超級電腦能做什麼？讓”華生”告訴你

本文與財團法人臺灣生活美學基金會合作。 

AI 有可能造成人們失業嗎？還是 AI 會成為個人專屬的超級助理？

隨著人工智慧技術的快速發展，AI 與人類之間的關係，成為社會大眾目前最熱烈討論的話題之一，究竟，AI 會成為人類的取代者或是協作者？決定關鍵就在於人們對 AI 的了解和運用能力，唯有人們清楚了解如何使用 AI，才能化 AI 為助力，提高自身的工作效率與生活品質。

有鑑於此，目前正於臺灣當代文化實驗場 C-LAB 展出的「2024 未來媒體藝術節」，特別將展覽主題定調為奇異點（Singularity），透過多重視角探討人工智慧與人類的共生關係。

C-LAB 策展人吳達坤進一步說明，本次展覽規劃了 4 大章節，共集結來自 9 個國家 23 組藝術家團隊的 26 件作品，帶領觀眾從了解 AI 發展歷史開始，到欣賞各種結合科技的藝術創作，再到與藝術一同探索 AI 未來發展，希望觀眾能從中感受科技如何重塑藝術的創造範式，進而更清楚未來該如何與科技共生與共創。

從歷史看未來：AI 技術發展的 3 個高峰

其中，展覽第一章「流動的錨點」邀請了自牧文化 2 名研究者李佳霖和蔡侑霖，從軟體與演算法發展、硬體發展與世界史、文化與藝術三條軸線，平行梳理 AI 技術發展過程。

藉由李佳霖和蔡侑霖長達近半年的調查研究，觀眾對 AI 發展有了清楚的輪廓。自 1956 年達特茅斯會議提出「人工智慧（Artificial Intelligence））」一詞，並明確定出 AI 的任務，例如：自然語言處理、神經網路、計算學理論、隨機性與創造性等，就開啟了全球 AI 研究浪潮，至今將近 70 年的過程間，共迎來三波發展高峰。

第一波技術爆發期確立了自然語言與機器語言的轉換機制，科學家將任務文字化、建立推理規則，再換成機器語言讓機器執行，然而受到演算法及硬體資源限制，使得 AI 只能解決小問題，也因此進入了第一次發展寒冬。

之後隨著專家系統的興起，讓 AI 突破技術瓶頸，進入第二次發展高峰期。專家系統是由邏輯推理系統、資料庫、操作介面三者共載而成，由於部份應用領域的邏輯推理方式是相似的，因此只要搭載不同資料庫，就能解決各種問題，克服過去規則設定無窮盡的挑戰。此外，機器學習、類神經網路等技術也在同一時期誕生，雖然是 AI 技術上的一大創新突破，但最終同樣受到硬體限制、技術成熟度等因素影響，導致 AI 再次進入發展寒冬。

走出第二次寒冬的關鍵在於，IBM 超級電腦深藍（Deep Blue）戰勝了西洋棋世界冠軍 Garry Kasparov，加上美國學者 Geoffrey Hinton 推出了新的類神經網路算法，並使用 GPU 進行模型訓練，不只奠定了 NVIDIA 在 AI 中的地位， 自此之後的 AI 研究也大多聚焦在類神經網路上，不斷的追求創新和突破。

從現在看未來：AI 不僅是工具，也是創作者

隨著時間軸繼續向前推進，如今的 AI 技術不僅深植於類神經網路應用中，更在藝術、創意和日常生活中發揮重要作用，而「2024 未來媒體藝術節」第二章「創造力的轉變」及第三章「創作者的洞見」，便邀請各國藝術家展出運用 AI 與科技的作品。

例如，超現代映畫展出的作品《無限共作 3.0》，乃是由來自創意科技、建築師、動畫與互動媒體等不同領域的藝術家，運用 AI 和新科技共同創作的作品。「人們來到此展區，就像走進一間新科技的實驗室，」吳達坤形容，觀眾在此不僅是被動的觀察者，更是主動的參與者，可以親身感受創作方式的轉移，以及 AI 如何幫助藝術家創作。

