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人工智慧崛起,人類從此俯首稱臣?《電腦簡史》 楔子

張瑞棋_96
・2020/02/17 ・2471字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 572 ・九年級

曾經,電腦只是個計算工具,雖然計算能力遠勝過人類,卻缺乏人類的智慧。但近來人工智慧崛起,在各種不同領域的表現已超越人類,以致於物理大師霍金與企業怪傑伊隆·馬斯克都憂心人類未來會受到威脅。電影《魔鬼終結者》中的「天網」有一天會成真嗎?電腦究竟如何從簡單的計算機,一步步演進為人工智慧,超越自詡為「萬物之靈」的人類?《電腦簡史:從齒輪到 AI》這本書將從齒輪時代、電腦時代、網路時代、AI時代,依序回顧電腦的演進。

楔子

2016 年 3 月 9 日,韓國首爾的四季酒店進行一場全球矚目的圍棋之戰,估計全世界有八千萬人透過網路觀賞直播賽事。

持黑子的一方是 33 歲的韓國圍棋高手李世乭,他自 2002 年起已在主要的國際賽事拿下十八座冠軍,堪稱一代巨匠。坐在他對面持白子的,是來自台灣的資工博士黃士傑,不過他並非真正的比賽選手,而是聽從指令落子而已。給予指令的倒也不是什麼不肯露面的隱世高手,事實上,要挑戰李世乭的並非人類,而是由黃士傑參與設計的電腦程式「 AlphaGo 」。

人類與電腦的激烈「棋戰」

電腦挑戰人類已不是新鮮事。早在 1997 年, IBM 的「深藍」電腦就打敗了當時的西洋棋世界冠軍卡斯帕羅夫。雖然這的確算是電腦的一大步,但許多人對這結果並不是太意外。畢竟西洋棋的棋盤只有八八六十四格,加上棋子的走法有其限制,例如士兵只能向前走一步、主教只能斜著走,因此平均而言,每一手棋大概有三十種選擇;而深藍每秒可計算兩億步,如果以三、四秒的思考時間,深藍就可以算出未來六步的所有可能變化 (30 的六次方等於 7.3 億) ,因此有很大的優勢贏過人腦。而最後深藍就以二勝三和一負,一盤的差距打敗卡斯帕羅夫。

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不過電腦這種「暴力法」遇到圍棋可就沒轍了。圍棋棋盤縱橫各有十九條線,形成三百六十一個交叉點,對弈雙方須輪流下在其中任一點。以初始階段每手棋有三百種選擇來估算,未來六步的所有可能性可是西洋棋的一百萬倍!更重要的是,圍棋的勝負策略與西洋棋大不相同;西洋棋的目標就在於讓對方的國王無路可走,勝負與盤面剩餘的棋子多寡有很高的相關性,因此電腦大致上只要評估未來幾步如何安全吃掉對方的棋子。但是下圍棋卻無法這麼做。

圍棋比的是誰最後圍的地比較多,局部的優勢無法保證全面的勝利,甚至前面所落的棋子到後面可能發揮意想不到的作用,因此光掌握未來幾步的所有可能性是沒有用的。難道以超級電腦現在的計算能力,不能把所有可能的棋局變化都先算出來嗎?

答案是不可能。因為圍棋所有可能的擺法有 10 的 170 次方這麼多種,而我們宇宙所有的粒子加起來也不過大約 10 的 80 次方。因此即使電腦已經在西洋棋打敗人類,但圍棋如此詭譎複雜,普遍還是相信電腦仍遠遠不及真正的圍棋高手。事實上,在 AlphaGo 出現之前,最厲害的圍棋電腦軟體也只在九段職業棋士讓四子(電腦一開始就先擺四顆棋子)的情況下,偶而贏過幾盤。

IBM 的「深藍」電腦打敗了西洋棋世界冠軍卡斯帕羅夫,當時堪稱「超級電腦」。圖\flickr

人工智慧演算法成為棋局黑馬

因此當開發 AlphaGo 的 Deep Mind 公司於 2016 年元月發表論文,宣稱它採用獨特的人工智慧 (Artificial Intelligence) 演算法,於去年十月在沒有讓子的情況下,以五戰全勝打敗歐洲圍棋冠軍樊麾時,即引起熱烈討論。

