失鬥志

南韓九段棋士李世石與Google的人工智能（AI）程式AlphaGo對弈，結果李世石落敗；另外，四大會計師行之一德勤，最近公佈引入AI，令世界再度討論AI最終會否取代人類。

曾於1988年開發人工智能Othello黑白棋對弈系統，並成功擊敗人類，前Google高層李開復，最新於Facebook上發文。

對於AlphaGo昨日戰勝李世石，他指出，雖然機器於邏輯分析推算方面，能力會遠超人類，但是依然是屬於人類操控的工具。至於AlphaGo這類的「人工智能」機器，真正可能帶來的危機，不是奴役人類，而是讓人類喪失鬥志，無所事事。

他表示，「人工智能」技術可能輔助專家，也可能取代專家。「非專家的工作者很多將會面臨失業。未來十年，大部分今天的人類工作可被機器取代。機器將取代許多的護士、記者、會計、教師、股理財師等工作。任何帶有『助理』、『代理』或『經紀』等字樣的職位都很可能被取代。」

雖然如此，但機器並不「人性化」，只是冷冰冰的機器和工具。比如說，AlphaGo第一場就戰勝了李世石，但是它並不會感到高興，也不會理解我們對於它的討論。另外，機器完全無法理解人的情感，對於人文藝術、美和愛、幽默感，機器更是絲毫不懂。

所以，今天這些機器僅僅是我們的工具，會為我們創造價值。至少今天，我們不必擔心人工智能奴役人類。

至於機器將來會否令人類出現大規模失業，他指出，「『下崗』還不是最可怕的， 因為這些機器會產生巨大的商業價值，養活著這些下崗者，進而養活著人類。人類最應該擔心的是：一旦當機器供養著人類，人類達到了馬斯洛需求（Maslow's hierarchy of needs）的基本需求，人類真的還會有動力去追求更宏偉的目標，自我實現嗎？還是會醉生夢死、無所事事地或者？」

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【人輸畀電腦】50年代開始人機對弈 「深藍」一役最震撼

Google「AlphaGo」與南韓圍棋九段高手李世乭的人機對弈今日揭開序幕，棋類博弈自古被視為一種關乎智力的高級挑戰，過去60年來全球重要科技公司都偏好開發超級電腦進行人機對弈，來檢驗電腦人工智能的程度，而超級電腦「深藍」（Deep Blue）一役更是經典。

電腦真正開始以捉棋挑戰人類智力，最早可追溯到1958至1959年，美國麻省理工學院率先在電腦中設計國際象棋程序，幾年後，人已開始與電腦下棋。
由1989年起，IBM超級電腦「深藍」（Deep Blue）擊敗多名國際象棋大師，令人工智能優勢初顯端倪。1997年「深藍」擊敗俄羅斯國際象棋棋王卡斯帕羅夫（Garry Kasparov，圖）的經典一幕，令人類更感到智力受到威脅。
隨著電腦運算能力越來越強，人類在國際象棋中難以戰勝高級人工智能軟件。科企開發的電腦在國際象棋上挑戰人類成功之後，便將目標落在圍棋上。
Google超級電腦「AlphaGo」去年10月在圍棋對弈中，擊敗法籍華裔專業棋手樊麾，完勝這位三屆歐洲圍棋冠軍，技術上比早年的超級電腦「深藍」更強。
除了「AlphaGo」外，Facebook亦展開人工智能的開發，其「黑暗森林」（DarkForest）項目也選擇了圍棋來檢測人工智能水平。

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人工智能對弈圍棋世界冠軍：AlphaGo 連勝兩局

「人機對弈」第二局戰況

3月10日中午12時，南韓圍棋九段棋手李世石與 Google 旗下 Deepmind 公司人工智能程式 AlphaGo 之間的「人機對弈」再度開戰。在經過4個半小時的鏖戰後，李世石再度落敗，以總比分 0:2 落後於 AlphaGo。

首戰告捷的 AlphaGo 在第二場比賽中執黑先行，繼續保持「犀利」棋風，李世石則比首局落子更為謹慎。在本局比賽的前半段，AlphaGo 在局面上佔據優勢。中國「棋聖」聶衞平表示，對 AlphaGo 的下法「脱帽致敬」；為 Deepmind 擔任直播評論的美國棋手、亦是世界上唯一一位非東亞裔的圍棋九段 Michael Redmond 甚至表示，AlphaGo 第37手有圍棋宗師吳清源的風範。

比賽後段，落子較慢的李世石陷入「時間危機」，他在用完雙方各2小時的保留時間、進入「讀秒」階段時，AlphaGo 還有約20分鐘。這意味着李世石接下來每一手必須在60秒內落子，若違反3次就會因超時被判負。李世石雖然頑強地將 AlphaGo 也拖入「讀秒」，但不久之後便投子認負。


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李世石雖然是本世紀獲得冠軍次數最多的棋手，但並非目前的世界第一，現世界圍棋等級分排名第一的是年僅18歲的中國棋手柯潔。李世石首戰告負後，柯潔立即在其個人微博表示，雖然 AlphaGo 戰勝了李世石，「但它贏不了我」。