而第四章「未完的篇章」則邀請觀眾一起思考未來與 AI 共生的方式。臺灣新媒體創作團隊貳進 2ENTER 展出的作品《虛擬尋根-臺灣》，將 AI 人物化，採用與 AI 對話記錄的方法，探討網路發展的歷史和哲學，並專注於臺灣和全球兩個場景。又如國際非營利創作組織戰略技術展出的作品《無時無刻，無所不在》，則是一套協助青少年數位排毒、數位識毒的方法論，使其更清楚在面對網路資訊時，該如何識別何者為真何者為假，更自信地穿梭在數位世界裡。

透過歷史解析引起共鳴

在「2024 未來媒體藝術節」規劃的 4 大章節裡，第一章回顧 AI 發展史的內容設計，可說是臺灣近年來科技或 AI 相關展覽的一大創舉。

過去，這些展覽多半以藝術家的創作為展出重點，很少看到結合 AI 發展歷程、大眾文明演變及流行文化三大領域的展出內容，但李佳霖和蔡侑霖從大量資料中篩選出重點內容並儘可能完整呈現，讓「2024 未來媒體藝術節」觀眾可以清楚 AI 技術於不同階段的演進變化，及各發展階段背後的全球政治經濟與文化狀態，才能在接下來欣賞展區其他藝術創作時有更多共鳴。

「畢竟展區空間有限，而科技發展史的資訊量又很龐大，在評估哪些事件適合放入展區時，我們常常在心中上演拉鋸戰，」李佳霖笑著分享進行史料研究時的心路歷程。除了從技術的重要性及代表性去評估應該呈現哪些事件，還要兼顧詞條不能太長、資料量不能太多、確保內容正確性及讓觀眾有感等原則，「不過，歷史事件與展覽主題的關聯性，還是最主要的決定因素，」蔡侑霖補充指出。

舉例來說，Google 旗下人工智慧實驗室（DeepMind）開發出的 AI 軟體「AlphaFold」，可以準確預測蛋白質的 3D 立體結構，解決科學家長達 50 年都無法突破的難題，雖然是製藥或疾病學領域相當大的技術突破，但因為與本次展覽主題的關聯性較低，故最終沒有列入此次展出內容中。

除了內容篩選外，在呈現方式上，2位研究者也儘量使用淺顯易懂的方式來呈現某些較為深奧難懂的技術內容，蔡侑霖舉例說明，像某些比較艱深的 AI 概念，便改以視覺化的方式來呈現，為此上網搜尋很多與 AI 相關的影片或圖解內容，從中找尋靈感，最後製作成簡單易懂的動畫，希望幫助觀眾輕鬆快速的理解新科技。

吳達坤最後指出，「2024 未來媒體藝術節」除了展出藝術創作，也跟上國際展會發展趨勢，於展覽期間規劃共 10 幾場不同形式的活動，包括藝術家座談、講座、工作坊及專家導覽，例如：由策展人與專家進行現場導覽、邀請臺灣 AI 實驗室創辦人杜奕瑾以「人工智慧與未來藝術」為題舉辦講座，希望透過帶狀活動創造更多話題，也讓展覽效益不斷發酵，讓更多觀眾都能前來體驗由 AI 驅動的未來創新世界，展望 AI 在藝術與生活中的無限潛力。

展覽資訊：「未來媒體藝術節——奇異點」2024 Future Media FEST-Singularity 
展期 ▎2024.10.04 ( Fri. ) – 12.15 ( Sun. ) 週二至週日12:00-19:00，週一休館
地點 ▎臺灣當代文化實驗場圖書館展演空間、北草坪、聯合餐廳展演空間、通信分隊展演空間
指導單位 ▎文化部
主辦單位 ▎臺灣當代文化實驗場

本文由 建研所 委託，泛科學企劃執行。 

當你走進一棟建築，是否能感受到它對環境的友善？或許不是每個人都意識到，但現今建築不只提供我們居住和工作的空間，更是肩負著重要的永續節能責任。

綠建築標準的誕生，正是為了應對全球氣候變遷與資源匱乏問題，確保建築設計能夠減少資源浪費、降低污染，同時提升我們的生活品質。然而，要成為綠建築並非易事，每一棟建築都需要通過層層關卡，才能獲得標章認證。

