擊敗了李世乭的圍棋人工智慧「AlphaGo」究竟是什麼?

做為一種人工智慧的 AlphaGo,和 IBM 在上個世紀打敗西洋棋大師卡斯帕羅夫的深藍超級電腦,以及當代的蘋果 Siri、Google Now 有著顯著的區別。要了解 AlphaGo,首先我們需要了解 AlphaGo 背後到底是一個什麼東西。

2016/03/15 出處:財訊趨勢特刊 第 0 期 作者:科技新報

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如果不先稍微了解 AlphaGo 背後的神經網路系統,你很容易以為 AlphaGo 在對局開始前跟李世乭站在同一起跑線上。

做為一種人工智慧的 AlphaGo,和 IBM 在上個世紀打敗西洋棋大師卡斯帕羅夫的深藍超級電腦,以及當代的蘋果 Siri、Google Now 有著顯著的區別。

要了解 AlphaGo,首先我們需要了解 AlphaGo 背後到底是一個什麼東西。

它背後是一套神經網路系統,由 Google 2014 年收購的英國人工智慧公司 DeepMind 開發。這個系統和深藍不同,不是一台超級電腦,而是一個由許多個資料中心做為節點相連,每個節點內有著多台超級電腦的神經網路系統。就像人腦,是由 50-100 億個神經元所組成的,這也是為什麼這種機器學習架構被稱為神經網路。

你可以將 AlphaGo 理解為電影《全面進化》(Transcendence)裡由強尼戴普飾演的人工智慧,而它所控制的超級電腦,就像影片裡被人工智慧心控的人類一樣,共同為一種蜂群思惟(Hive Mind)服務。

AlphaGo 是在這個神經網路系統上,專為下圍棋(Go)而開發出的一個實例。然而,雖然名字已經介紹了它的功能,AlphaGo 背後的神經網路系統卻適合用於任何智力競技類項目。

這個系統的基礎名叫卷積神經網路(Convolutional Neural Network,CNN),這是一種過去在大型影像處理上有著優秀表現的神經網路,經常被用於人工智慧圖像辨識,比如 Google 的圖片搜尋、百度的識圖功能都對卷積神經網路有所運用。這也解釋了為什麼 AlphaGo 是基於卷積神經網路的,畢竟圍棋裡勝利的原理是:

對弈雙方在棋盤網格的交叉點上,交替放置黑色和白色的棋子。落子完畢後,棋子不能移動。對弈過程中圍地吃子,以所圍「地」的大小決定勝負。

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