作者曾靉 | 數位時代 – 2016年4月14日 下午8:35
3月9日到15日，在韓國首爾登場的圍棋比賽，
由世界棋王李世乭對上了人工智慧AlphaGo，
這場人機對弈，不僅同時為人工智慧與圍棋寫下了新的歷史，
也讓Google歐洲最大併購案的主角──DeepMind再度引起注目。
3 月15日，全世界都在屏息等待結果揭曉那一刻。南韓職業九段圍棋棋士李世顯得有些懊惱，他起身離席五分鐘、回座後深吸了一口氣，在第180手投子認輸，結束這場耗時五個小時的比賽。
根據第五局盤面情勢，他與對手──Google人工智慧AlphaGo的差距，估計只在半目到1目之間。在這場被視作人工智慧里程碑的世紀對弈中，AlphaGo最終以四勝一敗的成績，贏過了南韓棋王李世。
圍棋有千年歷史，其複雜程度在所有棋類遊戲中居首，一向被視為人工智慧最難以攻克的堡壘。1997年，當IBM深藍電腦（Deep Blue）打敗世界西洋棋冠軍卡斯帕羅夫（Gary Kasparov）時，還沒人相信電腦能夠進一步參透圍棋的玄秘。但人工智慧發展不過幾十年，便迎頭趕上了這千年歷史。
「我非常享受與AlphaGo的對戰。經過這次比賽，我對於傳統圍棋典範有了新的理解。接下來，還有許多研究、努力的空間。」李世在賽後如此說道，相較於比賽當下總是眉頭深鎖，賽後他的情緒不是落寞，更多的是對未來的興奮。
「我們必須對李世致上最高的敬意，沒有他的參與，我們沒有辦法突破AlphaGo的運算極限。」AlphaGo研發團隊、Google DeepMind執行長哈薩比斯（Demis Hassibis）說，「未來，我們希望能夠延續這個技術來完成更多的挑戰，從即時翻譯到智慧型手機的個人助理。甚至，發展到醫療應用上。」
人工智慧發展近70年，為什麼這次能夠有所突破？除了電腦的運算能力、運算量大幅提昇，讓AlphaGo能達到18層的深度運算外，還在於AlphaGo所運用的技術，是全世界第一個結合增強式學習（Reinforcement learning）與深度學習（Deep learning）的類神經網路（neural network），透過策略網路（Policy network）與價值網路（Value network）兩個網路來仿照人腦的思考模式，前者減少了搜尋廣度、後者降低了搜尋深度，讓AlphaGo做決策的方式，更貼近人類的直覺。
有趣的是，成也智能、敗也智能。在第四局對弈中，當李世在第78手下出妙手時，AlphaGo看似有點「慌」了，判斷不如往常有邏輯，最終一路出錯輸掉賽局。為什麼AlphaGo能夠一方面贏得有條理，也可能一瞬間輸得莫名其妙？這樣的探問，似乎比起誰勝幾局、誰負幾局，更加令人好奇。
智能：一場120億元的豪賭
智能（Intelligence），正是世上最難的一門學問。在深度學習領域，關於類神經網路的研究方興未艾，科學家們嘗試模擬人類大腦運作的方式，藉此探究各領域待解的問題。這場對弈，同樣也是網路巨擎Google在智能上的一場豪賭。
回溯到2014年，Google以約4億美元（120億台幣）的價格收購了這家來自英國的新創公司DeepMind，這筆交易至今仍是Google在歐洲最大宗的收購案。當時，DeepMind成立不到五年，也還沒有任何商業化的成績，卻被Google一眼相中。為了什麼？Google想賭的，是未來。
「解決智能，用它來讓世界更好。（SOLVE INTELLIGENCE, USE IT TO MAKE THE WORLD A BETTER PLACE.）」點進DeepMind網站首頁，一眼就看到這樣的宗旨。正如哈薩比斯所言，DeepMind有興趣的不只是圍棋，未來還要進一步應用到實際層面，舉凡智能所涉及的領域，遊戲、醫療、科學等。
試想，在無邊無盡的數據當中，人們窮其一生都無法解決的問題，未來便可能透過人工智慧獲得解答，也許是一個不治之症的關鍵療法、又或者是一個突破性的科學成果。
不過，這不意味著人類將會被AI取代，全球AI發展仍處在非常早期階段，像是AlphaGo沒有感情、不會生氣，它能夠在下圍棋勝過人類，但它沒有辦法主動思考、自己解決問題。哈薩比斯也強調，發明一個能夠取代人類的AI，不會是DeepMind未來的目標，「我們距離開發出和人類智力水平相當的技術至少還有數十年的時間。」回到一句，人工智慧終歸是人類的工具，人類的思考、直覺、想像，則是為這一切奠基的根本。
這是一家很有個性的「研究室」
哈薩比斯所執掌的DeepMind，是一家很有個性的公司。成立於2010年，在被Google收購之前，DeepMind投資人名單十分華麗，包括香港首富李嘉誠旗下投資公司Horizon Ventures、Skype共同創辦人塔林（Jaan Tallinn）、特斯拉（Tesla）執行長馬斯克（Elon Musk）等。即便後來被Google收購，團隊也並未搬到Google美國總部，實驗室仍舊位於英國倫敦。「我不覺得英國不值得一家頂尖的AI公司。」他說。