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不過歐洲的圍棋風氣不盛,樊麾雖是冠軍,但其實棋力只有二段,遠遜於李世乭這樣高達九段的頂尖高手,不足以代表人類的最高水準。這就是為什麼這次在首爾舉行五回合的人機大戰如此引人注目,如果李世乭也輸了,意謂著連圍棋這個需要衡量整體局勢與微妙變化,應是人類智慧獨擅勝場的領域,也被電腦超越了。

李世乭在賽前研究過 AlphaGo 與樊麾對弈的棋譜,他自己評估 AlphaGo 約有三段的棋力,因此頗有自信能拿下比賽勝利。其他職業棋士與電腦專家也都普遍看好李世乭將會勝出,例如人工智慧專家李開復估算 AlphaGo 每盤獲勝的機率只有 11 % ,因此以五戰三勝以上的戰績勝出的機率僅百分之一;世界排名第一的中國棋士柯潔更笑稱願賭李世乭以五比零橫掃。至於 Deep Mind 這邊,執行長哈薩比斯 (Demis Hassabis) 雖然宣稱 AlphaGo 這幾個月經過人工智慧的自我訓練,棋力已再大幅躍進,卻也沒必勝的把握,僅保守評估可能會是五五波的比賽。

開局李世乭採取前所未見的下法,或許是認為 AlphaGo 既然是從人類過去的棋譜汲取經驗,那就出其不意讓它無所適從。不過出險招的代價反而讓他自己一路被 AlphaGo 壓著打,難挽劣勢。所幸中盤 AlphaGo 竟下了一手失著,李世乭逮住機會,扭轉局面。眼見漸入佳境之際,卻見 AlphaGo 又一個妙手侵入黑棋地盤,再度奪回優勢,最後李世乭眼見大勢已去,只得棄子認輸。

這個結果不只李世乭自己感到驚訝,所有觀賽的人也都不敢置信:電腦竟然打敗數一數二的圍棋大師!

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但畢竟這只是第一盤,或許是李世乭過於輕敵,也或許是他不該故意出險招,總之人們相信往後幾場李世乭若能穩紮穩打,應該還是會反敗為勝。不料結果完全出乎大家意料之外,接連兩盤也都由 AlphaGo 勝出,李世乭竟連輸三盤!直到第四盤他才以完全不在 AlphaGo 計算之內的「神之一手」,讓 AlphaGo 應對失誤,終於贏得一盤,為人類扳回一點顏面。不過第五盤李世乭未能乘勝追擊,最終 AlphaGo 就以四勝一敗的戰績贏得這場世紀之戰。

原本不被看好勝率的 AlphaGo ,在與圍棋高手對戰中拿下前所未有的勝利。圖\flickr

AlphaGo 再度點燃「人工智慧」熱潮

如果有人還堅持這只能代表李世乭個人的輸贏,那麼 2017 年元月,升級版的 AlphaGo 匿名在網路上以六十連勝橫掃中國棋壇所有高手,接著不到三個月又以三比零擊潰「人類最後希望」柯潔後,就再也無人懷疑:圍棋這塊聖地,人類也得對電腦俯首稱臣了。

自此,「人工智慧」這個沉寂已久的名詞再次沸沸揚揚的出現在各種不同領域:自駕車、人臉辨識、智慧音箱、醫療診斷、……;許多我們過往認為電腦做不到的事,如今人工智慧不僅都做到了,還做得比人類更好。

電腦究竟如何從簡單的計算機,一步步演進為人工智慧,超越自詡為「萬物之靈」的人類?且讓我們回顧這段電腦演進史吧。

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人工智慧是由前人一步一步累積的智慧結晶,電腦的成長史耐人尋味。圖\pixabay

 

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張瑞棋_96
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1987年清華大學工業工程系畢業,1992年取得美國西北大學工業工程碩士。浮沉科技業近二十載後,退休賦閒在家,當了中年大叔才開始寫作,成為泛科學專欄作者。著有《科學史上的今天》一書;個人臉書粉絲頁《科學棋談》。

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停工即停薪:如何證明你的時間值多少?車禍背後的認知 x 情緒 x 金錢 x 法律大混戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/01/09 ・3286字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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本文與 PAMO車禍線上律師 合作,泛科學企劃執行

走在台灣的街頭,你是否發現馬路變得越來越「急躁」?滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車,為了拚單量與獎金,每個人都在跟時間賽跑 。與此同時,拜經濟發展所賜,路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈,讓車禍不再只是一場意外,更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出,我們正處於一個交通生態的轉折點,當「把車當生財工具」的職業駕駛,撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主,傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」(有跑才有錢,沒跑就沒收入)的零工經濟時代,如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退?