為推動環保永續的建築環境，政府自 1999 年起便陸續著手推動「綠建築標章」、「智慧建築標章」以及「綠建材標章」的相關政策。這些標章的設立，旨在透過標準化的建築評估系統，鼓勵建築設計融入生態友善、能源高效及健康安全的原則。並且政府在政策推動時，為鼓勵業界在規劃設計階段即導入綠建築手法，自 2003 年特別辦理優良綠建築作品評選活動。截至 2024 年為止，已有 130 件優良綠建築、31 件優良智慧建築得獎作品，涵蓋學校、醫療機構、公共住宅等各類型建築，不僅提升建築物的整體性能，也彰顯了政府對綠色、智慧建築的重視。

說這麼多，你可能還不明白建築要變「綠」、變「聰明」的過程，要經歷哪些標準與挑戰？

綠建築標章	智慧建築標章	綠建材標章

第一招：依循 EEWH 標準，打造綠建築典範

環境友善和高效率運用資源，是綠建築（green building）的核心理念，但這樣的概念不僅限於外觀或用材這麼簡單，而是涵蓋建築物的整個生命週期，也就是包括規劃、設計、施工、營運和維護階段在內，都要貼合綠建築的價值。

關於綠建築的標準，讓我們先回到 1990 年，當時英國建築研究機構（BRE）首次發布有關「建築研究發展環境評估工具（Building Research Establishment Environmental Assessment Method，BREEAM®）」，是世界上第一個建築永續評估方法。美國則在綠建築委員會成立後，於 1998 年推出「能源與環境設計領導認證」（Leadership in Energy and Environmental Design, LEED）這套評估系統，加速推動了全球綠建築行動。

臺灣在綠建築的制訂上不落人後。由於臺灣地處亞熱帶，氣溫高，濕度也高，得要有一套我們自己的評分規則——臺灣綠建築評估系統「EEWH」應運而生，四個英文字母分別為 Ecology（生態）、Energy saving（節能）、Waste reduction（減廢）以及 Health（健康），分成「合格、銅、銀、黃金和鑽石」共五個等級，設有九大評估指標。

我們就以「台江國家公園」為例，看它如何躍過一道道指標，成為「鑽石級」綠建築的國家公園！

位於臺南市四草大橋旁的「台江國家公園」是臺灣第8座國家公園，也是臺灣唯一的濕地型的國家公園。同時，還是南部行政機關第一座鑽石級的綠建築，其外觀採白色系列，從高空俯瞰，就像在一座小島上座落了許多白色建築群的聚落；從地面看則有臺南鹽山的意象。

因其地形與地理位置的特殊，生物多樣性的保護則成了台江國家公園的首要考量。園區利用既有的魚塭結構，設計自然護岸，保留基地既有的雜木林和灌木草原，並種植原生與誘鳥誘蟲等多樣性植物，採用複層雜生混種綠化。以石籠作為擋土護坡與卵石回填增加了多孔隙，不僅強化了環境的保護力，也提供多樣的生物棲息環境，使這裡成為動植物共生的美好棲地。

第二招：想成綠建築，必用綠建材

要成為一幢優秀好棒棒的綠建築，使用在原料取得、產品製造、應用過程和使用後的再生利用循環中，對地球環境負荷最小、對人類身體健康無害的「綠建材」非常重要。

這種建材最早是在 1988 年國際材料科學研究會上被提出，一路到今日，國際間對此一概念的共識主要包括再使用（reuse）、再循環（recycle）、廢棄物減量（reduce）和低污染（low emission materials）等特性，從而減少化學合成材料產生的生態負荷和能源消耗。同時，使用自然材料與低 VOC（Volatile Organic Compounds，揮發性有機化合物）建材，亦可避免對人體產生危害。

在綠建築標章後，內政部建築研究所也於 2004 年 7 月正式推行綠建材標章制度，以建材生命週期為主軸，提出「健康、生態、高性能、再生」四大方向。舉例來說，為確保室內環境品質，建材必須符合低逸散、低污染、低臭氣等條件；為了防溫室效應的影響，須使用本土材料以節省資源和能源；使用高性能與再生建材，不僅要經久耐用、具高度隔熱和防音等特性，也強調材料本身的再利用性。

