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近日南韓棋王李世乭與Google旗下人工智慧公司開發的AlphaGo進行圍棋大戰，「李九段」苦吞三連敗，跌破大家眼鏡，所幸昨日出了「神之一手」贏得第一勝，幫人腦扳回一城。面對這個人工智慧發展的重大里程碑，台灣可以從中學到什麼？
這場比賽的結果和賽前預測差很大，主要因素有三項，第一是賽前大家低估了AlphaGo。AlphaGo程式設定可能是每盤棋贏夠多就好，而不是想冒險取得壓倒性大勝，所以局面領先時會下出人意料之外的「緩著」。第二是熟悉程度的不對等。AlphaGo在賽前已學習了李世乭的許多棋譜，而卻沒有多少AlphaGo的棋譜可供李世乭研究。第三是心理因素，李世乭因壓力大而顯現出緊張的情緒，相對而言，AlphaGo真正做到勝不驕敗不餒，毫無情緒可以波動。
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人工智慧起源於1950年左右，經過數十年的發展，已有非常多的成果應用在日常生活中，例如蘋果公司的Siri系統、工廠用的自動光學檢測、機場的人臉辨識系統、Google的無人車等。
AlphaGo的成功很大一部分可歸功於程式中的深度神經網路（deep neural network）等機器學習功能。一旦機器有自我學習能力，就有機會進步到設計者不能預知的程度。人工智慧與機器學習技術的應用範圍非常廣泛，未來許多產業的競爭力會取決於智慧的程度。例如智慧高的無人自動駕駛車可以上街不出車禍，智慧低的上不了路就要被淘汰。
另一個例子是巨量資料（big data），巨量資料的核心技術也是機器學習技術，可以從數十億筆電子商務資料中自動學習分析出消費者的喜好。未來能夠運用巨量資料的電商終將勝出。又如在各個路口裝感測器，車多時綠燈時間拉長，這是笨的物聯網。把所有的資料匯集到後端做巨量資料分析，以面的方式整體控制交通號誌，甚至影響未來的交通規畫，才是有智慧的物聯網。
我們在圍棋人機大戰的熱鬧之餘，更應注意到人工智慧與機器學習已有突破性的進展，這是一個喚醒台灣迎頭趕上的契機。我們該做的事很多，最基本的當然是人才的培育。人工智慧的進入門檻相當高，人才無法用短期訓練班的方式大量創造，需要政府、學界、產業界的重視與長期培養。
另一件我們可以立刻做的事是重新檢視一些重大計畫。以往有些計畫以為濾水器水世界有用到網路與手機就可以冠以智慧之名，可能忽略了導入成熟的人工智慧與機器學習技術，只要加以適當調整，就可以有畫龍點睛之效。若能如此，AlphaGo戰勝人類棋王這一事件對台灣的意義將深遠得多了。（作者為工研院巨量資訊科技中心主任）
(中國時報)
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