先來個胡說擋箭牌：話說自從圍棋的世界決賽中，「世界」的字典定義變成「中國加 韓國」之後我就完全關心 offline 了。 不過今天一大早所有臉書的科學系外媒都在廣播這件事，所以又讀了一下、又忍不住 胡說了一下。 －－Google麾下的圍棋AI來勢洶洶，人類的智力頂峰即將失守。 　 媽呀！矽基智慧（更）近了。<del>懺悔吧人類</del> 　 報導中AI: AlphaGo 以5-0 擊敗的 Fan Hui（樊麾）是法籍的歐洲圍棋冠軍，網路資 料顯示其棋力職業兩段。 （edit: 擊敗...嗯，更精確說是人類在分先（沒讓子）之下被痛毆了，第一盤 AI 2.5點勝。後四盤 Fan 投子 AI 不計勝。 看得冷顫直冒－－棋譜見果殼網報導） 　 Fan 的敗戰心得是，人類容易下出很多臭棋，而電腦似乎從來不會－－心理上幾乎和 1997 Kasparov 面對深藍一樣，因人腦計算力無法精確到分辨電腦每一步背後的內容， 所以會有一律當作深不可測的好棋這種心理壓力／認知陷阱。 　 圍棋中看穿對手布局方針（例如問應手）、懲罰對手的錯著（利用斷點的手筋）也是 很重要的層面。當對手的面目與意圖一片黑矇矇，下起棋來應該蠻恐怖的。雖然網棋 不也是這樣嘛XD 　 與 1997 年的深藍不同的是，AlphaGo 產生棋步的過程確實能用「深不可測」形容， 看公司名稱就知道了：Google DeepMind，一個基於卷積神經網路（Convolutional neural network）和一整套前無古人的機器學習算法－－因為它是個【神經網絡】， 亦即一堆帶有加權值的帶有獨特拓樸連結的虛擬節點（你可以想像成每一格都帶有簡 單公式，卻填得密密麻麻的 Excel 試算表），即使工程師想確知 AI 得出某一棋步 背後的計算過程也充滿難度。 　 **讀相關報導的印象是這樣，有請大大補充 意即，目前一代的人工智慧，已經更像肉體的大腦－－即使將它切開細細的檢查細節， 也遍尋不著「智慧」的確切出處。像是「直覺」，又是個【小中不能見大】的突現性質 （emergence）。 　 AlphaGo 即將在 2016 三月份迎戰人類智能最後的堡壘，目前 (?) 制霸世界（翻譯： 韓國與中國）棋壇的韓國職業棋士，李世石九段。Google DeepMind 公司謙虛的表示， 李應該贏面很大。 　 Edit: 大概是因為李世石著名的「殭屍流」，佈局時即使盤面落後極多，中盤時到處 棄子、滿盤死棋，在極複雜盤面中燒腦計算，最終莫名奇妙的「在不可能出棋之處出 棋」逆轉屠殺對手或死棋通通活了活成一大片。 Edit: 剛剛爬了爬圍棋版，小李剛被後進年輕棋士強行按倒了，又是個代‧謝的節奏。 　 #留言1: NATURE 報導 「Google 的 AI 精通古老中國圍棋」 www.nature.com/news/google-ai-algorithm-masters-ancient-game-of-go-1.19234 「電子直覺」 www.nature.com/news/digital-intuition-1.19230 #留言2: 果殼網專題報導......可見中國圍棋很紅火，居然馬上報導了 面对谷歌围棋AI，人类最后的智力骄傲即将崩塌 www.guokr.com/article/441144/ #留言3: 果殼網舊文，說明人類怎麼、為什麼造出了自己也無法理解的人工智慧。 文中所提是貝氏推論（貝葉斯推理），DeepMind 是更新的東西，背後的理論更難 懂(?)了。 AI，我们创造出来的异类智能 www.guokr.com/article/437364/ 圍棋版有人提到 Google DeepMind 在 Nature 發表的成果論文，兩位第一作者之一 是台灣人，AjaGo軟體作者黃世傑 (音譯) chessprogramming.wikispaces.com/Shih-Chieh+Huang --

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