在台江國家公園內，綠建材的應用是其獲得 EEWH 認證的重要部分。其不僅在設計結構上體現了生態理念，更在材料選擇上延續了對環境的關懷。園區步道以當地的蚵殼磚鋪設，並利用蚵殼作為建築格柵的填充材料，為鳥類和小生物營造棲息空間，讓「蚵殼磚」不再只是建材，而是與自然共生的橋樑。園區的內部裝修選用礦纖維天花板、矽酸鈣板、企口鋁板等符合綠建材標準的系統天花。牆面則粉刷乳膠漆，整體綠建材使用率為 52.8%。

在日常節能方面，台江國家公園也做了相當細緻的設計。例如，引入樓板下的水面蒸散低溫外氣，屋頂下設置通風空氣層，高處設置排風窗讓熱空氣迅速排出，廊道還配備自動控制的微噴霧系統來降溫。屋頂採用蚵殼與漂流木創造生態棲地，創造空氣層及通風窗引入水面低溫外企，如此一來就能改善事內外氣溫及熱空氣的通風對流，不僅提升了隔熱效果，減少空調需求，讓建築如同「與海共舞」，在減廢與健康方面皆表現優異，展示出綠建築在地化的無限可能。

在綠建材的部分，另外補充獲選為 2023 年優良綠建築的臺南市立九份子國民中小學新建工程，其採用生產過程中二氧化碳排放量較低的建材，比方提高高爐水泥（具高強度、耐久、緻密等特性，重點是發熱量低）的量，並使用能提高混凝土晚期抗壓性、降低混凝土成本與建物碳足跡的「爐石粉」，還用再生透水磚做人行道鋪面。

同樣入選 2023 年綠建築的還有雲林豐泰文教基金會的綠園區，首先，他們捨棄金屬建材，讓高爐水泥使用率達 100%。別具心意的是，他們也將施工開挖的土方做回填，將有高地差的荒地恢復成平坦綠地，本來還有點「工業風」的房舍告別荒蕪，無痛轉綠。

等等，這樣看來建築夠不夠綠的命運，似乎在建材選擇跟設計環節就決定了，是這樣嗎？當然不是，建築是活的，需要持續管理–有智慧的管理。

第三招：智慧管理與科技應用

我們對生態的友善性與資源運用的效率，除了從建築設計與建材的使用等角度介入，也須適度融入「智慧建築」（intelligent buildings）的概念，即運用資通訊科技來提升建築物效能、舒適度與安全性，使空間更人性化。像是透過建築物佈建感測器，用於蒐集環境資料和使用行為，並作為空調、照明等設備、設施運轉操作之重要參考。

為了推動建築與資通訊產業的整合，內政部建築研究所於 2004 年建立了「智慧建築標章」制度，為消費者提供判斷建築物是否善用資通訊感知技術的標準。評估指標經多次修訂，目前是以「基礎設施、維運管理、安全防災、節能管理、健康舒適、智慧創新」等六大項指標作為評估基準。
以節能管理指標為例，為了掌握建築物生命週期中的能耗，需透過系統設備和技術的主動控制來達成低耗與節能的目標，評估重點包含設備效率、節能技術和能源管理三大面向。在健康舒適方面，則在空間整體環境、光環境、溫熱環境、空氣品質、水資源等物理環境，以及健康管理系統和便利服務上進行評估。

樹林藝文綜合大樓在設計與施工過程中，充分展現智慧建築應用綜合佈線、資訊通信、系統整合、設施管理、安全防災、節能管理、健康舒適及智慧創新 8 大指標先進技術，來達成兼顧環保和永續發展的理念，也是利用建築資訊模型（BIM）技術打造的指標性建築，受到國際矚目。

在興建階段，為了保留基地內 4 棵原有老樹，團隊透過測量儀器對老樹外觀進行精細掃描，並將大小等比例匯入 BIM 模型中，讓建築師能清晰掌握樹木與建築物之間的距離，確保施工過程不影響樹木健康。此外，在大樓啟用後，BIM 技術被運用於「電子維護管理系統」，透過 3D 建築資訊模型，提供大樓內設備位置及履歷資料的即時讀取。系統可進行設備的監測和維護，包括保養計畫、異常修繕及耗材管理，讓整棟大樓的全生命週期狀況都能得到妥善管理。

