2016年3月14日 《AM 730》 鈺成其事

世界棋王李世乭連場敗給電腦AlphaGo，圍棋界一般的反應先是震驚，繼而恐懼。

賽前顯得自信心十足、聲稱要全勝五局的李世乭，輸了第一局之後，表示對結果感到「驚訝」。對於這第一局的賽情，專家評論說，李在初段有些不穩，但不久便已漸入佳境，曾一度形勢佔優，勝利在望；雙方在中盤互有失誤，可惜李世乭未有利用電腦的失誤奪得更大優勢，反被電腦找到機會令形勢逆轉；其後李世乭在劣勢下亂了步伐，連番犯錯，最終棄子投降。

於是有評論指出，人和電腦對弈，如果人至中盤仍未取得絕對優勢，就很大機會要落敗，因為人會感到心理壓力不斷增加，容易因急躁而影響判斷，落子出錯；電腦卻不會有情緒問題，而且隨著棋盤上剩餘的空間和棋局的變化不斷減少，電腦計算最優解的效率也不斷提高。此消彼長，人便要輸給電腦。這正是李世乭在第一局的表現給人們的印象。

但是，當李九段在第二局再輸了的時候，專家們紛紛改變了他們的看法，重新評估AlphaGo的威力。他們發現AlphaGo經常不按「棋理」落子，看起來有不少「失誤」，但最終卻仍是贏了棋局。李世乭在第二局比賽結束後說：「今天我覺得AlphaGo打出了近乎完美的比賽。在每一個時刻，我覺得它的每一個動作都很不合理」。

這就令專家們懷疑，AlphaGo其實不是不按棋理，而是遵循一套比棋手們所認識的更高深的棋理；他其實並沒有失誤，只是棋評人看不透他落子的奧妙。有人工智能專家更直言，棋評人評述賽情如何緊張曲折，只是憑人類的經驗和認識去觀察；其實電腦自始至終穩操勝券，每一步都是殺著，人類棋手一直在「被吊著打」，卻懵然不知！

電腦是從人類的經驗中學習圍棋的：AlphaGo蒐集了數千萬局人類對弈的數據，運用模仿人類神經網路運算模式的「深度學習」，在龐大的數據庫中進行抽象分類和尋找潛在的規則。現在，人類似乎要反過來向AlphaGo學習：九段高手趙惠連認為，AlphaGo可能改變了圍棋的範式以及學習和認識方法；AlphaGo「看待圍棋的方式與人類不同」，他的出現「將重新定義何謂圍棋」。

比人類更聰明的電腦是否已經出現了？連勝三局之後讓對手扳回一局，會否也是高智慧的表現？

（完）