黃士傑指出,「AlphaGo」打敗李世乭的關鍵分別是「策略網路」與「質網路」,策略網路會從2、30萬份對戰棋譜中,挑出最好的20步棋步,可說是集結人類千年心血的結晶;質網路則會在下了幾步棋後,判斷盤面誰優勢,減少搜尋的深度,擷取可處理的範圍,這2點就是「AlphaGo」成功的秘訣。他說:『(原音)策略網路就是減少搜尋的廣度,因為只要從360步只要想到20步就好,然後質網路就是減少搜尋的深度,本來要搜尋到底,但是質網路只要搜尋前面幾步就知道優勢還劣勢,這就是AlphaGo成功的秘訣。』
黃士傑也期盼未來人工智慧將能運用在醫療及機器人,醫療方面他認為人工智慧將能從多筆診斷書中 ,找出最有可能的病徵,協助醫學診斷。
Google旗下公司DeepMind開發的人工智慧系統 「AlphaGo」,與韓國圍棋天才李世乭日前結束5場精彩的圍棋對弈,最終以4比1取得勝利。「AlphaGo」主要開發者、台灣博士黃士傑今天(18日)在台灣分享「AlphaGo」成功關鍵,分別是「策略網路」與「質網路」,讓「AlphaGo」從2、30萬份對戰棋譜中,找出最好的20步,是集結人類千年心血的結晶。
至於和李世乭對戰中輸了一場,外界認為「AlphaGo」在 意料之外的情況時,會出現一種BUG型態,黃士傑透露,當時質網路確實發生誤判,但詳細的原因還在找。
Google公司18日邀請「AlphaGo」主要開發者的黃士傑解析「AlphaGo」成功關鍵並分享未來人工智慧的願景。
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