關於 alphago master ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

世界トップ棋士を相手に連戦連勝した謎の棋士の正体はGoogleのAlphaGo(2017)
https://gigazine.net/news/20170105-mystery-go-master-alphago/

囲碁AI「AlphaGo」に敗北した世界チャンピオンが「AIを負かすことはできない」と棋士を引退(2019)
https://gigazine.net/news/20191128-alpha-go-master-retire/

【撼動圍棋界的 AI 棋手 AlphaGo】​

#科普影片 #講故事​

最近大家對天才西洋棋手的影集相當感興趣，​
趕緊趁亂介紹圍棋界的 AI 棋手 AlphaGo，​
在挑戰世界棋王之前，先秘密挑戰歐洲冠軍的故事。​
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大家可能都知道人工智慧 AlphaGo 打敗了圍棋世界冠軍，但很少人知道它大部分是由臺灣工程師黃士傑做出來的。他從師大就開始做這個主題，加入 Deepmind 公司時，面試主管還一直跟他說：「我們不做圍棋」 #搖手指 ​
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沒想到後來公司政策轉變，接連做出 AlphaGo、升級版 AlphaGo Master，和自學3天就出師的 AlphaGo ​ Zero......​
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今天的影片，講這個故事給你聽，影片連結在底下↓↓

唯一戰勝 Google 旗下 Deep Mind 公司開發的人工智慧 AlphaGo 的南韓棋王李世乭，宣布將要退休，因為他認為人類永遠沒辦法擊敗人工智慧。

不過演算法不是只會越來越強大，為什麼 AlphaGo 會錯判輸給李世乭呢？

因為AlphaGo 有個叫『隨機森林』的算法，可以預測對手可能會下哪一步，但李世乭這一步下在 AlphaGo 認為對方不可能會去下的那一步，李世乭當時下完這步棋，Alphago 還認為自己的贏面超過八成，繼續往後下了十手之後，Alphago 自己有一個勝率的表，突然開始下降，發現自己處於弱勢了，開始慌張了，於是 Alphago 就開始亂下險棋，出現了連業餘選手都不會犯的錯，想賭李世乭會出錯，最後就輸了。

但 AlphaGo 也從敗給李世乭找到自身弱點，再次強化學習能力。像 AlphaGo 的孿生兄弟 AlphaGo Zero，就是完全不靠任何人類經驗訓練的神經網路，它就是不斷跟自己對戰學習，結果在自學 3 天後，就以 100：0 打敗了舊版 AlphaGo ，自學 40 天後，就擊敗了曾經戰勝中國棋手柯潔的 AlphaGo Master，成為世界上最強的圍棋程式！

雖然未來人類可能再也贏不過AI，不過AI 的加入反而讓圍棋有了更多玩法，這時候 AI 的功能，是在擴展人類棋手的思路，和人類合作一起探索圍棋還未被發掘的領域。

因為圍棋是世界上最複雜的遊戲！是看哪個顏色的棋子，圈出的空間最多，誰就獲勝。聽起來規則很簡單，但實際上卻複雜到不行。

圍棋的棋盤是 19X19，通常一步會有 200 種下法，圍棋變化位置的排列組合一共有10 的 170 次方種可能性，比整個宇宙的原子數ㄅ10 的 80 次方還要多更多！人類通常都只能憑經驗跟感覺判斷，但判斷才是最困難的。剛有說嘛，圍棋的勝負是由最終局時，雙方控制地盤的多寡決定，但棋局進行到一半，雙方的地盤都還沒封閉，怎麽判斷形勢呢？很多職業棋手之間微妙的差異，就是體現在這個判斷能力上。

但就連開發 AlphaGo 的團隊都坦言，AlphaGo 面前的最大問題，和人類棋手是一樣的，就是圍棋太難了，還有規則中的規則，例如優勢、虧損、打劫，雖然 AlphaGo 的勝利或失敗，完全取決於這些機率的估計是否準確，但計算力還遠遠達不到『最優解』的程度。目前AlphaGo 團隊的做法是，讓AlphaGo學習像人類棋手一樣，去選點和判斷。

當機器把一件事情做得比人類好時，我們還能做什麼？
你對棋王退休有什麼看法？快和我們一起分享！

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