關於AlphaGo與李世石對弈的相關新聞

上個星期的大事之一就是Google設計的AlphaGo程式與韓國職業棋士李世石的對弈。這個事件我相信會是影響深遠的。雖然可能對於沒有接觸圍棋的人而言所偏重的層面不太一樣。但是對弈結果AlphaGo以4比1大勝李世石,著實讓許多人嚇一跳。我將相關資訊皆轉載在此一文章之中,方便大家瀏覽。

  • 在關於圍棋本身的層面:五局對弈可以在Youtube的DeepMind頻道中找到(按此瀏覽),如果你沒有時間看完每局對弈,那麼Google放上了每一局十五分鐘短回顧,由Michael Redmond(職業九段)講評,也很值得看!
  • 就AlphaGo的機器學習程式演算方式,有幾篇很值得一讀:
    1. 在Nature上的論文(按此瀏覽!)
    2. 關於Nature文章的簡短說明:Dan Maas這一篇很不錯,而我也猜這一篇是許多中文文章的參考來源,雖然多數沒有標示來源。
    3. 林守德老師也針對Nature這一篇文章,給了閱讀心得(按此瀏覽)。非常推薦深入淺出!
    4. 為何這次AlphaGo的勝利是一個里程碑?于天立老師從演算法給出的說明!(按此瀏覽
    5. 黃士傑回台灣後的記者會:內有簡短介紹AlphaGo的運作方式(按此瀏覽
  • 對於科技等的反省:曹家榮這一篇值得一看(按此瀏覽)!
  • 哲學上的討論:
    1. Daily Nous的說明,很簡短。(按此瀏覽
    2. 你或許也會感興趣的這一篇:電腦會做哲學嗎
  • 法律上的意義:Legal Personhood for Artificial Intelligences by Lawrence Solum,強烈推薦給大家!但,是十多年前的討論了,可能許多可以再進一步發展的地方!
  • 職業棋士的探討(我將偏重於基礎觀點面向)
    1. 王銘琬棋士這一篇表現出對於圍棋內部的期許(按此瀏覽)。

我自己認為AlphaGo其實已經開創一個新局面,因為圍棋裡面有許多的對弈規則涉及到的是整體局勢的判斷。例如一般所提到的「劫爭」部分。從一個比較宏觀的角度來看,劫爭所涉及的是創造對弈籌碼、跟局部與整體的權衡。說實在話,第三局的劫爭從人與機器的比賽角度,只能說非常驚艷。這意味著,機器學習對於圍棋局勢的判斷有長足進步。

有人從公不公平角度來判斷,認為人腦還是很厲害,理由是畢竟李世石是一個人,而AlphaGo是分散式計算。人腦當然還是很厲害。但理由不是CPU的多寡。我想,這幾場對弈所隱含的意義,不在於這種形式意義上的公不公平,而是在於人工智能的確在許多對弈所需的能力上取得關鍵發展。這些對弈的能力往往也存在於人類的諸多社會行動之中。所以在我看來,正確的提問是:「到底AlphaGo的程式所蘊含的對弈能力到底是如何再進一步運用在許多社會生活領域之中?」我的預期是,如果Google要繼續AlphaGo,那麼下一個階段就是類似軍事遊戲的對弈。關鍵也不在於一般所稱的棋類是靜態,遊戲是動態(英文不是同一個詞嗎?圍棋是很動態的,要自己下過才會知道。)關鍵在於,這一次AlphaGo的形勢判斷的演算法有很長足的進步。透過軍事遊戲,它或許會更加發現自身的潛能。因此,對於圍棋界,AlphaGo會是件好事,因為棋士的能力就是不斷接受挑戰,佈新局。對於以往許多著手的判斷都會重新檢視。(想想吳清源的佈局)

對於知識界,最直接的就是到心靈哲學、行動哲學與倫理學等。前者不是我熟悉的領域,但是,希望樂見許多爭論與討論出現。目前仍毋庸擔心人工智慧的攻城掠地,因為人類心靈仍有許多強大潛能以及機器無法取代的地方。(題外話:第三場完,韓國有人要求Google道歉!這真是一個深刻的反省,因為Google到底會不會道歉呢?有無道歉的心智能力呢?這真是一個點破人工智慧的要求!)但在倫理學(或道德哲學)人工智慧的責任問題我猜會以一個更快方式像我們跑過來。光不論演算法的法律意義,例如Google所開發的無人車,其法律身份與相關責任成立可能性,該如何討論便有許多道德哲學可以切入的角度。

最後,這幾場對弈絕對會在許多層面留下影響,不僅在圍棋界內部,也在圍棋界外部,而且是深層的影響。至於,這種發展的好壞,無疑地現在的許多判斷都太早了,但電影中的天網尚未實現(但是現實中已有許多類似功能替代物出現了)。我們或許需要更多概念工具與基礎理論的探討,協助我們理解人工智慧對於法律體系的衝擊。

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