AI棋士

2016年3月的韓國，發生一件驚人的事：棋士李世乭與AlphaGo對弈。這個5場3勝的比賽，被喻為人機大戰的圍棋賽。

電腦與人對奕已非第一次，但圍棋已被喻為最後一個堡壘，因為圍棋的下棋點極多，變化之大，機器未必能計算。所以當時太多人覺得人機對奕，人有勝算機會。結果，AlphaGo連贏3場。雖然第4局李世乭贏，但第5局AlphaGo回復正常水平，以總數4比1勝。

當時除了知道AI之外，還有一樣東西叫深度學習(Deep Learning)。這兩個字彙，在今日已廣為人知，因為現在日常生活都有運用AI。

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2020年有不少獨立書店開幕。因為一場講座認識了Hong Kong Book Era閱讀書代的店主，襯著某日放工去逛一逛。書店處於旺角花墟的商業大廈中。到書店的那晚，街上仍是那麼多人選花買花，甚是熱鬧。轉入大廈到書店樓層，變得很寧謐，跟樓下的情況大相逕庭。書店雖不大，但設有坐位讓讀者閱讀。想店主是位整潔之人，地板一塵不染，很想席地而坐選書閱讀。

書店書量其實不少，除了文學書、政治書外，很驚訝有不少關於蒙古史的書籍。更驚訝有一本陳玉箴的《「台灣菜」的文化史：食物消費中的國家體現》這本枕頭書，也有一本《棋士與AI》。我最後選了後者，因為前者我已買了電子版（可惜我仍未開始閱讀）。

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AI向人類挑戰，棋士明明應該討厭AI。偏偏有兩位棋士對AI「友好」，一位是協助DeepMind去訓練AlphaGo的樊麾，另一位是王銘琬，亦是《棋士與AI》的作者。先介紹王銘琬棋士︰日本棋院九段棋士，曾奪本因坊及王座頭銜，他亦有參與AI軟體開發。正因為這樣，這書不但讓讀者了解AI的開發歷史，AlphaGo的自我學習過程，及往後AlphaGo的進化；亦同時有棋士分析AlphaGo如何影響圍棋發展。

王老師用了一個很易明的例子講圍棋：選舉。白子黑子都在拉選票，盡可能得到多票數（即圍棋術語中的「地」）。每行一步就如拉票以增加勝算。只是每次拉票不代表會有幫助，有些可能是即時性，有些則影響往後發展。到終局時，就看誰拿到最多票，還是中途放棄。

當然，圍棋不止於此，王老師另外經常提及AI及棋士的分別就是「感覺」。「感覺」是指下棋時與全局的感覺。所以當AlphaGo與李世乭對奕時，下子時總會出現「估你唔到」的情況，評論員（特別是韓國）都會露出不太懂的樣子；李世乭更因此陷入思緒混亂，因為一般人是不會這樣下子。書與AlphaGo的紀錄片都提及，AlphaGo本身只計算下那一子的勝負率，不會處理所謂的全局「感覺」。當然，「感覺」一詞本身就「好人類」（Human），要機器明白這點比較困難。不過王老師給予很正面的評價，認為這樣會刺激棋士想法，要跳出那固有思維，考慮不同的下子方式。他亦表述如何受AlphaGo啟發而改變棋路。這讓我想起《棋魂》中進藤光與關西棋院社清春對奕的那一場，他們二人開局，一個是5之5，一個是天元，完全是「嚇親人」。

AlphaGo之後「進化」到AlphaZero，然後退出圍棋界。它留下來的棋譜，成為了圍棋愛好者/棋士的學習對象。或許是一個很好的結束，因為它的自我學習程度，已經超過大家想像。AI的發展已經無法停止，只能盼望放在好的位置上。

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《棋士與AI》
https://www.books.com.tw/products/0010799461

棋靈王 - 進藤光 vs 關西棋院 社清春【天元 與 5之5 的激戰】https://www.youtube.com/watch?v=BoiS6N_ZP4I

AlphaGo - The Movie (Full Documentary)
https://www.youtube.com/watch?v=WXuK6gekU1Y

圖片來源：網絡截田