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如果運氣不好遇上車禍,我們該如何證明自己的時間價值?/ 圖片來源: Nano Banana

薪資證明的難題:零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠,邏輯相對單純:拿出公司的薪資單或扣繳憑單,計算這幾個月的平均薪資,就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代,這套邏輯卡關了!施尚宏律師指出,許多外送員、自由接案者或是工地打工者,他們的收入往往是領現金,或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是,零工經濟的特性是「高度變動」,上個月可能拚了 7 萬,這個月休息可能只有 0 元,導致「平均收入」難以定義 。

這時候,律師的角色就不只是法條的背誦者,更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台(如 Uber、台灣大車隊)的流水帳整合,或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入(例如學生開學期間),只要能證明過往的接單能力與紀錄,在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

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PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』,轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言 / 圖片來源: Nano Banana

300 萬張罰單背後的僥倖:你的直覺,正在害死你

根據警政署統計,台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」,一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後,藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A:我在紅線違停,人還在車上,沒撞到也要負責? 許多人認為:「我人就在車上,車子也沒動,甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我,自己操作不當摔倒了,這關我什麼事?」

施律師警告,這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道,導致後方車輛必須閃避而發生事故,你就可能必須背負民事賠償責任,甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話: 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態,其巨大的代價可能是人命。

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陷阱 B:變換車道沒擦撞,對方自己嚇到摔車也算我的? 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時,後方騎士因為嚇到而摔車,但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」,能不能直接開走?

答案是:絕對不行。

施律師強調,車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係,你若直接離開現場,在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪,後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。

正確的做法永遠是:停下來報警,釐清責任,並保留行車記錄器自保 。/ 圖片來源: Nano Banana

保險不夠賠?豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢,是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴,更因為衍生出的「代步費用」驚人。

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施律師舉例,過去撞到車,只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320,車主可能會主張修車的 8 天期間,他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算,光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候,一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼?

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」,他們有內部的數據庫,只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想,為了拿到這筆額外的錢,對方可能會採取「以刑逼民」的策略:提告過失傷害,利用刑事訴訟的壓力(背上前科的恐懼),迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外,駕駛人仍需要懂得談判策略,或考慮尋求律師協助,在保險公司與對方的漫天喊價之間,找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態:「溫柔而堅定」最有效?

除了有單據的財損,車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言,這在法律上沒有公式,甚至有點像「開獎」,高度依賴法官的自由心證 。

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雖然保險公司內部有一套簡單的算法(例如醫療費用的 2 到 5 倍),但到了法院,法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下,正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議,在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」,這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員,裝兇只會讓對方心裡想著:「進了法院我保證你一毛都拿不到,準備看你笑話」。

相反地,如果你能客氣地溝通,但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據,清楚知道自己的底線與權益,這種「堅定」反而能讓談判對手買單,甚至在證明不足的情況下(如外送員的開學期間收入),更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外,它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代,無論你是為了生計奔波的職業駕駛,還是天天上路的通勤族,光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子,可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞,或是責任不明的糾紛。為了這點錢,要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差,恐懼於「會不會被告肇逃?」、「會不會留案底?」、「賠償多少才合理?」而整夜睡不著覺 。

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PAMO看準了這個「焦慮商機」, 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」,而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂,PAMO 提倡的是「大腦武裝」,當車禍發生時,線上律師團提供策略,教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示,他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時,背後有個軍師,能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。 / 圖片來源: Nano Banana

從違停的陷阱到訂閱制的解方,我們正處於交通與法律的轉型期。未來,挑戰將更加嚴峻。

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當 AI 與自駕車(Level 4/5)真正上路,一旦發生事故,責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時,誰該負責?怎麼舉證?

但在那天來臨之前,面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱,你選擇相信運氣,還是相信策略? 先「武裝好自己的大腦」,或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網:https://pse.is/8juv6k 

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AI × 綠能:下一波新創浪潮,從新北起跑
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/11/12 ・2319字 ・閱讀時間約 4 分鐘

本文與 新北市青年局 合作,泛科學 協助刊登

前言

「2025 VentureStar新北新創之星挑戰賽」以競賽結合輔導,扶植並激發青年的創業能量,為期半年的賽事歷程,決賽獲勝的3組團隊獲得為期三個月的「創投陪跑」機會。創投導師變身為「指導教練」,給予公司發展、商業模式和募資規劃等具體建議,幫助團隊接軌市場,把夢想變現。

