從遊戲入手 策劃AlphaGo挑戰棋王的人
新頭殼newtalk 2016.03.15 吳佳穎/綜合報導
圍棋被公認是世界上最複雜的棋盤遊戲之一，圍棋的棋局變數比宇宙中的原子數量還要多，過去即使是最強大債務協商的人工智慧也無法處理如此大量的數據，因此這次AlphaGo完勝歐洲棋王樊麾，並以3:1勝過韓國圍棋9段棋王李世乭(Lee Se-Do)，可以說是人工智慧發展的里程碑。
AlphaGo的策劃者DeepMind的共同創始人兼首席執行長傑米斯•哈薩比斯(Demis Hassabis)，形容李世乭是「圍棋界的羅傑•費德勒(Roger Federer)」，因此AlphaGo這次勝利等同於一台機器人站上溫布頓的草皮上，戰勝了這位網球傳奇。此外，他在10日AlphaGo第2戰獲勝的賽後記者會上稱這是「歷史性的一刻」。
但哈薩比斯的雄心並不僅止於此，他在接受英國《金融時報》採訪時說：「我們在人工智慧領域取得的重大進展的一個古怪之處在於，看起來我們有了一個名叫AlphaGo的世界冠軍，但我們還沒有一台能夠在實體棋盤上落子的電腦。」
傑米斯?哈薩比斯1976年出生於倫敦，父親是希臘裔賽普勒斯人，母親是新加坡華人。13歲便已獲得西洋棋大師的頭銜，當時在同年齡層的積分僅次於世界第一的波爾加?朱迪（Polgár Judit），並曾蟬聯5屆腦力奧林匹克運動會Pentamind冠軍；19歲才開始學圍棋，如今已擁有業餘棋士一段的段位。
哈薩比斯17歲時參與早期AI遊戲「主題公園」的開發，在當時受到高度評價；20歲時獲得劍橋大學電腦科學（Computer Science）學位。之後創辦開創性視覺遊戲公司Elixir，哈薩比斯認為最優秀的人工智慧一直存在於遊戲。
但在2004年時，哈薩比斯發現，遊戲潮流逐漸轉向強調圖像、內容，因此選擇離開遊戲界，轉而攻讀倫敦大學學院認知神經科學博士，希望從人類大腦運作的方式尋找發展人工技術的靈感。
念大學時，哈薩比斯的老師強調「弱」人工智慧，透過工程師為數據添加標籤，讓電腦理解訊息；但哈薩比斯讓為應該打造「強」人工智慧，讓電腦能夠利用周圍環境的「非結構化」訊息，獨立決策並做出判斷。
這次AlphaGo採用的最新人工智慧技術----「深度學習（Deep Learning）」，可模仿人類大腦進行訊息處理，憑藉自身能力從龐大的數據中找出模板，憑藉分析職業棋士的棋譜，AlphaGo學會面對不同局面時，應該把棋子下在哪裡。
哈薩比斯在接受英國《金融時報》採訪時說道：「我的圍棋水準足以讓我欣賞它的美。但圍棋不是我的強項，因此我沒有親自與AlphaGo對弈過，因為幾乎從一開始我就不是對手。」
接下來，AlphaGo準備向世界第一的中國棋王柯潔宣戰了。
（圖：達志影像/美聯社）
新聞來源https://tw.news.yahoo.com/從遊戲入手-策劃alphago挑戰棋王的人-134700208.html
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