十年前對許多人來說，人工智慧（AI）還是一個科幻色彩十足的名詞，但就在去年 AlphaGo 與中國棋王柯潔的世紀之戰後，AI 的潛在發展性終於被人們正視，各產業都開始積極投入發展 AI 應用，可以說是 AlphaGo 讓 AI 進入黃金時代也不過。
而這一切的背後，有著 Google，有著專注研究 AI 技術的 DeepMind，還有著負責操作 AlphaGo、來自台灣的黃士傑。
21 日舉辦的人工智慧論壇，Google 除了邀請許多專家前來分享機器學習在各方面的實際應用案例，現居倫敦的黃士傑也特地再度返台與大家分享 AlphaGo 背後一些故事，盼藉此鼓勵台灣產業積極發展 AI。
黃世傑表示，他從小就非常喜愛圍棋，學生時代也曾在一些小型賽事獲得不錯成績，但其實在他第一次踏進 DeepMind 那天，創辦人曾明確向他表示，DeepMind 並沒有打算要朝「圍棋」發展，因為 DeepMind 的目標不是在特定領域表現頂尖，而是製作出「通用」的 AI，讓 AI 能幫助人類解決無法解決的問題。
然而事情有時候就是這麼迂迴發展。在軟硬體、相關 AI 技術（深度學習）都進步足夠發展之際，為了促使 AI 應用發展進步，DeepMind 最終還是決定進行圍棋項目。
為了製造 AlphaGo，團隊嘗試過上百個 Idea，發展過程就是不停的實驗、實驗、實驗，持續閱讀新論文與新理論再學習，儘管過程十分艱辛，但黃士傑認為只要找到一個 idea 就值得，而他們最終也確實如此。
在團隊努力之下，AlphaGo 也在後續對弈持續進化，在與李世乭對弈獲得勝利後團隊成員一度打算結束，但考量到第四局犯下的初學者錯誤，最終他們仍決定運用神經網路將弱點修正，畢竟有缺陷的 AI 將無人敢用。
（Source：達志影像）
儘管在第四局對弈犯下驚人錯誤，但 AlphaGo 獨特的下法還是震動了棋界。黃士傑表示，中國職業棋士曾向他透露，第一天還沒開打以前，棋士間討論都覺得機器不可能獲勝，直到與李對弈的第二局 AlphaGo 下出了前所未見的第 37 手，一些棋士「比看到外星人還震驚」。
雖然看棋當時多數棋士都無法了解 AlphaGo 下法意圖，但後續許多分析中，人們開始廣泛認定那獨特的一手確實是人們未曾想過、超越幾千年來知識經驗的好棋；後續 AlphaGo 升級後與柯潔的對弈更是經常出現這種情況。
過去曾與 AI 對弈的西洋棋士也讚揚 AI 獨特的下法，形容在人類棋士中「十分少見」，黃士傑認為，這些例子證明深度學習是有「創造性」的──當然這個「創造」的定義還有待討論，但 AI 看來確實能協助人類發現未知領域，激勵人類的智慧發展。
為了讓 AI 再度進化，黃士傑透露，Deepmind 目前正在研究開發玩《星海爭霸 2》的 AI，他自己也參與這項專案計畫，未來將與暴雪（Blizzard）合作挑戰高端玩家；儘管許多玩家認為 AI 的「光速反應」應該會在即時戰略遊戲極具優勢，但事實並不是如此。
黃士傑解釋，圍棋只有 361 格點，對 AI 來說，所有的內容開始時便直接攤在眼前，但《星海爭霸 2》每輪遊戲都有全黑地圖必須留待探索，同時也得探查對手的舉動才能擬定策略，幾乎每次滑鼠移動便能視為一個點，這種不確定性讓《星海爭霸 2》對 AI 來說，是比圍棋還要難上許多的遊戲。
以開車為例，人類只要學會開車，駕駛豐田或 BMW 在概念上並沒有太大區別，但對 AI 來說卻是完全不同的兩件事。現在研究人員打算做的，就是希望讓 AI 學會透過局部特徵進行判斷：也就是如何在懂得開豐田後，也學會自己開 BMW。
與 AI 極近距離的深入接觸之下，黃士傑始終相信，人類還是最聰明的，而 AI 會成為一種協助工具，幫助人類解決無法解決的問題，像是早期癌症的診斷。
為了讓 DeepMind 期望的通用 AI 早點問世，便利人們的生活．我們也只好希望 AI 能儘快學好如何開 BMW 吧。
（首圖來源：科技新報）
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