智慧建築導入 BIM 技術的應用，從建造設計擴展至施工和日常管理，使建築生命周期的管理更加智慧化。以 FM 系統 ( Facility Management，簡稱 FM ) 為例，該系統可在雲端進行遠端控制，根據會議室的使用時段靈活調節空調風門，會議期間開啟通往會議室的風門以加強換氣，而非使用時段則可根據二氧化碳濃度調整外氣空調箱的運轉頻率，保持低頻運作，實現節能效果。透過智慧管理提升了節能效益、建築物的維護效率和公共安全管理。

總結

綠建築、綠建材與智慧建築這三大標章共同構建了邁向淨零碳排、居住健康和環境永續的基礎。綠建築標章強調設計與施工的生態友善與節能表現，從源頭減少碳足跡；綠建材標章則確保建材從生產到廢棄的全生命週期中對環境影響最小，並保障居民的健康；智慧建築標章運用科技應用，實現能源的高效管理和室內環境的精準調控，增強了居住的舒適性與安全性。這些標章的綜合應用，讓建築不僅是滿足基本居住需求，更成為實現淨零、促進健康和支持永續的具體實踐。

谷歌收購深度心智（DeepMind）幾週後，深度心智創辦人德米斯．哈薩比斯（Demis Hassabis）與其他幾位深度心智研究人員搭機來到北加州，與他們母公司的領袖舉行會議，並向他們展示深度學習如何破解「打磚塊」。

幕後推手——德米斯．哈薩比斯

會議結束後，哈薩比斯和谷歌創辦人賽吉．布林（Sergey Brin）聊了起來。他們聊著聊著發現有一共同的興趣：圍棋。布林表示當初他和賴利．佩吉（Larry Page）建立谷歌時，他沉迷在圍棋中，害得佩吉擔心他們根本無法成立公司。

哈薩比斯表示，如果他和他的團隊想要的話，他們能夠建造一套系統來打敗世界冠軍。「我覺得這是不可能的。」布林說道。就在這一刻，哈薩比斯下定決心要做到。

「深度學習運動之父」傑弗瑞．辛頓（Geoffrey Hinton）將哈薩比斯比作羅伯．奧本海默（Robert Oppenheimer），二戰期間做出第一顆原子彈的曼哈頓計畫主持人。奧本海默是世界級的物理學家：他懂得眼前重大任務的科學原理，不過他更深諳激勵之道，他結合手下不斷擴大的科學家，將他們的力量合而為一，並且接納他們的弱點，一起為計畫目標努力。

他知道如何感動男人（以及女人，包括辛頓的堂姊瓊安．辛頓），辛頓在哈薩比斯身上看到同樣的特質。「他主持 AlphaGo 就像奧本海默主持曼哈頓計畫，如果是別人來主持，他們可能就不會這麼快成功。」辛頓說。

揭開比賽序幕

深度心智的研究員們在 2014 年中曾發表一篇關於他們初期研究的論文，之後他們的研究規模大為擴大，並在第二年擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾。此一結果震驚了全球圍棋界與人工智慧研究圈，但是 AlphaGo 對戰李世乭所造成的聲勢更是轟動。

IBM 的深藍超級電腦 1997 年在曼哈頓西城的一棟高樓裡擊敗世界頂尖的西洋棋高手，為電腦科學建立了一座里程碑，受到全球新聞界的廣為報導。但是若是與首爾的這場人機大戰相比，卻是小巫見大巫。在韓國——更別提日本與中國——圍棋是民族性的消遣活動。有超過二億人會觀看 AlphaGo 與李世乭的對弈，觀眾比超級盃多上一倍。

在總共五局對戰前夕的記者會上，李世乭誇口他能輕鬆獲勝：四比一或五比零。大部分的圍棋棋手也都有同感，雖然 AlphaGo 徹底擊敗樊麾，顯示這部機器是真正的贏家，但是樊麾的棋力遠不及李世乭。根據用來評估遊戲對戰能力的 ELO 等級制度，李世乭完全是在不同的等級。但是哈薩比斯卻認為這場人機大戰會有截然不同的結果。

