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下面附上一則新聞讓大家了解時事

3月9日到15日,在韓國首爾登場的圍棋比賽,

由世界棋王李世乭對上了人工智慧AlphaGo,

這場人機對弈,不僅同時為人工智慧與圍棋寫下了新的歷史,

也讓Google歐洲最大併購案的主角──DeepMind再度引起注目。

3 月15日,全世界都在屏息等待結果揭曉那一刻。南韓職業九段圍棋棋士李世顯得有些懊惱,他起身離席五分鐘、回座後深吸了一口氣,在第180手投子認輸,結束這場耗時五個小精選時的比賽。

根據第五局盤面情勢,他與對手──Google人工智慧AlphaGo的差距,估計只在半目到1目之間。在這場被視作人工智慧里程碑的世紀對弈中,AlphaGo最終以四勝一敗的成績,贏過了南韓棋王李世。

圍棋有千年歷史,其複雜程度在所有棋類遊戲中居首,一向被大力推薦視為人工智慧最難以攻克的堡壘。1997年,當IBM深藍電腦(Deep Blue)打敗世界西洋棋冠軍卡斯帕羅夫(Gary Kasparov)時,還沒人相信電腦能夠進一步參透圍棋的玄秘。但人工智慧發展不過幾十年,便迎頭趕上了這千年歷史。

「我非常享受與AlphaGo的對戰。經過這次比賽,我對於傳統圍棋典範有了新的理解。接下來,還有許多研究、努力的空間。」李世在賽後如此說道,相較於比賽當下總是眉頭深鎖,賽後他的情緒不是落寞,更多的是對未來的興奮。

「我們必須對李世致上最高的敬意,沒有他的參與,我們沒有辦法突破AlphaGo的運算極限。」AlphaGo研發團隊、Google DeepMind執行長哈薩比斯(Demis Hassibis)說,「未來,我們希望能夠延續這個技術來完成更多的挑戰,從即時翻譯到智慧型手機的個人助理。甚至,發展到醫療應用上。」

人工智慧發展近70年,為什麼這次能夠有所突破?除了電腦的運算能力、運算量大幅提昇,讓AlphaGo能達到18層的深度運算外,還在於AlphaGo所運用的技術,是全世界第一個結合增強式學習(Reinforcement learning)與深度學習(Deep learning)的類神經網路(neural network),透過策略網路(Policy network)與價值網路(Value network)兩個網路來仿照人腦的思考模式,前者減少了搜尋廣度、後者降低了搜尋深度,讓AlphaGo做決策的方式,更貼近人類的直覺。

有趣的是,成也智能、敗也智能。在第四局對弈中,當李世在第78手下出妙手時,AlphaGo看似有點「慌」了,判斷不如往常有邏輯,最終一路出錯輸掉賽局。為什麼AlphaGo能夠一方面贏得有條理,也可能一瞬間輸得莫名其妙?這樣的探問,似乎比起誰勝幾局、誰負幾局,更加令人好奇。

智能:一場120億元的豪賭

智能(Intelligence),正是世上最難的一門學問。在深度學習領域,關於類神經網路的研究方興未艾,科學家們嘗試模擬人類大腦運作的方式,藉此探究各領域待解的問題。這場對弈,同樣也是網路巨擎Google在智能上的一場豪賭。

回溯到2014年,Google以約4億美元(120億台幣)的價格收購了這家來自英國的新創公司DeepMind,這筆交易至今仍是Google在歐洲最大宗的收購案。當時,DeepMind成立不到五年,也還沒有任何商業化的成績,卻被Google一眼相中。為了什麼?Google想賭的,是未來。

「解決智能,用它來讓世界更好。(SOLVE INTELLIGENCE, USE IT TO MAKE THE WORLD A BETTER PLACE.)」點進DeepMind網站首頁,一眼就看到這樣的宗旨。正如哈薩比斯所言,DeepMind有興趣的不只是圍棋,未來還要進一步應用到實際層面,舉凡智能所涉及的領域,遊戲、醫療、科學等。

試想,在無邊無盡的數據當中,人們窮其一生都無法解決的問題,未來便可能透過人工智慧獲得解答,也許是一個不治之症的關鍵療法、又或者是一個突破性的科學成果。

不過,這不意味著人類將會被AI取代,全球AI發展仍處在非常早期階段,像是AlphaGo沒有感情、不會生氣,它能夠在下圍棋勝過人類,但它沒有辦法主動思考、自己解決問題。哈薩比斯也強調,發明一個能夠取代人類的AI,不會是DeepMind未來的目標,「我們距離開發出和人類智力水平相當的技術至少還有數十年的時間。」回到一句,人工智慧終歸是人類的工具,人類的思考、直覺、想像,則是為這一切奠基的根本。

這是一家很有個性的「研究室」

哈薩比斯所執掌的DeepMind,是一家很有個性的公司。成立於2010年,在被Google收購之前,DeepMind投資人名單十分華麗,包括香港首富李嘉誠旗下投資公司Horizon Ventures、Skype共同創辦人塔林(Jaan Tallinn)、特斯拉(Tesla)執行長馬斯克(Elon Musk)等。即便後來被Google收購,團隊也並未搬到Google美國總部,實驗室仍舊位於英國倫敦。「我不覺得英國不值得一家頂尖的AI公司。」他說。

