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作者 標題 [新聞] AlphaGo靈魂之師:類神經網絡制勝必成無敵
時間 Fri Mar 11 04:58:09 2016
1.媒體來源:香港01
2.完整新聞標題:專訪AlphaGo靈魂之師：「類神經網絡」制勝 必成無敵神話
3.完整新聞內文:
發佈日期： 2016-03-10 20:11 最後更新日期： 2016-03-11 00:42 撰文： 方嬋珠
AlphaGo與韓國棋王李世石的世紀「人機大戰」已經進行了兩局，AlphaGo兩戰兩勝，表現
令人意外之餘，大家更好奇AlphaGo為何如此厲害？此外，值得華人驕傲的是，AlphaGo主
要研發者為來自台灣的黃士傑，《香港01》專訪了黃士傑指導老師林順喜，揭開AlphaGo
棋藝精湛的原因。
令人意外之餘，大家更好奇AlphaGo為何如此厲害？此外，值得華人驕傲的是，AlphaGo主
要研發者為來自台灣的黃士傑，《香港01》專訪了黃士傑指導老師林順喜，揭開AlphaGo
棋藝精湛的原因。
「沒想到它下得這麼好。」韓國棋王李世石承認輕敵之餘，也驚嘆AlphaGo敢下人類不敢
行的棋步。到底AlphaGo致勝之處在哪？國立台灣師範大學資訊工程學系教授林順喜向01
解構AlphaGo運作原理，他說AlphaGo使用了「類神經網絡」技術，使其擁有學習、推論能
力，能夠因應李世石下的棋，再得出結果。
行的棋步。到底AlphaGo致勝之處在哪？國立台灣師範大學資訊工程學系教授林順喜向01
解構AlphaGo運作原理，他說AlphaGo使用了「類神經網絡」技術，使其擁有學習、推論能
力，能夠因應李世石下的棋，再得出結果。
系統一天自我對戰百萬次學習論證
「它每天在學習，自我對戰、挑戰，一天可以下一百萬盤棋來論證參數，人類一天幾盤就
累了。」林順喜無法估計AlphaGo進步能力，他說去年AlphaGo只能擊敗圍棋2段的選手，
短短半年已能挑戰9段級的世界高手，相信不久棋藝很快超越所有人。他說，即使研發者
黃士傑也不能戰勝它。【曾大勝李世石 世界棋王柯潔：AlphaGo贏不了我】
累了。」林順喜無法估計AlphaGo進步能力，他說去年AlphaGo只能擊敗圍棋2段的選手，
短短半年已能挑戰9段級的世界高手，相信不久棋藝很快超越所有人。他說，即使研發者
黃士傑也不能戰勝它。【曾大勝李世石 世界棋王柯潔：AlphaGo贏不了我】
黃士傑親身坐在棋盤，暫作「兒子的手」，幫AlphaGo下棋。（美聯社） 黃士傑親身坐在
棋盤，暫作「兒子的手」，幫AlphaGo下棋。（美聯社）
AlphaGo是由Google開發的人工智慧軟件，有留意這場國際「人機大戰」的賽事，不難發
現場上李世石之外，還有一張亞洲臉孔－AlphaGo之手，黃士傑。
黃士傑是土生土長的台灣人，他更是AlphaGo重要的研發人員，設計整個AlphaGo的程式，
昨日，親身坐在棋盤，暫作「兒子的手」，幫AlphaGo下棋。黃士傑在國立台灣師範大學
完成其碩士及博士論文，林順喜是他的指導老師。
昨日，親身坐在棋盤，暫作「兒子的手」，幫AlphaGo下棋。黃士傑在國立台灣師範大學
完成其碩士及博士論文，林順喜是他的指導老師。
資源貧乏曾考慮放棄夢想
「很可憐…他那個時候很害怕在師大是不是沒有辦法到外面比賽。」林順喜很欣慰黃士傑
在資源貧乏的情況下，仍堅持理想，成功走上國際舞台。他說，台師大的資源不足，不能
與香港、北京的大學相比，學校的設備都是便宜款式。林順喜憶述黃士傑當年只有幾千元
新台幣作為「供讀費」，需靠教圍棋賺錢。
在資源貧乏的情況下，仍堅持理想，成功走上國際舞台。他說，台師大的資源不足，不能
與香港、北京的大學相比，學校的設備都是便宜款式。林順喜憶述黃士傑當年只有幾千元
新台幣作為「供讀費」，需靠教圍棋賺錢。