第二天下午，在展開第一局對戰的兩小時前，他與幾名記者共進午餐，他拿著一份《韓國先驅報》（Korea Herald），這是用桃色紙張印刷的韓國英文日報。他和李世乭的照片都出現在報紙的頭版上半部。他沒有想到竟會受到如此重視。

「我知道會受到關注，」這位像孩子般矮小，39 歲但已禿頂的英國人說道，「但是沒有想到會這麼多。」不過，在吃著餃子、韓式泡菜的午餐時，哈薩比斯表示他對這場棋賽「審慎樂觀」。他解釋，那些名嘴並不知道 AlphaGo 在十月的棋賽後仍在繼續苦練棋藝。

他和他的團隊初始是將三千萬步棋路輸入深度神經網路來教導機器學習圍棋，自此之後，AlphaGo 就開始不斷與自己對弈，並且記錄哪些棋路是成功的，哪些又是失敗的——其運作與實驗室用來破解雅達利老遊戲的系統類似。自擊敗樊麾以來這幾個月，AlphaGo 已和自己對弈了數百萬局；AlphaGo 持續自學圍棋，學習速度之快遠超過所有人類。

在四季飯店頂樓的賽前餐敘，谷歌董事長艾力克．施密特（Eric Schmidt）坐在哈薩比斯的對面，以他一貫冷峻的態度闡述深度學習的優點。一度有人稱他為工程師，他糾正他們，「我不是工程師，」他說道，「我是電腦科學家。」

他回憶他在 1970 年代研讀電腦科學時，人工智慧看來前景一片大好，但是隨著 1980 年代過去，進入 1990 年代，這樣的美景從未實現。如今，終於實現了。「這一科技，」他說道，「力量強大，引人入勝。」他表示，人工智慧不只是辨識照片的戲法，同時也代表谷歌 750 億美元的網際網路事業與其他無數的產業，包括保健產業。

機器與人類高手對決

在第一局，哈薩比斯是在私人觀賞室與走廊另一頭的 AlphaGo 控制室之間來回兩頭跑。控制室滿是個人電腦、筆記型電腦與平面顯示幕，這些設備全都與遠在太平洋彼端的谷歌數據中心內部數百台電腦相連。一支谷歌團隊在比賽前一週就已架設一條專屬的超高速光纖電纜直達控制室，以確保網際網路暢通無阻。

不過結果卻顯示控制室根本不需要進行多少操控：幾過多月的訓練之後，AlphaGo 已能完全獨力作業，不需要人為的幫助。同時，就算哈薩比斯與團隊想幫忙，也無用武之地。他們沒有一人的圍棋棋力達到大師級的水準，他們只能觀看棋局。

「我無法形容有多緊張，」深度心智研究員說道，「我們不知道該聽誰的。一邊是評論員的看法，你同時也看到 AlphaGo 的評估。所有的評論員都有不同的意見。」

在第一天的棋賽，深度心智團隊與谷歌的重要人物都親眼目睹 AlphaGo 獲勝。

賽後記者會上，李世乭面對來自東、西方數百名記者與攝影師表示他感到震驚。這位 33 歲的棋士透過口譯員說道：「我沒想到 AlphaGo 下棋竟能夠如此完美。」經過逾四小時的對弈，AlphaGo 證明自己的棋力可與全球最厲害的高手匹敵，李世乭表示他被 AlphaGo 殺了個措手不及，他在第二局會改變策略。

神來一筆的第三十七手

第二局對弈進行一小時後，李世乭起身離開賽場，走到露台抽菸。坐在李世乭對面，代替 AlphaGo 移動棋子的是來自台灣的深度心智研究員黃士傑，他將一枚黑子落在棋盤右邊一大塊空地上單獨一枚白子的側邊下方，這是該局的第三十七手。

在角落的評論室內，西方唯一的圍棋最高段九段棋手邁克．雷蒙（Michael Redmond）忍不住多看了一眼確認，然後他告訴在線上觀看棋賽的兩百多萬英語觀眾：「我真的不知道這是高招還是爛招。」他的共同評論員克里斯．戈拉克（Chris Garlock）則表示：「我認為下錯了。」他是一本網路圍棋雜誌的資深編輯，同時也是美國圍棋協會的副會長。

