電腦終於懂得下圍棋 Google 人工智能連續五局擊敗歐洲冠軍

雖然現在科技發達,但要讓電腦比得上圍棋高手不是一件容易的事,因為圍棋比象棋等複雜得很。不少圍棋界和電腦編程員都認為電腦起碼要十多年後,才可與圍棋高手匹敵。然而 Google 已打破這個迷思,透過人工智能開發程式,成功擊敗歐洲圍棋冠軍。

雖然現在科技發達,但要讓電腦比得上圍棋高手不是一件容易的事,因為圍棋比象棋等複雜得很。不少圍棋界和電腦編程員都認為電腦起碼要十多年後,才可與圍棋高手匹敵。然而 Google 已打破這個迷思,透過人工智能開發程式,成功擊敗歐洲圍棋冠軍。

 

Google 的一個小組 DeepMind 成功開發電腦程式 AlphaGo。DeepMind 本來是一個初創企業,後來被 Google 在 2014 年收購,成為公司其中一個團隊。AlphaGo 透過深度學習(Deep Learning)和模擬技術,可判斷怎樣下棋。程式有兩個深度學習的網絡,第一是預測下一步的行動,第二是預測不同佈局下的結果。研究人員的論文已在《自然》中刊登。

 

原理與超級電腦深藍不同

1997 年 5 月 IBM 開發的超級電腦深藍曾擊敗國際象棋世界冠軍,但深藍是利用人工編制的規則,然後不斷尋找可行的每一步棋,然而這不適用複雜的圍棋。Google 研究人員 David Silver 說:「圍棋搜尋空間極大,無法使用暴力搜尋(Brute-force search),AlphaGo 的關鍵是減少搜索空間至可管理的範圍。」AlphaGo 透過學習來辨認對自己有利的圍棋陣式,從以模擬較少的結果。

在早前的測試中,AlphaGo 連續五局擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾,在三月 AlphaGo 亦會與另一圍棋高手李世乭較量。這除了是人工智能的突破之外,也代表人工智能可應用在更廣的層面。DeepMind 的組長 Demis Hassabis 指,他們最終希望在現實世界的重要問題上可應用人工智能,在迫切的社會問題上能好好應對,如醫療和氣候預測等。

Source : Technology Review