與人工智能對戰　韓國棋王第一局吞敗

人工智能與世界圍棋冠軍──韓國棋手李世石的棋王爭霸戰周三（9日）迎來首戰，結果人工智能取得第一勝。

來自韓國的圍棋九段棋手李世石與谷歌（Google）開發的人工智能系統AlphaGo，在韓國首爾展開「電腦與人腦」五場對戰，贏家能得到約1百萬美元（約651萬人民幣）獎金。

去年10月，AlphaGo出人意料的五局全拿，大勝歐洲圍棋冠軍、職業二段棋手樊麾。

電腦已經在世界西洋棋比賽中擊敗人類，但源自中國的圍棋被認為是複雜程度更高的棋種。

BBC記者斯蒂文·埃文斯（Stephen Evans）在首爾報道，李世石在比賽前看似「緊張，一邊嘆氣，手一邊顫抖著。」

但整場近四小時的對弈中，李世石一開始佔上風，但在最後的20分鐘，AlphaGo取得無懈可擊的領先，李世石只能將勝利拱手讓「機」。

演算法v.s.直覺

這場對決被視為人工智能走到今日的成果測試。

人工智能的里程碑之一是IBM的超級電腦「深藍」（Deep Blue）在1997年擊敗當時的世界西洋棋棋王加裏·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）。

但圍棋是擁有3000多年歷史的中國棋種，複雜程度比西洋棋來得高。

專家表示，圍棋是更困難的挑戰，因為它有著難以計數的行棋方式，這意味著電腦必須要有類似人類的「直覺」才能在比賽中佔上風。

李世石對BBC說：「與機器對戰和與人對戰是很不一樣的。」

「與人對戰時，你通常能感覺到對手的呼吸、氣場。而在許多時候你是依據對手的身體動態來做下一步決定。」

「和機器對戰，你就不能這麼做。」

從錯中學

谷歌的AlphaGo是由英國電腦公司DeepMind研發，該公司2014年被谷歌收購。

這個電腦程式一開始從過去的棋賽中學習普遍模式。DeepMind的總裁德米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）對BBC說。

「當學習完普遍模式後，他從觀看職業比賽中學習到合理的標凖，然後就開始自己下，透過上百萬次不同的下法，他累積經驗，一次比一次更好，他從錯誤中學習。」

從經驗中自我學習與進步意味著超級電腦又比去年擊敗歐洲冠軍時更強大。

（編譯：劉子維　責編：歐陽成）