Daniel Lee

是一個愛好音樂和武術的經濟學人。對香港的政治、經濟,時事十分關心。

我是從未捉過圍棋的,近期人人紛紛談及人類與人工智能的圍棋大賽,一時貪得意,找個網上圍棋Game,試了幾盤,有勝有負,也開始有點明白為甚麼有人喜歡圍棋。無疑,圍棋的變化度比較象棋為大,每一子無色無相,它的價值在於其他子的位置而定,子子緊扣,一子錯,滿盤皆落索。圍棋棋手要對每一子作判斷,同時亦要對整個局勢作判斷。所以圍棋對棋手的預測力及對棋局形勢的掌握,要求很高。在一盤19 x 19的棋賽,一下棋便是4-5小時的對奕,這對棋手的精神集中能力,亦是極大挑戰。這次比賽,南韓棋手李世乭,結果以1比4,敗給 AlphaGo。

 

翻看一些資料,AlphaGo是一套只發展了三年多的程式。AlphaGo有兩個主要網絡,1) 策略網絡(Policy Network) ,通過分析數十萬個人類的棋譜,選出 20 個勝率最高的下一步棋,有效地減少分析的廣度。2) 價值網絡(Value Network) ,計算每種不同的下法後勝率的變化。 AlphaGo的走法是試走了兩三步棋後,發現勝率不足的話,就會放棄這走法,改行其他走法。換言之,價值網路可減少分析的深度。如果值網路發現所有的走法勝率都不足 20%,AlphaGo 就會投降(source:http://chinese.engadget.com/2016/03/17/google-deepmind-alphago-engineer-tw/)。從基本設計而言,AlphaGo並不複雜,難就難在需要龐大數據及高速運算支援。電腦最善長的是運用儲存資料(database)及運算(calculation),AlphaGo正是利用這兩方面的優勢,加上主要程式開發者,台灣出身的黃士傑博士,本身也是業餘六段的圍棋棋手,編寫正確的程式,我認為這是人腦與電腦結合,擊敗了一個人,這是不足為奇。如果你將AlphaGo所捉過的過億盤棋也算在內,AlphaGo在圍棋的歷練,要比任何一個人為高。

 

 

隨着時代的演進,人工智能超越人類智慧已不是遙不可及的事。到時現大部份人的工作都可由人工智能所取代時,是否意味着大量人將會失業?這個是有可能的,但機會並不大。何解?無疑,某些行業會消失,但一定會有另一些新的行業出現,吸納這批工人。當馬車消失了,失業的馬車司機可能轉行到汽車行業裡。重點是當科技進步了,所產生的財富也多了,而擁有這些財富的人的消費是會增加,從而創做出新的需求。另一個想法是,當產出因採用人工智能而提升,政府便可以以印銀紙的方法去創做就業。當產出增多了,印銀紙是不會做成通脹的,對政府而言這是最美好的時候。

 

 

有人問人工智能能否取代人類?論能力,除了邏輯分析,人類最强的能力是聯想力,即是將一些看似不相干的事物連在一起,加以思考。文學上常用以花比人。愛恩斯坦也經常以小故事的形式講解相對論。我深信人工智能能夠分析不同形式,數以億計的聯想例子,但它能否自行運用聯想力呢?甚至它能否判斷甚麼是比喻不倫?最後,解答問題是一種能力,這是人工智能的强項,但是提出問題,卻是源於人類有慾望。人要製做汽車,因為人類希望可在較短的時間內,輕輕鬆鬆到達所要到的地方。以前坐輪船由中國到美國,需要一個月,現在飛機只需10多小時。問題提出以後,人工智能是可以用來解決這問題的。但是當你問任何人工智能為甚麼要計設一部汽車,它是沒有答案的。正正由於人類的慾望是無窮無盡,所以有了馬車後,我們繼續發展出汽車、飛機交通工具。缺乏了慾望,人工智能是不可能有創新的方向的。

Share On
Dislike
0
人工智能     Daniel Lee     AlphaGo     圍棋

發表評論