【當世界棋王遇上人工智慧，難道我們真的會被AI取代嗎？】　
＃採訪筆記 ＃人工智慧
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人工智慧這幾年風風火火，近年來對於人工智慧的討論越來越多，也看到更多AI在各產業的應用。　　
　　
我自己在多年前因為專訪知名矽谷創業家馬丁福特，他跟我聊到未來我們的競爭對手將會是人工智慧，以及對於人工智慧將取代許多白領工作，可能會造成社會問題的擔憂(我有寫在書裡)　　
　　
因此，讓我看人工智慧的角度除了科技面，也增加了對於社會面影響的關注。　　　　
　　　　
談到這個又不得不提，多年前在電視台做國際HOT話題節目時，當時正逢AlphaGo與世界棋王們對奕，我緊盯著電視，眼睜睜目睹人類棋王被人工智慧打敗，心中震驚難以言喻，＃畢竟圍棋是人類智慧的象徵，這是否代表著未來人類智慧真的不敵人工智慧？🧐　　　
　　
過了許多年，非常榮幸能在廣播節目《科技領航家》邀請到　＃紅面棋王周俊勳，他是　＃台灣唯一與AI對奕過的棋士，也是至今台灣世界冠軍紀錄保持者，　　
　　
他跟我分享與AI決鬥的那一場戰役，我問他，輸得會不會很冤，為什麼中國棋王柯潔會說一輩子都贏不了AI？人類真的只能輸嗎？🧐　　　
　　
俊勳不疾不徐地跟我分享，其實現在棋士對弈，都找AI來進行練習，不過AI到底是不是靠著大數據與演算法就一定絕對贏，其實還有一些討論的空間。　　
　　
圍棋界中的人工智慧，目前已經發展成三個階段：　　
　　
🔸 2016年AlphaGo：　　
　　
透過已知的規則、圍棋領域的知識，再加上人類過往棋譜資料訓練而成。簡單來說，就是我們一般理解的，AI因為能夠記住更多的棋譜，＃從中去做更多的計算，因此會打贏人類。　　
　　
🔸 2017年的AlphaGo Zero：　　
　　
這時的AI，已經進行嶄新的突破，僅利用已知規則，不需要參考人類過往棋譜，＃僅靠自我學習，也就是自己與自己對奕增強棋力，甚至打贏AlphaGo。　　
　　
DeepMind聯合創始人兼CEO傑米斯·哈薩比斯曾說，AlphaGo Zero「不再受限於人類認知」。簡單來說，AlphaGo Zero的出現代表著AI不再需要參考人類的智慧，不是學習人類，而是靠著自我反思與摸索而超越人類。　　
　　
🔸 2020年最新發表的MuZero：　　
　　
這是最新DeepMind釋出的新技術，MuZero不需要人類給任何規則，在未知的動態環境下就能自動學習規則並作出最佳判斷，＃具有圍棋棋招的自我反思和創造的能力。　　
　　
雖然對於MuZero居然連圍棋規則也不學到底打贏人類是否有意義，還有爭議，不過針對AlphaGo打贏人類，俊勳分享自己輸的那一局的反思觀察，AI雖然確實有些優勢，　　
　　
例如透過棋譜大數據的精準計算，可以預測更遠更廣的棋路，且不帶感情，相對來說也比較穩定，但是真正與人類交鋒決鬥時，不一定會比人類靈活。　　
　　
📣簡單來說，＃AI善於做長期佈局，這使得人類棋士在一開始還搞不清楚時，就掉入AI設計的圈套中，所以後面一路居於劣勢，容易輸棋，也使得人類棋士其實沒有與AI直接交鋒的機會。　　
　　
而人類的優勢，其實是「＃準度」，在複雜棋賽中，會將目標明確地用在計算關鍵的棋，不必像AI計算每一手的樹狀圖分析，因此在面對複雜棋面的　＃肉搏戰階段　時，人類其實勝算比較高。　　
　　
這其實很好理解，AI雖然強大，可以比人類精算出更遠的未來，但可能連三歲小孩都會的吃飯喝水，AI卻不會。　　
　　
🧐　而我們該如何放大身為人類的優勢？　　
　　
俊勳分享，應透過AI輔助，成為更好的、說故事的人，也就是學習駕馭AI，讓AI成為我們的工具，打破「＃以經驗法則指導年輕一輩的舊有思維」，例如現在棋士在訓練時，都會導入AI系統的訓練方法，讓自己更強。　　　　
　　
AI的出現，未來對於我們工作與產業的影響，將會隨著應用層面越來越廣，感受會越來越強，當取代舊有體制與工作的那一天來臨時，希望我們都能不要害怕，也最好能盡早準備，　　
　　
👍學習和理解AI，至少能擁有AI的思維，讓AI成為我們的幫手，這就是人類的勝局。　
　　
🎙更多內容歡迎可以聽這集內容： https://user72908.psee.io/39r55p

