被Al击败後来怎麽了？前棋王李世石沉淀8年吐真实心声 傅莞淇 2024-03-23 当全球疯ChatGPT，还记得8年前备受瞩目的人机大战吗？这场战永远地改变了围棋界 ，也让对弈AlphaGo的人类棋士李世石走向不同的未来。8年後，现年41岁的他接受专访指 出，自己退休後发展更开阔，对现今AI发展相当关心。但李世石为何坦言，如果人生重来 ，不会想当围棋职业棋士？ 近来，人工智慧领域频传突破性发展。大众似乎也不再对机器缴出超越人类的表现感到惊 奇。但在2016年，对人工智慧的热情与期望大多局限於科技圈内部，当时许多人并不认为 一个名为「AlphaGo」的电脑软体真能击败世界顶尖围棋棋士。但在那次五战中，AlphaGO 竟然取得四胜，李世石因只赢一场而告败。 但，在李世石之後，就再也没人赢过。 根据维基百科资讯，AlphaGO至今共参与约超过70场与人类的围棋对弈，现已退休的韩国 前围棋九段棋士李世石，至今仍然是世上唯一在官方竞赛中曾击败过它的人类。 如今8年过去，由ChatGPT领军的生成式AI席卷全球，许多人类上班族也担忧着自己饭碗将 被各类AI应用抢走。是否也会好奇这位曾与AI对决的棋士，现在如何了？又怎麽看待如今 的风潮？ 最近，李世石接受开发出AlphaGo的Google Deepmind专访，沉淀多年，现年41岁的他首吐 心声指出，如今退休後发展更海阔天空：成为三款桌游设计者，对AI不畏惧反而更关心。 不过他也回顾当年影响其职涯的对弈，从中可反映出面对AI时，再强的人类精英都难免心 慌。 心理动摇连败三场，人类为人类打气成取胜关键？ 「当时觉得自己一定会赢吧。」李世石描述，自己当年没有太多犹豫地就接下了挑战 Google的挑战。 李世石在12岁就成为专业棋士。当年33岁的他已经拿下18个国际赛事冠军头衔，是全球最 强围棋棋士之一。赛前，他曾表示有信心以全胜或4胜击败「听说愈来愈强的AlphaGo」。 但在2016年3月9日、10日及12日，李世石连败三场。在访谈中他回忆，在第一场对弈来回 几手後，他便感觉到AlphaGo与人类棋士的显着差异。 订阅远见电子报，掌握国内外大事 李世石解释，维持优势在围棋中是相当重要的。也就是追求主动权、主宰节奏，迫使对手 做出回应而非发起攻势。但与AlphaGo对弈却没有这种感觉。他比喻，就像是击出网球， 却打中一面墙。没有人将球回击给你。 这让长年与人类对弈的李世石感到慌乱，最後输了首局棋赛。他自认第二局是自己全力以 赴求胜的一局，但依然不敌AlphaGo。到了第三场比赛，背水一战的压力也令李世石难以 专注，再度败下阵来。 李世石回忆，连输三场、确定败战後，鲜少阅读网路评论的他上线读了他人的评价，因为 「想看看自己被说得多糟」。结果，肯定李世石的人比批评得更多，也有不少为他剩下两 场棋局打气的人。这鼓励了李世石。 当时李世石年约九岁的女儿也对他说，既然已经输了，就不要去了。李世石感到有趣，得 以放松下来。在第四局第78手，李世石缴出与AlphaGo在第二局37手类似出奇的棋步。根 据AlphaGo的计算，这两步棋被人类棋手选择的机率皆约仅有万分之一。 拿下第四局的胜利後，李世石被认为是人类对抗电脑的希望象徵。李世石自己则表示，当 时只想得挽回一点面子，没预期到众人的评价会如此高。不过，当年得胜後他十分欣喜， 表示他个人虽然输给AlphaGo，但人类并没有输。 AI改变围棋艺术，当业余乐趣可能更好 李世石在2019年退休，承认AI进展是影响自己决策的其中一项因素。围棋依然在他生命扮 演重要角色，李世石对桌上型斗智游戏的爱好也延伸到其他桌上型游戏，甚至自己出手设 计了三款桌游。如Great Kingdom、Nine Knights，都是两名玩家在棋盘上争夺领土、抢 先抵达敌方阵地的游戏。 他也依然关注人工智慧的发展，对生成式AI尤感兴趣。李世石认为，AI科技必定会持续发 展，人机协作也可以造福社会。但需要控制进展的速度，设定明确的原则与标准。如果能 够确保人类跟上机器演进的脚步，一同合作，他对於AI发展的前景相当乐观。 回顾过往八年，李世石认为，围棋已经因为AlphaGo的出现而有了相当大的改变。他描述 ，自己过去学习的围棋像是一种艺术，棋手独自摸索、沉思出棋步，与对手一起创造出一 盘很棒的棋局。但有了AI以後，学习围棋好像更像是直接看「正确答案」。 李世石表示，在AlphaGo之前与之後的棋谱是完全不同的。现在「前AlphaGo时期」的旧棋 谱只剩下历史价值，因为AI下的棋谱内容品质更高。棋手们研究AI棋步，可以学到更多。 但他也补充，自己从职业棋士角度出发，对AlphaGo的感受较为复杂。但AI可以为业余棋 手带来更多乐趣，也能协助分析、比较棋步。他想对世上的围棋迷说，「希望你们未来可 以继续喜爱着围棋。」 至於李世石自身，若人生可以重来，他认为自己还是会学围棋，但可能不会成为职业棋士 。他表示，过去被问到这个问题时，他总肯定地表示会学围棋、也很可能走上职业一途。 但在AlphaGo出现後，他的想法改变了。围棋依然带给他乐趣，但职业可能会选择别的， 例如协助开发AI。 AlphaGo为神经网路打响名号，启发後续研究 AlphaGo击败李世石後，获韩国棋院授予荣誉九段头衔。2017年，AlphaGo以3—0完封同为 九段的中国棋士柯洁後，也宣布退休。AlphaGo研发团队解散，将精力转投其他AI应用领 域。Google Deepmind亦释出50份AlphaGo与自己对弈的棋谱，供围棋界研究。 此後，AlphaGo的影响远超出围棋界。它的胜利证明了神经网路模型应付困难问题的能力 ，开启了後续接任者AlphaZero、MuZero与AlphaDev等计画。 与AlphaGo不同，AlphaZero已不需要学习人类棋谱，而是根据游戏规则、自己下了几百万 次棋局，来持续改进棋艺。MuZero更可在不知道游戏规则的情况下，自行掌握游戏技巧， 围棋棋艺还更胜一筹。 更重要的是，它们发展出的能力已应用於现实生活中。如用以压缩与传输网路影片，提升 串流品质。AlphaZero的特别版本AlphaDev协助人类发现了更强大的排序演算法，这支援 了线上搜寻、供应链管理等诸多数位服务。 即使人类可能无法再击败AI棋士，人类对围棋的热情并未消退。在AI协助下，人类棋士的 棋艺也有所提升。 根据香港城市大学2023年的一份研究，在2016年之後，人类棋士们决策棋步的品质提升得 更快了。这可能是因为AI促使人类棋手打破传统、探索新棋步，提升棋步品质。 很难说AlphaGo知名的37手，是否激发出李世石在第四局的「神来一手」。但两人对弈的 棋谱为围棋界留下珍贵遗产，也显示与机器互动的经验，终将改变人类的行为。 https://www.gvm.com.tw/article/111232 --

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