如今,DeepMind從原先的幾十人,擴張到200人規模。來自台灣的DeepMind成員黃士傑形容,DeepMind是一個非常扁平的組織,企業文化十分自由,老闆哈薩比斯也不以CEO自稱,同事之間就像同學一般,沒什麼距離感。目前,DeepMind裡只有三種人:工程師、研發人員、研發工程師。成員來自世界各國,卻很不像一個典型的創業公司,「公司所有的人都最便宜在做實驗,研究能量非常強。」黃士傑說。也許正是這樣的自由風氣,讓DeepMind的研究成果特別顯赫,AlphaGo的技術更曾兩度登上科學權威性期刊《Nature》封面。

而這場世紀對弈,背後最大的贏家非Google莫屬,連帶奠定其在人工智慧領域的領先地位。值得一提的是,Google在併購DeepMind之後,便給予團隊全然的自由,將其視為一個研究創新單位,不以營利為目的。另一方面,在被併購之前,也曾傳出Facebook同樣對DeepMind興致勃勃,但DeepMind最終選擇Google,關鍵原因便在於Google為其保留了一個人工智慧倫理團隊。

科技圈對於AI的發展論辯始終不歇,未來,AI若要擴及其他應用領域,面臨的倫理問題也只會多不會少。「我們一直在思索人工智慧的倫理問題,」哈薩比斯說,「與其到時候再來面對,我們希望現在就準備好。」

DeepMind內部就有一個九人倫理小組,其中三人來自Google、三人是DeepMind成員,另外三人則是外部獨立人員。除了事先針對不同領域可能會有的倫理問題進行研究,也對於內部的AI計畫進行審核。哈薩比斯說,在未來的真實世界,什麼事情都可能發生,對於不可知的未來,DeepMind正試著事先搞清楚。

「我不覺得AI是個危險,我覺得它很令人驚奇!」哈薩比斯堅定的說。未來,DeepMind除了最新電子遊戲外,也將布局機器人、醫療領域。「我研究AI,正在試著搞清楚宇宙是怎麼回事。」(Working on AI. Trying to understand what is really going on in the universe.)」正如同他在自己的Twitter個人簡介中這樣寫的,在AlphaGo勝出之後,AI將帶領人類通往的宇宙,還很大。

哈薩比斯(Demis Hassibis)

我不覺得AI是個危險,我覺得他很令人驚奇!

現職|Google DeepMind共同創辦人兼執行長

出生|1976年

學歷|劍橋大學電腦科學一等榮譽學位、倫敦大學認知神經科學博士

經歷|神經科學家、電腦科學家、西洋棋高手。曾創辦過電子遊戲公司「Elixir」。 2010年,與Shane Legg、Mustafa Suleyman共同創辦DeepMind。

1997年,當IBM深藍電腦擊敗世界西洋棋冠軍那一刻,哈薩比斯正在劍橋大學攻讀電腦科學。當時他剛接觸到圍棋「Go」,並下定決心,有一天也要做出一個下圍棋勝過人類的電腦系統。20年後,AlphaGo問世了。

3月9日,在韓國首爾登場的這場對弈,被視為人腦與電腦的對決。這場人機對弈,世界都在看。

哈薩比斯Q&A

Q1 人工智慧是一個很tricky的字眼,科學家們都有不一樣的定義,你認為的人工智慧是什麼?

A DeepMind想做的人工智慧,是通用人工智慧(Artificial General Intelligence,AGI)。兩個重點就是「通用(General)」與「學習(Learning)」。關鍵在於這個智能(Intelligence)應該要是通用的、有彈性的,它可以應用在很多事情,因為真實的世界,任何事情都可能會發生。類神經網絡就是一個仿大腦式的演算法,像是你的大腦在學習不同事情時用的是同一套系統,AGI也是一樣。

Q2 所以,人腦跟電腦在學習上有什麼差別?

A 人類有很多事情學得更快,很多事情我們可以做得更好,只要有人教你怎麼做,我們可以學習指示(instruction),你不一定得事先經歷這些事情就能反應。但機器不行,DeepMind的演算法就是在研究如何將系統調整得更像人類。

Q3 2014年被Google收購的時候,你們其中一個很重要的條件是要建立自己的倫理單位,為什麼?

A 我們一直在思索倫理問題,我們也很重視。你不會想當問題來了之後,才想你要怎麼面對他,我們想在這之前準備好。我們今年稍晚會公布我們初步的研究成果,還有這個團隊的正式名稱。

Q4 DeepMind的技術要怎麼應用到Google的產品上?

A 目前還沒有,但未來幾年可能會看到更多應用。例如推薦系統、翻譯、智慧助理等方面。

Q5 你怎麼想像人工智慧在五年後的發展?

A 其實我覺得不會有什麼精典限量天翻地覆的轉變。可能你的手機變得

更懂你的喜好了、每個你用的東西都變聰明了。可能有一

些有趣的新東西會出現,例如無人車可能會滿街跑吧。

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