延續首屆「新北新創之星」競賽,今年邁入第二屆,新北市青年局局長邱兆梅表示,雖然活動以「競賽」為名,但過程反而更像是為新創團隊串接資源,成為創業加速的起點。有鑑於全球數位轉型與氣候變遷趨勢,2025新北新創之星聚焦AI與綠能,鼓勵青年創業者以新北為基地,有了政府資源的挹注,無後顧之憂開發新技術、推動產業升級,並建構台灣新創生態系。

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侯友宜市長與三組獲勝團隊合影。(左起:第二名「應援科技」、第一名「歐姆佳科技」、第三名「恰口科研」)/ 圖片提供:新北市青年局

「台灣有很好的科技人才,我們觀察到許多技術創業者都先累積了一些工作經驗、在市場上看見某些未解的問題,於是在30多、40歲選擇創業,自己打造一個創新產品或服務來解決他看見的問題。」邱兆梅說,科技創業必須從初期就思考規模化,必須透過持續與產業鏈合作來驗證產品、更新技術,擴展影響力,而規模化的關鍵就是「投資」。因此,去年起,新北市政府青年局與創投公會合作舉辦「新北新創之星挑戰賽」,實際練兵把募資流程搬上舞台。

「這個計畫正是我們推動加速新創落地、獲得資金的重要方式。」邱兆梅指出,有別於傳統競賽的形式,挑戰賽模擬真實創投情境的設計,讓新創團隊真正接觸到創投與市場的需求。除了獎金之外,另邀請頂尖創投專家,進行一對一實體輔導,可針對痛點、盲點即時回饋,解決創業難題。創投陪跑機制可協助團隊在實戰中學習與提升,而且競賽全程陪跑,一路手把手的陪伴,協助團隊更快「接地氣」進入市場。

新北新創之星的比賽原型借鏡新加坡,有效連結相關資源,對新創產業發展帶來極大助益,未來將一步步升級為具國際影響力的平台。邱兆梅說,從首屆賽事到今年第二屆,建置新創生態系,進而啟動創業再到陪伴團隊成長,過程真的非常難得。今年以最火紅的「AI人工智慧」與「綠能永續」兩大概念為主題,號召全台具潛力的新創團隊參賽,共吸引全台72組新創團隊參賽。經過層層考驗,「歐姆佳科技」獲得評審青睞奪得冠軍!

第一名「歐姆佳科技」/ 圖片提供:新北市青年局

第一名「歐姆佳科技」

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聚焦於半導體與通訊領域的量測、校正與測試服務,其「陣列快速校正演算法」核心技術可大幅縮短測試時間,從過去的數小時壓縮至數分鐘。這項技術的關鍵在於利用AI演算法自動比對多組感測數據並預測誤差分佈,再透過機器學習修正量測模型,讓設備能自行完成高精度校正。這樣的自動化流程,不僅能節省人力與能源,也呼應「綠色製造」的趨勢──以智慧化取代耗能式的反覆測試,讓產線更有效率、更環保。歐姆佳科技以實驗室研發出身,展現了AI在硬體產業鏈的實際應用:AI不僅生成內容,也能優化製造。

第二名「應援科技」/ 圖片提供:新北市青年局

第二名「應援科技」

打造一站式金流雲端平台的「應援科技」,協助各式組織與個人整合捐款贊助、活動報名售票與周邊商品銷售,大幅降低政黨、宗教、演唱會等公眾活動的經營模式,可省下高昂的行政、法遵及行銷成本,並進一步優化營運流程管理。

這個平台的背後,是一套AI交易風險偵測與自動化金流監控系統,可即時比對交易異常行為,預防詐騙與帳務錯誤。此外,他們也導入「碳足跡計算模組」,讓大型活動的金流資料能反向轉換成能源消耗與碳排估算,提供主辦單位「綠色帳本」參考。這樣的AI+Fintech結合,示範出數位金流如何跨入永續領域,成為新創中最具社會創新的典範之一。

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第三名為「恰口科研」/ 圖片提供:新北市青年局

第三名為「恰口科研」

致力於食農與事業廢棄物循環加值的「恰口科研」,以微生物發酵與AI監測技術處理農業與食品廢棄物,將其轉化為高值化肥料與生質材料。團隊研發的感測系統能即時監控發酵槽內的溫度、pH與氣體濃度,讓AI演算法調整曝氣量與養分比例,達成最佳化分解效率。這樣的智慧循環系統,不僅減少廢棄物焚化造成的碳排,也能讓農友用上低成本、環境友善的改良土壤資材。恰口科研的模式體現了「AI+綠能=農業再生的下一步」。