林順喜說，黃士傑從小就很喜歡下棋，2007年就讀台師大已具備圍棋業餘6段資格，很早
就想寫個關於圍棋的程式，但礙於學校資源、開發過程、生活壓力，他曾想過放棄，到商
業公司工作。可幸的是，黃士傑最終留了下來，在2010年其開發的「Erica」擊敗了圍棋
界公認的最強程式「Zen」，並獲Google邀請擔任研究員。
就想寫個關於圍棋的程式，但礙於學校資源、開發過程、生活壓力，他曾想過放棄，到商
業公司工作。可幸的是，黃士傑最終留了下來，在2010年其開發的「Erica」擊敗了圍棋
界公認的最強程式「Zen」，並獲Google邀請擔任研究員。
4.完整新聞連結 (或短網址):
http://goo.gl/Q9JrFu
專訪AlphaGo靈魂之師：「類神經網絡」制勝 必成無敵神話｜香港01｜兩岸｜
![[圖]]()
AlphaGo與韓國棋王李世石的世紀「人機大戰」已經進行了兩局，AlphaGo兩戰兩勝，表現令人意外之餘，大家更好奇AlphaGo為何如此厲害？此外，…… ...
![[圖]](https://wemedia01-prod.s3-ap-southeast-1.amazonaws.com/media/images/54703/org/6c77ca19f61c105fc0b22af54d9b2d42.png)
5.備註:
說說一個失眠中的三日 AI 棋迷且偽鍵盤九段的看法，
AlphaGo 的意義在於第一個超越人類高段職業棋手的 AI，
雖然落子效力、穩定性超過職業棋手，
就算超越人類棋力，不會稱霸太久，
因為它的棋路不夠漂亮！
另外頂尖職業棋手的學習力還是遠超過 AlphaGo！
先解釋頂尖棋手的學習力是怎麼超過 AlphaGo，
不是輸的無可奈何嗎？哪來人類學習力更佳之說？
如果，人類頂尖棋手可以下到三千萬盤！
一定能下的比 AlphaGo 的棋步優美多了！
人類的領悟力，有天分的棋手透過一盤棋學得可多了，
類神經網路的學習總效果，超過人類是因為下夠多盤，
從經驗法則中學習到，平均下的好著手和不好的著手，
就像與五子棋、象棋等各種軟體多對弈幾次後，
類神經網路的學習總效果，超過人類是因為下夠多盤，
從經驗法則中學習到，平均下的好著手和不好的著手，
就像與五子棋、象棋等各種軟體多對弈幾次後，
人會記得犯錯和較好的走法是什麼，記起來後就可以應用。
AlphaGo 也是如此，以三千萬盤的自身對弈經驗取勝，
大多數職業棋士知道 AlphaGo 落子平均效力及穩定性勝過人類，
但被認為是神乎棋技的步數沒有太多，多以 AlphaGo 保守代過，
常聽到小李好幾個失手就挽不回了，AlphaGo 臭棋沒幾個。
但被認為是神乎棋技的步數沒有太多，多以 AlphaGo 保守代過，
常聽到小李好幾個失手就挽不回了，AlphaGo 臭棋沒幾個。
透過經驗學習的方式真的能走出最好的步嗎？絕無效率。
只要適當的修改補充原始演算法，AlphaGo 還可更強大。
舉例假設一盤棋，類神經網路的學習經驗是一的話，
只要適當的修改補充原始演算法，AlphaGo 還可更強大。
舉例假設一盤棋，類神經網路的學習經驗是一的話，
一盤棋人類的學習經驗一定更高(不過人講天份)，
補足這部分的話，AlphaGo 或訓練 30 萬盤就夠了。
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※ 文章代碼(AID): #1MuT_dbL (Gossiping)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1457643495.A.955.html
推 : AlphaGo表示:那我只好訓練3億盤了...1F 03/11 05:02
推 : 等有完美互動AV軟體再叫我2F 03/11 05:02
推 : AlphaGo才公開幾盤而已，鬼手哪有那麼容易出現的3F 03/11 05:03
