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[東華大學專欄] 以AlphaGo為例 看人工智慧對世界的影響 列印
作者是 東方報   
週四, 27 七月 2017 07:46

谷歌DeepMind團隊的AlphaGo在去年3月擊敗南韓棋王李世乭九段,震撼了全世界,可說是人工智慧的重要里程碑。

今年初,更在網路上六十連勝多為九段高手,明顯已經超越人類等級。AlphaGo主要是以人工智慧深度學習與蒙地卡羅樹搜尋的技術來開發,並以強化式學習的方式提高棋力。

谷歌DeepMind在三年前開始網羅機器學習與電腦圍棋菁英,包括席維爾(David Silver)、黃士傑(Aja Huang)、麥迪遜(Chris J. Maddison)等專家學者,加上充沛的計算資源與大量的資訊人才,不但影響了圍棋的發展,也讓很多人開始思考人工智慧對人類未來的影響。

AlphaGo所使用的深度學習技術是一種類神經網路(Neural Network)技術,早在二十世紀中期,就有許多學者提出類神經網路(Neural Network)的概念,在1980年開始,類神經網路開始實際應用在解決現實世界問題,一般的類神經網路可分為輸入層、輸出層與隱藏層。

如下圖,輸入層為圖片,輸出層為圖片種類判斷,其餘則為隱藏層。而所謂深度學習網路,其中的深度就是指隱藏層的個數,增加深度可以使得網路可以處理更複雜的問題。

例如相對於圍棋這種複雜的遊戲,AlphaGo的深度學習網路深度就設定為13層。深度學習類神經網路原本用在圖形辨識問題,如圖一,圖中深度學習網路是用來辨識圖形,並予以分類。

2011年起,因為可以充分利用GPU繪圖顯示晶片的大量平行化的運算特性,大幅提高效能至實用階段。

這次AlphaGo取得的大勝利,不免讓人擔憂電腦是否會取代人腦的問題,事實上,AlphaGo的架構,只能解特定問題,並不是泛用性的智慧,因此並無跟一般人腦競爭的問題。

倒是這種架構可以應用在許多領域,例如Google即宣稱將使用在醫療問題上,此想法是相當合理的。

我們可以把對病人的醫療當作下棋,而對手是疾病,所有醫療病歷則是棋譜,如此就可以將AlphaGo的架構與技術使用在解決醫療問題。

國立東華大學人工智慧實驗室,目前也將此人工智慧技術廣泛使用於各領域,如電腦對局、股市技術分析、商用繪圖品質判斷、原住民族語辨識與翻譯、環境品質監控、機器手臂與無人機等相關應用。

其中電腦對局部分,東華大學利用人工智慧技術發展的程式,在國際比賽得過很多獎牌,也發表過很多創新技術。

國際電腦對局學會主席赫立克就曾經公開表揚東華大學對學術界的貢獻,顯示東華大學的人工智慧技術發展,備受國際間的肯定。

總而言之,AlphaGo的相關技術,影響將是非常深遠的。相關技術在廣泛應用之後,對人類社會帶來的影響,不單是許多技術與服務的提升,原本許多行業的能力將受到人工智慧的挑戰。在可見的將來,許多的工作將逐步被電腦取代,直接的衝擊是失業人口增加,長遠來看,人類整體工作負擔減輕,可享受更好的生活品質與服務。但是科技進步的果實,是否可以分享給普羅大眾,增進人類全體之生活?這才是我們真正必須面對的問題。