包括獲獎的3組團隊在內,入圍的10組團隊都含括了AI與永續兩大主題。邱兆梅表示,新北市擁有超過26萬家中小企業及百萬青年人口,青年更是城市的核心力量。這次賽事與創投公會合作,從徵件開跑、Pitch Day、10堂輔導課程及一對一實體訪視,希望解決新創產業的業務開發與溝通痛點。「得獎不是目的,而是實際將輔導過程中獲得的經驗實際運用。」許多去年獲獎的新創團隊,發展都已超出參賽預期,這也是新北市的新創能量的循環。

無論是半導體AI校正、智慧金流管理,還是生質循環材料,這三組新創都從AI與綠能交會點出發,實踐科技落地與永續的雙重願景。這不只是創業競賽的亮點,更象徵AI正在滲透製造、金融、農業等多元領域,為新北的新創能量注入「知識密度」與「綠色韌性」。

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我預判了你的預判!為什麼高手過招總會和局?——《大話題:賽局理論》
大家出版_96
・2023/04/21 ・1459字 ・閱讀時間約 3 分鐘

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什麼是「賽局理論」?

賽局理論是在研究策略性互動。策略性互動也是很多桌遊的關鍵元素,賽局理論因此得名。你的決策影響別人的行動,反之亦然。賽局理論的不少術語直接取自這類遊戲。我們把決策者稱為「參與者」(player)。參與者做決定後,就採取了行動(move)。

以策略性互動為基礎的賽局理論。圖/《大話題:賽局理論》

運用模型簡化複雜世界

真實世界的策略性互動可能非常複雜。例如在人際互動中,不僅行動,包括我們的表情、聲調和肢體語言都會影響他人。

在與他人往來時,人們展現不同的經歷與觀點。這樣無以計數的變化會使得情況異常複雜,也很難分析。

藉由稱為「模型」的簡化結構,我們可以大幅縮減複雜的程度。模型雖然簡單且容易分析,但仍然捕捉了真實世界問題的某些重要特徵。選用適當的簡單模型,可以有效幫助大家學習真實世界的複雜問題。

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藉由模型簡化真實世界的複雜策略性互動。圖/《大話題:賽局理論》

西洋棋可以幫助我們瞭解這些變化會讓參與(及預測)賽局變得多麼複雜。西洋棋的規則明確,雖然每一步棋的選項有限,但整體棋局的複雜度令人生畏。不過比起許多人類的基本互動,西洋棋其實簡單多了!

西洋棋儘管複雜,但比人類互動簡單多了。圖/《大話題:賽局理論》

高手過招容易和局!

像西洋棋之類的桌遊有個特性:玩家愈熟練,就容易產生平手的結局。我們如何解釋這種現象?

因為西洋棋太複雜,難以全面分析,以下我們用簡單的井字遊戲來說明一個重要特性。西洋棋和井字遊戲都有明確的勝負規則。玩家輪流落子,且可以下的地方有限。

井字遊戲無法表現西洋棋中的許多特性。但由於兩者有些共同特徵,因此井字遊戲可以幫助人們瞭解高手對陣為什麼容易產生和局。

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井字遊戲因為較簡單,掌握規則後就很容易平手。圖/《大話題:賽局理論》
因為井字遊戲太容易平手,因此人們開始挑戰更複雜的遊戲。圖/《大話題:賽局理論》

被簡化的世界縮影:「賽局」

賽局理論的首要關注並非西洋棋之類的桌遊,而是要增進我們對人際、對企業間、對國家間、對生物間……等互動行為的瞭解。原因是,真實的問題可能過於複雜且難以充分掌握。

因此,在賽局理論中我們創造了非常簡化的模型,稱之為「賽局」。創造有用的模型既是科學,也是藝術。

好的模型夠簡單,讓人能充分瞭解驅動參與者的誘因。同時,模型必須能夠捕捉真實世界的重要元素,以富有開創性的洞察力與判斷力決定哪些元素最為相關。

沒有模型能適用任何狀況,因為真實世界如此複雜。圖/《大話題:賽局理論》

——本文摘自《大話題:賽局理論》,2023 年 3 月,大家出版出版,未經同意請勿轉載。

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名為大家,在藝術人文中,指「大師」的作品;在生活旅遊中,指「眾人」的興趣。