林建甫
谷歌（Google）公司超級電腦AlphaGo挑戰世界棋王南韓高手李世乭，在經歷數日的激戰後，AlphaGo以4勝1負的成績獲得最終勝利。面對這個幾乎被碾壓的結果，對很多人來說是難以接受的。但電腦是否真比人腦聰明？
傳統電腦的下棋程式，基本上是採用數學和邏輯推理方法，把每一種可能的路徑都走一遍，從中選出勝率最高的走法。這種透過大量、快速運算的模式，人腦是沒有辦法做到的，但恰巧符合電腦的特性，1997年由IBM的深藍（Deep Blue）就是用這種「暴力運算」的方式打敗西洋棋世界冠軍卡斯帕洛夫。
與西洋棋相比，圍棋的複雜高出不只一個檔次，據計算，圍棋每回合有250種可能，一盤棋可長達150回合，所以最多有10的170次方種局面（相比之下西洋棋只有10的46次方），這是什麼樣的概念，目前全宇宙可測得的原子數約為10的80次方，10的170次方遠比這個數字大的多，這是天文數據，加上「打劫」等特殊規則，且又涉及很多局勢判斷，一直被認為是人工智慧難以突破的高牆。但最近AlphaGo採用的類神經網絡系統運算方式，結合深度學習和強化學習，終於突破藩籬。
就從其最簡單的架構來看，AlphaGo可以分成兩個大腦，「策略網路」（policy nets）與「評價網路」（value nets），而且這兩個大腦下還有許多的子網路透過各種方式來輔助決策。第一個大腦是「策略網路」。基本上就是一個單純的監督式學習，也就是深化學習的部分，透過輸入大量的棋譜，用來預測對手最有可能的落子位置。第二個大腦是「評價網路」，關注在目前局勢的狀況下，每個落子位置的「最後」勝率，也就是局勢判斷，而非是短期的攻城略地。簡單來說，「策略網路」是解決「對方會下在哪？」，「評價網路」是評估「下在這的勝率是多少？」。再利用蒙地卡羅樹搜尋（Monte-Carlo Tree Search），將兩個大腦所得的結果，縮小到一個可控的範圍，在有限的組合中計算最佳解。
然而人工智慧能不能取代人類？未來會不會出現電影魔鬼終結者的「天網」（Skynet）讓人類進入滅絕？答案目前仍是未知，不過打造AlphaGo的團隊DeepMind團隊指出，以現階段的技術來看，AlphaGo的智商大約接近4歲的小孩子，且AlphaGo的設計僅針對圍棋的進攻、防守進行分析判斷，系統本身無法理解圍棋及對弈過程代表的意義。
也就是說，AlphaGo的本身還無法以主觀意識進行思考，無法意識自己正在與對手下棋，更像是為了求勝，而製作出的超級運算工具。而這也是谷歌、微軟、臉書等企業發展人工智慧的主要方向；並不是要打造可自我思考的電腦，而是發展更具效率、更能做出準確判斷的輔助運算系統，最後控制決定的權利還是在人類手上。有個玩笑就說，棋王李世乭在賭盤賭AlphaGo贏，難怪AlphaGo會贏。
2010年以來，全球重要的科技巨頭紛紛加入人工智慧戰局，谷歌、微軟、臉書、蘋果、雅虎、IBM、Tesla、Amazon等等，說明人工智慧發展的巨大潛力。許多人工智慧技術的應用已經成熟上路，包括語言翻譯、語音助理、無人駕駛車、不需操控的無人機、可以人機互動協作的工業機器人、診斷癌症、股票買賣、金融交易等等，背後都有人工智慧的影子。根據美國美林證券估計，2020年全球人工智慧市場規模將達1530億美元，是現在的3倍以上。
無疑地，人工智慧帶來了便利、效率，且在各項領域都可以應用，這是未來的大趨勢，想擋也擋不住。但衝擊也很明顯，牛津大學的一份研究報告預估，人工智慧被應用的領域越來越廣，現在的工作中將有70%可能被人工智慧機器所取代，大家要有心理準備。
但同時我們也認為人工智慧的興起也會創造出新的就業機會。不要被那些無謂的恐懼嚇住，應該從現在開始好好學習，努力成為人工智慧革命的優等生；發展以人類的智慧，開創與人工智慧的分工合作，取長補短，進而全面提高效率。（作者為台灣經濟研究院院長、台大經濟系教授）
(中國時報)
校正編輯：林宜靜
資料來源：http://www.chinatimes.com/newspapers/20160324000501-260109
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