第37手棋

智慧之窗:第37手棋

圍棋是一種變化最多的棋類遊戲,起源於中國,相傳始於堯舜時代,至今已有4千多年的歷史。圍棋的規則非常簡單,但易學難精。對弈時雙方在棋盤19x19的網格交叉點上,交替放置黑色和白色的棋子(黑棋先下)。下了的棋子不可再移動。對弈過程中,雙方圍地「提子」,以所圍到「地盤」的大小決定勝負 。圍棋棋盤有361格,所以極少 「和棋」(不分勝負)。

筆者在大學一年級時,遇見一位物理系的同班同學善下圍棋,就開始向他學棋,慢慢懂得一些佈局,「定石」、「先手」、「打劫」、「殺氣」、「做活」、「征子」、「點目」,「收官」及「復盤」等等基本手法。從9級入門開始,學了四年,還得「授三子」才能與他對弈(他當時大約是「一段」棋力,我頂多是3級–完全沒有圍棋天才),深知圍棋博大精深,對於像當時的「棋聖」吳清源九段,與本因坊秀哉九段等高手,可以說是佩服得五體投地。

由於規則簡單,棋盤上可下子的地方甚多(開始時可放置在361交叉點上任何一處)圍棋的變化多得無可勝數(至少10120),比整個宇宙中原子的數目還多不止億億萬萬倍,也遠遠超過電腦可以掌握的了。下圍棋得靠「判斷」、「感覺」及經驗等等非機械式的「天才」技能才行。故此有些孩童很會下棋(雖然思想還不周密),比方中國有個6歲的孩子,華文龍,有圍棋業餘5段的棋力;日本的天才少女棋手,仲邑堇,她在9歲時就有職業初段的棋力,在2019年1月與日本井山裕太九段受先(她持黑棋先下)對弈,這是無法想像的事。這樣的天才還大有人在,天才不是「教」出來的,「教」只不過是把他們發掘出來。這是「人性」的特質;人能教機器下圍棋嗎?

2015年,美國的谷歌公司(Google)有兩個英國人,席爾瓦(David Silver)和哈薩比斯(Demis Hassabis)會下圍棋,於是就以他們專業「神經科學」(neuro science)的手法作「深度學習」(Deep Learning),設計了一台以人工智能下圍棋的軟體,稱之為AlphaGo,這裡的Alpha 本是希臘字母的一個字「α」,有「第一」、「霸者」等多重意思,Go就是圍棋。中文把AlphaGo譯為「阿法狗」,可能沒有抓住這名稱隱藏的含義。2015年10月,「阿法狗」向歐洲職業圍棋冠軍,法籍華裔樊麾二段挑戰,開始時樊麾未把電腦放在眼中,不料竟以5:0慘敗,而且輸得口服心服,成了「阿法狗」粉絲。

2016年三月,「阿法狗」進而向韓國世界冠軍李世石(Lee Shedo)職業九段挑戰5番棋,勝者可得1百萬美元獎金。第一盤棋李世石沒有想到自己竟然會輸,也許大意失荊州。第二盤他全力以赴,持白棋後著。下了白36手棋李暫時離場,上到首爾光化門的四季酒店頂樓陽台去抽煙清腦,他回來時面對「阿法狗」下的(黑)第37手,這是他和全場觀戰的棋士專家都不能料到的「五線尖衝」(P10),以為是敗著。一方面是過去棋譜所沒見過的下法,專家們都以為在五線落子太高。我學棋的時候,高手教我圍棋有「金角,銀邊,草肚皮」的說法,就是圍棋盤的角只用圍兩邊,圍邊只用圍三邊,而圍棋盤中間一帶(肚皮)卻要多費週章圍四邊,吃力不討好。但是李世石長考之後不知所對,是比賽第二盤棋的輸贏的關鍵。「阿法狗」這手步棋不是人教出來的,也不知道它到底是怎麼想的。然而這一著卻奠定了「阿法狗」的勝勢,到第211手時,李世石「投子」認輸,電腦以2:0領先。以後這37手棋的下法,棋界稱之為「阿狗流」,與其他著名的「秀策流」(過去日本著名的棋士)、「中國流」等並列。

兩天後(三月12日)再戰,李世石又輸,事後李世石在討論會中起立鞠躬,「向人類道歉」。這5局棋電腦以4:1取勝。2016年12月,美國著名的科普網站,科學新聞(ScienceNew.org)在評選十大新聞中,名列第一的是「AlphaGo戰勝李世石」。

此後人工智能以「深度思考」(DeepMind)發展出AlphaGo Zero,不再用人類的圍棋譜來訓練電腦,這種人工智能不再學習人的做法,而以某種「自我的反思」創造出超越人類的圍棋思維,是「阿法狗」也所望塵莫及的。這Alpha Zero自我學習的軟體,經過幾天的自我學習,就已達到超人的地步,此後Alpha Zero以100:0 大勝人所教出來的「阿法狗」。我們已經不清楚它怎麼會一下子就這麼厲害了。

當人工智能會自我學習的時候,我們就難以預測它會怎麼做。我從前花了四年所學到的圍棋,人工智能也許只用幾秒鐘就學會了。但是我知道有些我不用1秒鐘就想通的事,人工智慧一萬年也不能懂的。我知道我為什麼愛下棋,我知道有時我明明可以贏的時候寧可輸掉,我知道與我下棋的是我的朋友,電腦卻渾然不覺。我又知道機器智慧是出於人的智慧,那麼人的智慧是哪裡來的呢?我知道神賜人智慧,祂是智慧的源頭,而我們現在愈來愈知道祂的智慧,真是何等的長闊高深。

文:黃小石

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