推 : 是的 人工智慧無法創新 人類別太擔心被機器取代4F 03/11 05:04
推 : AlphaGo is SKYNET5F 03/11 05:04
推 : 翻譯:我有更好的演算法，Google快來聘請我哦~6F 03/11 05:04
推 : AlphaGo就是在用bigdata啊，自己下出來的7F 03/11 05:05
噓 : AlphaGo十天就三千萬盤了8F 03/11 05:05
→ : 基本上所以可能步數應該都模擬過了，如何對應勝率9F 03/11 05:06
→ : 最高，電腦分析最準
→ : 最高，電腦分析最準
推 : 五年五百億能交差了^^11F 03/11 05:07
→ : 人腦本來就贏不了電腦，畢竟人學習速度太慢12F 03/11 05:08
→ : 下棋下不贏人 只好靠電腦來贏13F 03/11 05:10
→ : 備註寫的文字邏輯性在哪...14F 03/11 05:11
→ : 你的"因為"跟"解釋"立論基礎在哪？
→ : 你的"因為"跟"解釋"立論基礎在哪？
噓 : 人類能下3千萬盤怎麼算的16F 03/11 05:14
→ : AlphaGo:你老爸在你後面他非常火17F 03/11 05:20
※ 編輯: ginstein (36.231.162.32), 03/11/2016 05:25:34推 : AG:什麼鬼手? 那是你判斷不出破綻18F 03/11 05:22
噓 : 別鬧了 初音先跟我結婚吧...19F 03/11 05:27
推 : GG 3:020F 03/11 05:29
→ : 幹嘛要神步? 穩贏就好了21F 03/11 05:31
→ : 玩遊戲就是要贏，穩穩贏才是最強後 反正電腦本來創造力
→ : 就是比較弱(?
→ : 玩遊戲就是要贏，穩穩贏才是最強後 反正電腦本來創造力
→ : 就是比較弱(?
→ : AlphaGo會不會被拿來作為戰爭用途?24F 03/11 05:33
→ : 一直跟阿發狗下 就能跟阿光一樣厲害了25F 03/11 06:11
→ : 御坂妹網26F 03/11 06:12
推 : g大：您的論點忽略一個重要事實，電腦運送速度遠勝人27F 03/11 06:16
推 : 就是說跟AlphaGo下的人不夠神的意思，AlphaGo穩穩下就贏28F 03/11 06:18
推 : 腦。電腦一天可以學百萬盤棋，人腦一天可以學幾盤？29F 03/11 06:22
推 : 未來總有一天，類神經網路電腦會演化成天網。
推 : 未來總有一天，類神經網路電腦會演化成天網。
推 : 人類真是個不肯承認失敗的生物阿31F 03/11 06:35
推 : 圍棋再複雜畢竟有規則可循，學習越久必定會離最佳解越32F 03/11 06:55
→ : 來越近
→ : 來越近
噓 : 奧創要征服世界了34F 03/11 07:00
→ : 你的心得根本好弱35F 03/11 07:01
推 : 現在連圍棋借也在拼血汗,爆肝就對了36F 03/11 07:03
噓 : 心得在共三小37F 03/11 07:09
推 : 李40都被打爆了 你還在自慰喔...38F 03/11 07:17
→ : 閒在檯面上比李強的圍牆手不超過5個...真不知道你說人
→ : 類沒輸的依據在哪
→ : 你是說 人類如果也下跟電腦一樣多的盤數 會比電腦強
→ : 但這根本不可能 人怎麼能跟電腦比效率？
→ : 閒在檯面上比李強的圍牆手不超過5個...真不知道你說人
→ : 類沒輸的依據在哪
→ : 你是說 人類如果也下跟電腦一樣多的盤數 會比電腦強
→ : 但這根本不可能 人怎麼能跟電腦比效率？
→ : 雖然你說的好像很有道理，但是要驗證的話只能等另一台43F 03/11 07:29
→ : 機器了，也許是貝塔康吧
→ : 機器了，也許是貝塔康吧
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