DeepMind vs 小李三月決戰 - 拼圖

先來個胡說擋箭牌：話說自從圍棋的世界決賽中，「世界」的字典定義變成「中國加
韓國」之後我就完全關心 offline 了。

不過今天一大早所有臉書的科學系外媒都在廣播這件事，所以又讀了一下、又忍不住
胡說了一下。


－－Google麾下的圍棋AI來勢洶洶，人類的智力頂峰即將失守。
　
媽呀！矽基智慧（更）近了。<del>懺悔吧人類</del>
　
報導中AI: AlphaGo 以5-0 擊敗的 Fan Hui（樊麾）是法籍的歐洲圍棋冠軍，網路資
料顯示其棋力職業兩段。

（edit: 擊敗...嗯，更精確說是人類在分先（沒讓子）之下被痛毆了，第一盤 AI
2.5點勝。後四盤 Fan 投子 AI 不計勝。 看得冷顫直冒－－棋譜見果殼網報導）
　
Fan 的敗戰心得是，人類容易下出很多臭棋，而電腦似乎從來不會－－心理上幾乎和
1997 Kasparov 面對深藍一樣，因人腦計算力無法精確到分辨電腦每一步背後的內容，
所以會有一律當作深不可測的好棋這種心理壓力／認知陷阱。
　
圍棋中看穿對手布局方針（例如問應手）、懲罰對手的錯著（利用斷點的手筋）也是
很重要的層面。當對手的面目與意圖一片黑矇矇，下起棋來應該蠻恐怖的。雖然網棋
不也是這樣嘛XD
　
與 1997 年的深藍不同的是，AlphaGo 產生棋步的過程確實能用「深不可測」形容，
看公司名稱就知道了：Google DeepMind，一個基於卷積神經網路（Convolutional
neural network）和一整套前無古人的機器學習算法－－因為它是個【神經網絡】，
亦即一堆帶有加權值的帶有獨特拓樸連結的虛擬節點（你可以想像成每一格都帶有簡
單公式，卻填得密密麻麻的 Excel 試算表），即使工程師想確知 AI 得出某一棋步
背後的計算過程也充滿難度。
　
**讀相關報導的印象是這樣，有請大大補充

意即，目前一代的人工智慧，已經更像肉體的大腦－－即使將它切開細細的檢查細節，
也遍尋不著「智慧」的確切出處。像是「直覺」，又是個【小中不能見大】的突現性質
（emergence）。
　
AlphaGo 即將在 2016 三月份迎戰人類智能最後的堡壘，目前 (?) 制霸世界（翻譯：
韓國與中國）棋壇的韓國職業棋士，李世石九段。Google DeepMind 公司謙虛的表示，
李應該贏面很大。
　
Edit: 大概是因為李世石著名的「殭屍流」，佈局時即使盤面落後極多，中盤時到處
棄子、滿盤死棋，在極複雜盤面中燒腦計算，最終莫名奇妙的「在不可能出棋之處出
棋」逆轉屠殺對手或死棋通通活了活成一大片。

Edit: 剛剛爬了爬圍棋版，小李剛被後進年輕棋士強行按倒了，又是個代‧謝的節奏。

　
#留言1: NATURE 報導
「Google 的 AI 精通古老中國圍棋」
www.nature.com/news/google-ai-algorithm-masters-ancient-game-of-go-1.19234
「電子直覺」 www.nature.com/news/digital-intuition-1.19230

#留言2: 果殼網專題報導......可見中國圍棋很紅火，居然馬上報導了
面对谷歌围棋AI，人类最后的智力骄傲即将崩塌
www.guokr.com/article/441144/

#留言3: 果殼網舊文，說明人類怎麼、為什麼造出了自己也無法理解的人工智慧。
文中所提是貝氏推論（貝葉斯推理），DeepMind 是更新的東西，背後的理論更難
懂(?)了。
AI，我们创造出来的异类智能
www.guokr.com/article/437364/

圍棋版有人提到 Google DeepMind 在 Nature 發表的成果論文，兩位第一作者之一
是台灣人，AjaGo軟體作者黃世傑 (音譯)
chessprogramming.wikispaces.com/Shih-Chieh+Huang

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