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關於AlphaGo的想法

上週電腦資訊界最夯的新聞是AlphaGo對戰韓國圍棋九段棋手,對圍棋沒有特別興趣的我也會關心這場盛事,除了因為現在的人工智慧讓我好奇程度已經發展到哪,更由於AlphaGo的作者是我的師大資工的學長黃士傑,讓我想起還在大學和研究所時和他互動的情景,他認真地當林順喜老師的課程助教讓我深感他如此敬業,相較我曾當過阿喜高等演算法助教,可是就沒有他那麼熱誠,還會額外找時間教導學弟妹課業相關問題!

AlphaGo

士傑學長給我的感覺是非常務實,我研究所時去系館找我前女友,在走廊遇到他,他看到我就知道我要去找阿文(我前女友最後一個字跟我一樣),然後就示意我她人在研究室,對了,當時阿文的研究室跟士傑學長同一間,所以很多資工相關的問題有時候她會請教士傑學長。

AlphaGo3

我和前女友碩士畢業同時也是士傑學長博士畢業,那時阿文和我想邀約士傑學長夫妻一起吃飯,畢竟他有意無意指導我們許多資工問題,但是賢伉儷正準備要離開台灣,很可惜沒有一起吃飯聊天,聽君一席話勝讀百卷書

不過老實說,當時的我不懂得把握機會,好好請教士傑學長更多未來職涯的方向,說不一定可以縮短我嘗試錯誤的時間,甚至跟他一樣還沒畢業就被國外機構挖去當研究員!

AlphaGo棋力

AlphaGo能短時間內提升能力的三個關鍵

士傑學長在DeepMind工作兩年後被Google收購令人可喜可賀,更沒想到AlphaGo能代表Google挑戰韓國圍棋九段棋士李世石,就因為士傑學長在圍棋上的興趣付諸於電腦人工智慧,據阿喜說他曾經每天花16小時在寫圍棋程式,棋力是業餘六段的他在碩士班兩年博士班七年間不斷研究如何讓他的圍棋程式Erica更上一層樓,總算在畢業之前打敗當時全世界最強的圍棋程式Zen,於是我才肯定AlphaGo士傑學長貢獻度至少佔50%,也很高興地看他代替AlphaGo執棋與李世石對弈。

Go

圍棋的複雜度高達10的170次方

蒙地卡羅樹搜尋法聽起來好熟悉,那不就是高等演算法課時阿喜有時會提到的演算法,印象中我們有個作業要用它實作呢!

我想一個人之所以能徹底發揮潛力,除了天資聰穎之外,還要靠後天努力,我相信士傑學長擁有這兩項因素。此外,博士班畢業後的他到DeepMind這家專門研發遊戲人工智慧的英國公司,學習這家公司的經驗後肯定能讓他的Erica不斷提升等級,比如讓Erica有自我學習能力;再來被Google併購,因而可利用強大的硬體技術後援。想起阿喜提到要出國比賽前,會思考要帶怎樣規格的電腦,因為程式的能力某種程度上取決於硬體規格。

AlphaGo2

五場對奕中的第四場AlphaGo輸了。

回想小時候自己也熱衷玩遊戲,時常喜歡跟電腦對戰,因為不會像人那樣令人討厭XD~當然也時常破解電腦的策略,讓我很有成就感呢!通常在破解的時候,我會預料電腦的下一步甚至下好幾步的行為舉止,中途就會採取讓電腦無法預測的攻勢。同樣我看AlphaGo與李世石對戰,彼此一定有預測對方棋路的能力,而AlphaGo之所以勝出,大概是走出讓李世石無法預料到的步法,比如AlphaGo走出下十步會用到的一子,而李世石頂多能預測下九步,所以AlphaGo這神來一步就是勝出的關鍵之一。

之後隨著自我學習能力提升,無論是增強軟體(演算法、棋譜)硬體(分散式電腦),AlphaGo肯定能完勝全世界圍棋第一名的人類棋手!

以上是個人的淺見,對親愛的士傑學長致敬。

話說,Erica是學長太太的名字呢!

最後想提一個演算想法,圍棋棋盤總共有361(19×19)格,它有361!個可能,約等於10的170次方,這是個天文數字,若用窮舉法不知道要幾億年。有趣的是可以類比人生,我們人生有無限多種可能,每個人都有自己想要走的路,所以要有策略性地去選擇,可以根據他人的經驗自己的智慧

如果用電腦資訊演算法來思考,我先前文章削減與搜尋 (Prune and Search)有解釋是切割與征服 (Divide and Conquer)的特例。若只是切割與征服會耗費很多時間去嘗試錯誤,然若能削減與搜尋必能縮短嘗試錯誤的時間,就能比一般人更早找到人生任務,那關鍵就是清楚知道自己要的是什麼,把多餘的可能恰當地捨棄,專注在對自己有益的部分上。

2016/6/6更新:

2016師大傑出校友黃士傑

參考:

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