柯潔的言論引來不少網友批評及調侃。有網友稱，「AlphaGo 當然贏不了你，因為如果在中國比賽，它會因為防火墻而連不上 Google 的服務器。」

不過，柯潔9日接受新華社採訪時表示，對李世石的首場失利「震驚得説不出話」，AlphaGo 的「實力遠超想象」，「下法簡明自然，整個思路非常清晰」，「看它下棋特別像人類的思維模式，而且計算能力很精準，越到後面越精準，失誤越少」。

柯潔認為李世石現在最關鍵是要調整好心態，並認為他自己與人工智能「早晚會有一戰」，而且「還是相信自己會贏」。

3月9日，曾18次獲得圍棋世界冠軍的南韓圍棋九段棋手李世石與 Google 旗下 Deepmind 公司研發的人工智能程式 AlphaGo 在首爾四季酒店開始對弈，結果第一局由 AlphaGo 勝出，之後四局將於10日至15日分別舉行，Deepmind 的 YouTube 頻道均會進行現場直播。

這場被譽為「人機對決」的圍棋比賽將以五局三勝制進行。雙方按此前約定，採用中國規則、黑貼3又3/4子。即使一方首先取得三勝，也會全部下完五局，而最終勝方可獲得100萬美元奬金；假如勝方全勝5局，更可額外多獲25萬美元奬金。

局對奕歷時近4個小時。開局時，AlphaGo 下子小心翼翼，但進入中局，明顯變得進取，甚至棋行險著。為 Deepmind 擔任直播評論的九段棋手 Michael Redmond 指 ，AlphaGo 相比去年10月攻敗歐洲圍棋冠軍樊麾時，技術又有明顯進步，犯錯更少。

有分析指，由於人工智能的表現比較穩定，第一局已能反映其到能到達的水準，因此透過第一局的勝負已大概能預測到最終戰果。





李世石現年33歲，是當今世界三大圍棋高手之一，出道之初以棋風銳利、擅長大規模攻殺見稱。近年他的棋風更加成熟，在多次世界圍棋大賽中，他均在開始落後的情況下最終逆轉勝出。

李世石的對手是Google 旗下 Deepmind 公司研發的人工智能程式 AlphaGo。去年10月， AlphaGo 曾以5局全勢的姿態，擊敗3屆歐洲圍棋冠軍、二段棋手樊麾。

《自然》雜誌於今年1月刊登的文章解釋，AlphaGo 在蒙地卡羅樹搜索中同時採用2個深度神經網絡，分別是選擇下子的策略神經網絡（Policy Network）及評估選點的價值神經網絡（Value Network）；前者負責計算每步棋的走法，後者則負責「想像」、推算可能出現的局面，讓AlphaGo 能高度模擬人腦在下圍棋時憑直覺快速鎖定策略的思維邏輯。此外，工程師們為 Alpha 上載了圍棋高手們超過 3000 萬步的棋步，並讓價值神經網絡進行了高達2000萬次自我對局的訓練，最終才讓 AlphaGo 走上比賽桌。

alexwush

To:不二非一
無謂徙心機睇啦，韓國仔特登輸

陳柱民

人機對奕二三事

1. Google 使用的人工智能, 是使用「大數據」分析法, 所以 Alpha Go 走得出「有人味」的棋步;

2. 就算 Google 沒有替 Alpha Go 改良奕棋的演算法, 根據「摩爾定律」, 電腦都能仗着平均每18個月增快一倍運算速度的硬件昇級, 讓 Alpha Go 持續進步;

3. 人類是否會因為電腦「無人味」而不喜歡與之交手, 這個可未必,《我的機器人女友》大概是不少男人心中的恩物, 並期望此產品早日面世;

4. 棋手是否扮輸, 精此道者覆盤即知, 呃唔到人, 倒是有一日 Alpha Go 懂扮輸, 人類恐怕更有得震無得瞓;

5. Google 都幾串, 將程式命名為 Alpha, 即「非常初級」之謂也;

6. 中國象棋變化遠少於圍棋, 即是電腦已大勝中國象棋手?

大樹人

睇完出棋制勝，望到上面講的嘢。
諗到以下想法。

假如，兩國相爭，各派部超級電腦互鬥。
唔知雙方國民點睇?

同埋輸一方，認唔認數?

始終人有人的角色。
大明星唔識得打，同龍虎武師打廿個筋斗收個價都唔同啦。

cwcheung24

係我就唔會同電腦捉了!

第一: 你都唔知部電腦是否背後有真人操作. 宜家互聯網咁發達, 難保電腦連了上互連網, 背後有高手教路.

第二: 電腦係唔需要休息, 人要!

要打低電腦, 首先要知道這部電腦的程式漏洞. 再出其不意出一招怪招, 這一招一定係電腦棋譜資料庫內沒有的, 咁電腦就算諗到HANG機都唔會識拆解.

Yul

電腦三勝棋王李世石 圍棋對弈目的是甚麼

面對現代的圍棋對弈，甚至人機圍棋對弈，觀者也許也會有自己的看法和思考。