AlphaGo打败李世乭　黄士杰：它是人类千年心血结晶

▲AlphaGo幕后推手黄士杰。（图／记者林信男摄）

记者林信男／台北报导

为AlphaGo设计「脑」，并在举世瞩目的「人机对弈」大战中，担任AlphaGo棋手的黄士杰，18日现身Google台湾办公室！他表示，围棋有3,000年历史，具备深度学习能力的AlphaGo，能从20、30万笔棋谱资料中，判断最好的前20个棋步，「AlphaGo吸取了前人所有成果，是人类千年心血的结晶！」

热爱围棋、曾当过围棋老师的黄士杰说，围棋的复杂度很高，因此在1997年，IBM深蓝击败西洋棋棋王Garry Kasparov后，围棋就成了人工智慧的首要挑战目标。

「下围棋，一要直觉、二要计算。」黄士杰解释，因为强调直觉，所以对电脑来说，下围棋是很困难的事情，至于计算，如果1盘棋有150步，总盘面会是10的360次方，「要计算天文数字」；在研究初期，就算人类让电脑先下25颗子，还是可以大获全胜。

AlphaGo同时具备「策略网路」（policy network）和「值网路」（value network）。在「策略网路」方面，黄士杰说，AlphaGo有深度学习能力，可从20、30万个棋谱中，学习在1个盘面里，判断前20个最好的棋步。

至于「值网路」，黄士杰说明，AlphaGo懂得判断盘面、找出优势，AlphaGo下了3步棋之后，就会判断当前局面是对自己有利，或对对手有利，「如果走了3步就输，那（AlphaGo）就不用再想了。」

对于AlphaGo会不会「投降」？黄士杰指出，AlphaGo只要研判自己的胜率低于20%，就会投降。

他也强调，在和南韩棋王李世乭对弈前，并未对AlphaGo做特训，「它和任何人下棋（表现）都一样。」