紅面棋王周俊勳

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🎧 楚文的廣播Podcast節目|#科技領航家
✨ 聚焦科技趨勢話題 科技人懂理財 科技人職場衝
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首播 每周二18:30-19:00、重播 每周三 08:15-08:45

▶️EP65【科技趨勢話題】完全自學規則的AI誕生！人工智慧征服圍棋後，也將征服人類？/專訪「紅面棋王」周俊勳

🎧廣播Podcast節目/科技領航家/朱楚文主持

《科技領航家》每週向科技人聊科技事，
近期您如果有關心產業發展，
您會發現在2021年，
AI依然是產業非常火熱的話題。
CES 2021前陣子落幕，
擁有許多 #AI新應用的發表，
但您有想過自己該如何跟AI共處嗎？
而現在AI又發展到什麼程度了呢？

還記得之前DeepMind公司創造的 #AlphaGo
與圍棋世界冠軍柯潔對弈，
AlphaGo壓倒性勝出，
人工智慧發展震驚全球。
去年底DeepMind 發表新一代的 AI 系統 #MuZero，
更聲稱能在不知道遊戲規則的狀態下自學，
精通西洋棋、圍棋、將棋等等。

今年節目非常榮幸邀請到
全台灣唯一和AlphaGo下過棋的人，
他就是曾勇奪 #世界職業圍棋冠軍 的
「#紅面棋王」#周俊勳。
從2008年起，
周俊勳就加入圍棋人工智慧的對弈訓練，
一路見證圍棋AI發展。
歡迎棋王分享AI與人類的差異為何？
AI如何改變圍棋世界？
我們該怎麼放大身為人類的優勢？
人類棋士的 #覆盤 與AI的自我調整差別在哪？

紅面棋王周俊勳

💥本集Podcast收聽➤➤ https://user72908.psee.io/39r55p

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【Unwire.hk】新 AI 自學打機及捉棋　MuZero 更勝 AlphaGo

如今人工智能大行其道，不論是演算法、顯示卡、處理器等，都一一將人工智能加入技術中。而人工智能的進化速度之快，更已不是在專精層面，在通用的層面上人工智能也有新突破。

人工智能公司 DeepMind 早前於《自然》期刊上，發佈了新一款 AI 模型 MuZero，它的最大特點是精通各種不同遊戲如雅達利 （Atari）電子遊戲、西洋棋、圍棋及日本象棋，並且能夠在不告知遊戲規則的情況下，也可以在過程之中自行學習與領悟。Deepmind 更指，它在各種遊戲上的表現都十分優秀。

根據 DeepMind 的講法，MuZero 的設計理念，是為了應用在現實環境，並可以在不同環境下應用的人工智能，並且可以應對未知、複雜及混亂的環境，當中有甚多未知的「遊戲規則」。而它的運作方式，就是為它所遊玩的遊戲建立一個模型，然後依照該模型分析，並規劃出遊戲中最好的策略。

DeepMind 提供的資訊透露，MuZero 主要以三種環境的元素繪製模型，然後規劃：當前位置的好壞、採取那一個行動是最好、以及最後一個行動的好壞。

負責開發這款人工智能的電腦科學家大衛西爾弗（David Silver）在英國廣播公司（BBC）的訪問中透露，「這個人工智能起初一無所知，只可以在不停嘗試與失敗之中探索世界的規則，然後以這些規則，去達致超越人類的表現。」

他們亦測試了 MuZero 在各項棋類遊戲上的效能，發現不單在棋類遊戲上有 AlphaZero 同樣的效能水準，比起現有的最佳系統，它在 Atari 遊戲的表現更是超越同儕。

他續指，這款人工智能已應用在壓縮影片上，因為在網絡上的流量絕大多數都是影片，如果能夠有效地壓縮影片的流量，可節省不少開支。

MuZero 最初在 2019 已經公布，不過正式在《自然》期刊上發表則在今年（2020 年）年尾。

#科技 #娛樂