上星期一條轟動的新聞，就是由Google DeepMind團隊開發的人工智慧AlphaGo，和世界棋王李世乭的圍棋對弈結果，由AlphaGo以4:1打敗了有圍棋天才之稱，全球排名第二的韓國棋王李九段！
具備資訊傳播與心理雙碩士的我，骨子裡深深融合著人文與科技魂的我，對這突破實在是太驚喜了！除了忍不住爬梳相關技術資料，也對人在其中的轉折，有著深深的好奇。
意料之外的結局
在賽前，李世乭對於對手實力的評估是讓兩子到平手之間，但從一開始他就陷入苦戰。到前兩局連敗以後，第三局李世乭在賽後道歉，因為在跟AlphaGo對戰時，他所面對的緊張和壓力，是過去都沒有過的經驗。
人在思考時難免都有一些慣性的動作會透露內心的思維，和下過圍棋的朋友討論以後發現，棋手難免會被對手的氣勢、佈局、得失心，影響到當下的策略與做法。另一方往往能夠從這些動作與表情中，得到許多的資訊，可以在行為時作為輔助資訊並即時調整。
而機器純粹的理性運算，沒有表情與肢體動作，對於習慣與人互動的棋手而言，少了摸清楚對方虛實的重要資訊來源，在決策模式中出現情緒的空點，形成棋路技巧外的緊張與壓力。
人腦與電腦的戰爭
大多數媒體的事後評論，認為這是電腦對人腦的戰爭，而且是由電腦獲勝！
人工智慧的演算，從深藍時代Deep Blue時代，演進到由DeepMind切入以神經網絡的方式思考，AlphaGo可以藉由加強式學習，將深層搜尋的結果回饋給神經網路做修正，達到自我訓練的效果。
這讓在賽前並未針對李九段的棋譜特別進行訓練的AlphaGo，可以在開始下棋後，依據當下棋局的變化，計算20手最佳棋步，再用值網路進行加權，找到最具勝率的下法。因此，AlphaGo在下棋時，找的是最具勝率的一子，而不是最佳的一子。
提升人腦的價值
在打敗李世乭以後，AlphaGo已經一躍成為世界排名第二的棋王，下一步，它將要挑戰的是排名世界第一的中國選手柯潔。柯潔認為現階段的AlphaGo仍存在缺點，自己可以打敗它，但對於AlphaGo強大的自我學習能力也感到印象深刻，對於是否對戰要再進行評估。
（圖片來源）www.garating.org
最近因為這一役，也有人對於人工智慧持續發展後的人類未來感到悲觀，因為機器的持續進步，而人腦的進步並未趕上，未來三十年，可能一半以上的工作都會被機器所取代。勝不驕、敗不餒，機器持續跟人類學習，所以有了長足的長進。在人類投注大量資源與智慧，持續開發人工智慧，讓機器持續進步的同時，我們有沒有一樣的投資自己，為自己進行學習網路的修正，持續的自我訓練呢？
不論面對的挑戰來自於人工智慧或是人的大腦，持續投資自己的價值，激發自己的智慧網路～這是我從AlphaGo身上的學習！
【轉念思維】
1. 不要只看到機器進步，人腦也需要持續的更新，自我訓練與學習
2. 在時間、條件的限制下，找到當下的最適勝率
3. 成為自己客觀的螢幕，面對情緒的空點
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