如今，DeepMind從原先的幾十人，擴張到200人規模。來自台灣的DeepMind成員黃士傑形容，DeepMind是一個非常扁平的組織，企業文化十分自由，老闆哈薩比斯也不以CEO自稱，同事之間就像同學一般，沒什麼距離感。目前，DeepMind裡只有三種人：工程師、研發人員、研發工程師。成員來自世界各國，卻很不像一個典型的創業公司，「公司所有的人都在做實驗，研究能量非常強。」黃士傑說。也許正是這樣的自由風氣，讓DeepMind的研究成果特別顯赫，AlphaGo的技術更曾兩度登上科學權威性期刊《Nature》封面。
而這場世紀對弈，背後最大的贏家非Google莫屬，連帶奠定其在人工智慧領域的領先地位。值得一提的是，Google在併購DeepMind之後，便給予團隊全然的自由，將其視為一個研究創新單位，不以營利為目的。另一方面，在被併購之前，也曾傳出Facebook同樣對DeepMind興致勃勃，但DeepMind最終選擇Google，關鍵原因便在於Google為其保留了一個人工智慧倫理團隊。
科技圈對於AI的發展論辯始終不歇，未來，AI若要擴及其他應用領域，面臨的倫理問題也只會多不會少。「我們一直在思索人工智慧的倫理問題，」哈薩比斯說，「與其到時候再來面對，我們希望現在就準備好。」
DeepMind內部就有一個九人倫理小組，其中三人來自Google、三人是DeepMind成員，另外三人則是外部獨立人員。除了事先針對不同領域可能會有的倫理問題進行研究，也對於內部的AI計畫進行審核。哈薩比斯說，在未來的真實世界，什麼事情都可能發生，對於不可知的未來，DeepMind正試著事先搞清楚。
「我不覺得AI是個危險，我覺得它很令人驚奇！」哈薩比斯堅定的說。未來，DeepMind除了電子遊戲外，也將布局機器人、醫療領域。「我研究AI，正在試著搞清楚宇宙是怎麼回事。」（Working on AI. Trying to understand what is really going on in the universe.）」正如同他在自己的Twitter個人簡介中這樣寫的，在AlphaGo勝出之後，AI將帶領人類通往的宇宙，還很大。
哈薩比斯（Demis Hassibis）
我不覺得AI是個危險，我覺得他很令人驚奇！
現職｜Google DeepMind共同創辦人兼執行長
出生｜1976年
學歷｜劍橋大學電腦科學一等榮譽學位、倫敦大學認知神經科學博士
經歷｜神經科學家、電腦科學家、西洋棋高手。曾創辦過電子遊戲公司「Elixir」。 2010年，與Shane Legg、Mustafa Suleyman共同創辦DeepMind。
1997年，當IBM深藍電腦擊敗世界西洋棋冠軍那一刻，哈薩比斯正在劍橋大學攻讀電腦科學。當時他剛接觸到圍棋「Go」，並下定決心，有一天也要做出一個下圍棋勝過人類的電腦系統。20年後，AlphaGo問世了。
3月9日，在韓國首爾登場的這場對弈，被視為人腦與電腦的對決。這場人機對弈，世界都在看。
哈薩比斯Q&A
Q1 人工智慧是一個很tricky的字眼，科學家們都有不一樣的定義，你認為的人工智慧是什麼？
A DeepMind想做的人工智慧，是通用人工智慧（Artificial General Intelligence，AGI）。兩個重點就是「通用（General）」與「學習（Learning）」。關鍵在於這個智能（Intelligence）應該要是通用的、有彈性的，它可以應用在很多事情，因為真實的世界，任何事情都可能會發生。類神經網絡就是一個仿大腦式的演算法，像是你的大腦在學習不同事情時用的是同一套系統，AGI也是一樣。
Q2 所以，人腦跟電腦在學習上有什麼差別？
A 人類有很多事情學得更快，很多事情我們可以做得更好，只要有人教你怎麼做，我們可以學習指示（instruction），你不一定得事先經歷這些事情就能反應。但機器不行，DeepMind的演算法就是在研究如何將系統調整得更像人類。
Q3 2014年被Google收購的時候，你們其中一個很重要的條件是要建立自己的倫理單位，為什麼？
A 我們一直在思索倫理問題，我們也很重視。你不會想當問題來了之後，才想你要怎麼面對他，我們想在這之前準備好。我們今年稍晚會公布我們初步的研究成果，還有這個團隊的正式名稱。
Q4 DeepMind的技術要怎麼應用到Google的產品上？
A 目前還沒有，但未來幾年可能會看到更多應用。例如推薦系統、翻譯、智慧助理等方面。
Q5 你怎麼想像人工智慧在五年後的發展？
A 其實我覺得不會有什麼天翻地覆的轉變。可能你的手機變得
更懂你的喜好了、每個你用的東西都變聰明了。可能有一
些有趣的新東西會出現，例如無人車可能會滿街跑吧。
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