【一手養出清大台灣棋王 虎媽:如果沒有特殊選才,我們會重考】
翻開職業圍棋手的故事,各個戰績精彩斐然,但生命歷程卻大同小異。
由於職業圍棋士的考取資格有20歲的上限,一般說來棋手們多是國小、國中階段便通過職業考試,擁有「天才兒童」的形象,然而這些擁有天賦的兒童,往往在接連的職業賽事與頻繁的訓練中,不得不放棄升學。當這些職業棋手年屆而立,面臨身體、腦力不如前的瓶頸,通常只剩下投入圍棋教職的這個選項。
但王元均的經歷,翻轉了這套既定的腳本。
同時也有4部Youtube影片,追蹤數超過8萬的網紅范琪斐,也在其Youtube影片中提到,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...
世界 棋王 圍棋 在 財經主播/主持人 朱楚文 Facebook 的精選貼文
【當世界棋王遇上人工智慧,難道我們真的會被AI取代嗎?】
#採訪筆記 #人工智慧
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人工智慧這幾年風風火火,近年來對於人工智慧的討論越來越多,也看到更多AI在各產業的應用。
我自己在多年前因為專訪知名矽谷創業家馬丁福特,他跟我聊到未來我們的競爭對手將會是人工智慧,以及對於人工智慧將取代許多白領工作,可能會造成社會問題的擔憂(我有寫在書裡)
因此,讓我看人工智慧的角度除了科技面,也增加了對於社會面影響的關注。
談到這個又不得不提,多年前在電視台做國際HOT話題節目時,當時正逢AlphaGo與世界棋王們對奕,我緊盯著電視,眼睜睜目睹人類棋王被人工智慧打敗,心中震驚難以言喻,#畢竟圍棋是人類智慧的象徵,這是否代表著未來人類智慧真的不敵人工智慧?🧐
過了許多年,非常榮幸能在廣播節目《科技領航家》邀請到 #紅面棋王周俊勳,他是 #台灣唯一與AI對奕過的棋士,也是至今台灣世界冠軍紀錄保持者,
他跟我分享與AI決鬥的那一場戰役,我問他,輸得會不會很冤,為什麼中國棋王柯潔會說一輩子都贏不了AI?人類真的只能輸嗎?🧐
俊勳不疾不徐地跟我分享,其實現在棋士對弈,都找AI來進行練習,不過AI到底是不是靠著大數據與演算法就一定絕對贏,其實還有一些討論的空間。
圍棋界中的人工智慧,目前已經發展成三個階段:
🔸 2016年AlphaGo:
透過已知的規則、圍棋領域的知識,再加上人類過往棋譜資料訓練而成。簡單來說,就是我們一般理解的,AI因為能夠記住更多的棋譜,#從中去做更多的計算,因此會打贏人類。
🔸 2017年的AlphaGo Zero:
這時的AI,已經進行嶄新的突破,僅利用已知規則,不需要參考人類過往棋譜,#僅靠自我學習,也就是自己與自己對奕增強棋力,甚至打贏AlphaGo。
DeepMind聯合創始人兼CEO傑米斯·哈薩比斯曾說,AlphaGo Zero「不再受限於人類認知」。簡單來說,AlphaGo Zero的出現代表著AI不再需要參考人類的智慧,不是學習人類,而是靠著自我反思與摸索而超越人類。
🔸 2020年最新發表的MuZero:
這是最新DeepMind釋出的新技術,MuZero不需要人類給任何規則,在未知的動態環境下就能自動學習規則並作出最佳判斷,#具有圍棋棋招的自我反思和創造的能力。
雖然對於MuZero居然連圍棋規則也不學到底打贏人類是否有意義,還有爭議,不過針對AlphaGo打贏人類,俊勳分享自己輸的那一局的反思觀察,AI雖然確實有些優勢,
例如透過棋譜大數據的精準計算,可以預測更遠更廣的棋路,且不帶感情,相對來說也比較穩定,但是真正與人類交鋒決鬥時,不一定會比人類靈活。
📣簡單來說,#AI善於做長期佈局,這使得人類棋士在一開始還搞不清楚時,就掉入AI設計的圈套中,所以後面一路居於劣勢,容易輸棋,也使得人類棋士其實沒有與AI直接交鋒的機會。
而人類的優勢,其實是「#準度」,在複雜棋賽中,會將目標明確地用在計算關鍵的棋,不必像AI計算每一手的樹狀圖分析,因此在面對複雜棋面的 #肉搏戰階段 時,人類其實勝算比較高。
這其實很好理解,AI雖然強大,可以比人類精算出更遠的未來,但可能連三歲小孩都會的吃飯喝水,AI卻不會。
🧐 而我們該如何放大身為人類的優勢?
