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內容來自YAHOO新聞
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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