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【鄧淑明博士「浪遊 IT 世界」】AI 新世代（二）：人定勝機？
話說廿年前，IBM 的 Deep Blue 集合所有人類已知的下棋知識和多位國際象棋高手的秘訣，一舉把國際象棋世界冠軍打敗。不過，這個專家系統配合超級電腦操作，本身在象棋上並無任何突破，好像一個勤力的學生，所有書本倒背如流，就是沒有自己的想法。同樣是人工智能（AI），但 AlphaGo 探取的方法卻完全兩樣。
圍棋（英名叫 Go）是中國三千年前的發明，對奕的二人輪流放下黑白兩子。據本身也是象棋神童的 DeepMind 創辦人 Demis Hassabis 說，國際象棋每一步平均有20個可能，圍棋則是 200，變化多 10 倍；而且規則勝負不如象棋般明確，傳統圍棋高手下棋講直覺，聽來相當玄妙。正因爲圍棋的複雜多變，Hassabis 以它為目標。
研究人員把 AlphaGo 當真人訓練，給它展示數以千萬計業餘好手的玩法，讓它「理解」人類怎樣下棋，沒有如 Deep Blue 般教授專家心法。結果它今年和世界冠軍、中國九段棋手柯潔對陣時，竟然行了好幾步前所未見的致勝方法，令圍棋界大為震撼，認為它突破了人類數以千百年累積的智慧，也令柯九段拜服得五體投地，封 AlphaGo 為圍棋之神！
鄧淑明博士
香港大學計算機科學系榮譽教授