俊勳分享,應透過AI輔助,成為更好的、說故事的人,也就是學習駕馭AI,讓AI成為我們的工具,打破「#以經驗法則指導年輕一輩的舊有思維」,例如現在棋士在訓練時,都會導入AI系統的訓練方法,讓自己更強。
AI的出現,未來對於我們工作與產業的影響,將會隨著應用層面越來越廣,感受會越來越強,當取代舊有體制與工作的那一天來臨時,希望我們都能不要害怕,也最好能盡早準備,
👍學習和理解AI,至少能擁有AI的思維,讓AI成為我們的幫手,這就是人類的勝局。
🎙更多內容歡迎可以聽這集內容: https://user72908.psee.io/39r55p
紅面棋王周俊勳
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世界 棋王 圍棋 在 臺灣漫畫基地 Taiwan Comic Base Facebook 的最讚貼文
【新書上市】獅子藏匿的書屋
#臺灣首部圍棋職人劇 ,新稅漫畫家-小島用畫筆將「下棋決勝負」時的精神碰撞,以富有個人特色的線條流動感呈現出極具張力的畫面,一翻開就使人徹底投入這個黑白世界! #不能錯過的作品
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#故事簡介
前棋王,現任收書業者——元冬季,在自家租書店門口,遇見拿出「願望券」要求租房的神秘少年,自稱已是退籍院生的他,氣質沉穩卻疑點重重,似乎還有著超乎想像的棋力。
圍棋、漫畫、租書店,從圍棋界出逃的棋士重新相遇,在黑暗寂靜中,將心酸苦楚轉化成沁人勇氣的點點星光。
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#漫畫家是誰👉 小島 MangA
手繪漫畫、自由創作者。
「漫畫創作是件很難的事,而要自稱「某某家」更非易事,「漫畫家」這個稱謂對仍在摸索的我來說,實在言之過早,還請大家多多指教。」——出自《獅子藏匿的書屋》自介。
#臺灣漫畫
#畫面令人驚艷
#結合各種議題
世界 棋王 圍棋 在 范琪斐 Youtube 的最讚貼文
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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世界 棋王 圍棋 在 李基銘漢聲廣播電台-節目主持人-影音頻道 Youtube 的最佳貼文
本集主題:「棋手無悔:犯錯是成功必須的布局」介紹
訪問作者:周俊勳
內容簡介:
為自己的人生布一盤好棋的關鍵:
放手去做別人眼中的錯誤,你會更強壯!
世界棋王周俊勳的完勝關鍵
站在人生的至高點上,視野變得寬廣,需要面臨嶄新的人生挑戰,也需要面對「走下坡」的危機。圍棋界像是一個小型社會的縮影,棋士們為了獲取功名,明爭暗鬥的情形所在多有,而如何在這個看似表面平靜無波,暗裡動盪起伏的環境裡,堅守自己的中心思想,勇闖「別人眼中的錯誤」,找到生存的方式,棋王周俊勳將用最切身的經驗,如實真誠地分享他的所見所感。
從小因為胎記被取笑,被取不雅的綽號,伴隨而來的種種歧視眼光,這些不友善的際遇,都讓棋王周俊勳變得自卑,比起一般孩子的心智發展來得早熟敏感,而這個與生俱來的身體印記,則讓他將全部的心思專注在圍棋上,心無旁騖地投入圍棋的世界裡,一路往上攀爬。這些過往的黑暗和如今的光明,走過的人生道路,實際上是由無數大大小小的「決定」而成,這些決定經常被看衰,而周俊勳不畏懼始終堅持,造就時至今日的棋王地位。
作者簡介:周俊勳
臺灣人,職業圍棋棋士。臺灣1979年成立職業圍棋制度以來的第一位職業九段棋士。因右臉有大片紅色胎記,素有「紅面棋王」之稱。職業生涯曾獲得40多座冠軍,10多座亞軍,更於2007年第11屆LG盃世界棋王賽中以臺灣棋士的身份拿下首座世界冠軍。並為世界棋壇少數擁有三個職業圍棋組織棋籍的棋手。現任職於中華職業圍棋協會,培訓種子棋士,以推廣圍棋為終身職志,讓臺灣的圍棋文化更為普及。
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2016年,人類跟機器的關係似乎變得不太一樣了。Alphago打敗世界圍棋棋王李世乭,英國新創公司Babylon預計推出科聆聽病患訴說症狀並提供療程的app,美國律師事務所Baker & Hostetler 更開始啟用人工智慧ROSS來處理破產案件,「認事用法」的工作會不會在未來被人工智慧取代,轉眼間成了法律人非常關切的問題。
律師工作究竟會不會被取代?
現在的人工智慧可以做到哪些律師可以完成的事情?
最新的人工智慧法律服務有哪些?
法律人應該用什麼心態和技能面對這股科技襲來的巨浪?
法律白話文的團隊相信大家可能會對這些問題感到好奇,此次希望邀請曾在著名事務所工作,現與多位資訊工程師創立Lawsnote的Barry律師來和大家一起談談「律師會被人工智慧取代嗎?」希望大家也可以在現場提問交流,讓我們一起來討論科技在法律的未來趨勢。
WHO is Barry
Barry(郭榮彥)是位希望能用科技節省法律人時間的律師,抱持著這樣的信念創辦了Lawsnote。
WHAT is Lawsnote
Lawsnote團隊期待能透過科技節省法律人的時間,他們初試啼聲的排版工具網頁 (http://lawsnote.com/)跟一鍵全選 (https://barry.lawsnote.com/2016/03/clickallongoogle/#comment-23)都在實務工作界引起廣大的迴響。最新的作品是可以做筆記的電子法典beta.lawsnote.com (http://beta.lawsnote.com/)。