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進入AlphaGo、李世石 強項都在後半盤
2016/03/14 06:00
〔編譯蔡子岳／綜合報導〕AlphaGo起初只在單機架構，去年十月底為擴張學習能力增添配備，使用ＧＰＵ達一七○張，ＣＰＵ達一二○○顆，而且只要持續獲得新的棋譜輸入，AlphaGo仍能繼續演化。但科技網站WIRED也提醒，人工智慧（ＡＩ）儘管證明能戰勝人類頂尖高手，但至今ＡＩ仍考不過八年級自然科學測驗，而八年級自然科學測驗大約只是人類「常識等級」。
《自然》雜誌一月份刊載的文章解釋，AlphaGo使用蒙地卡羅樹搜尋法，有兩類深度類神經網絡，分別是選擇下子的策略神經網絡（policy network），以及評估選擇落點的價值神經網絡（value network）；前者負責計算走法，後者則負責「想像」、「推算」可能局面，這讓AlphaGo可高度模擬人類棋手憑直覺快速決定策略的思維邏輯。
AlphaGo此前已獲得工程師輸入超過三千萬步棋步，並讓價值神經網絡「左右互搏」，進行高達兩千萬次自我對局訓練，DeepMind才讓程式與人類對弈。
《自然》雜誌編輯薛雅（Tanguy Chouard）指出，AlphaGo模仿人類直覺下棋的方式令人驚訝，但也可能正是這次對弈的致命處，因為它的「風格」基於過往人類動作，在九段高手前可能顯得缺乏創意。近年對戰李世石佔上風的中國棋士柯潔則認為，李世石強處在於後半盤翻盤能力，布局則是李世石的短處，這對於AlphaGo是個利多，因為電腦一般也是後半盤較強。