李世乭在幾分鐘後返回座椅，然後又緊盯著棋盤幾分鐘。他總共花了 15 分鐘才做出回應，在棋局的第一階段他有兩小時的時間，而這一手占用了他不少時間——而且此後他再也沒有找回節奏。在經過逾四小時的對弈後，他投子認輸，他連輸兩局了。

第三十七手也讓樊麾大感詫異，他在幾個月前遭到 AlphaGo 徹底擊敗，自此之後他就加入深度心智，在 AlphaGo 與李世乭對弈前擔任它的陪訓員。他從來沒有擊敗過這部人工智慧機器，但是他與 AlphaGo 的對弈也讓他對棋路的變化大開眼界。事實上，他在遭 AlphaGo 擊敗後的幾週內，與（人類）高手對弈連贏六場，他的世界排名也升至新高。

現在，他站在四季飯店七樓的評論室外面，在第三十七手落子幾分鐘後，他看出了此一怪招的威力。「這不是人類會下的棋路，我從來沒有看過有人這麼下，」他說道，「太美了。」他不斷地重複說道，太美了、太美了、太美了。

第二天上午，深度心智的研究員大衛．席瓦爾溜進控制室，他想知道 AlphaGo 如何做出第三十七手的選擇。AlphaGo 在每一局對弈中都會根據它所受過數千萬種人類落子變化的訓練，來計算人類做出此一選擇的機率，而在第三十七手，它算出的機率是萬分之一。

AlphaGo 知道這不是專業棋手會選擇的路數，然而它根據與自己對弈的數百萬次經驗——沒有人類參與的棋局——它仍是這麼做了；它已了解儘管人類不會選擇這一步，這一步棋仍是正確的選擇。「這是它自己發現的，」席瓦爾說道，「透過它的內省。」

這是一個既甜美又苦澀的時刻，儘管樊麾大讚此一步棋是神來之筆，但是一股鬱悶之情席捲四季飯店，甚至整個韓國。一位中國記者表示，儘管他為 AlphaGo 贏得第一局感到高興，可是現在他深感沮喪。

第二天，一位在首爾彼端經營一家新創企業育成中心的韓國人權五亨表示他也感到悲傷，這並非因為李世乭是一位韓國人，而是因為他是人類，「這是全人類的轉捩點，」權五亨說道，他的幾位同事點頭表示同意，「它讓我們了解人工智慧真的已在我們眼前——也讓我們了解到其中的危險。」

在那個週末，此一鬱悶的情緒只增不減。李世乭第三局也輸了，等於輸掉整個棋賽。坐在賽後記者會的桌子後面，李世乭懺悔之情溢於言表。「我不知道今天要說什麼，但是我首先要表達我的歉意，」他說道，「我應該拿出更好的成績，更好的結局，更好的比賽。」但是坐在李世乭身邊的哈薩比斯卻發現，自己衷心期盼這位韓國棋手在接下來的兩局中至少能贏一局。

AlphaGo 認輸的那一局

在第四局的七十七手，李世乭再度陷入長考，就和第二局的情況一樣，但是這一回他考慮的時間更久。棋盤中間有一堆棋子，黑白相間，他有近二十分鐘只是緊盯著這些棋子，抓著後頸前後擺動。最後，他將他的白子落在棋盤中央的兩枚黑子之間，將棋勢一分為二，AlphaGo 方寸大亂。

在每一場對弈中，AlphaGo 都會不斷重新計算勝率，並且顯示在控制室的一台平面顯示幕上。

在李世乭落子後——第七十八手——這部機器的反擊很差，在顯示幕上的勝率立刻大降。「AlphaGo 累積到那一步之前的所有戰略都算是報銷了，」哈薩比斯說道，「它必須重新再來。」就在此刻，李世乭抬頭看著對面的黃士傑，彷彿他擊敗的是這人，不是機器。自此之後，AlphaGo 的勝率一路下跌，在近五個小時後，它投子認輸。

兩天後，哈薩比斯穿過四季飯店的大廳，解釋 AlphaGo 為什麼會輸。AlphaGo 當時是假設沒有人類會這樣下第七十八手，它計算出來的機率是萬分之一——這是一個它熟悉的數字。

就像 AlphaGo 一樣，李世乭的棋力也達到一個新境界，他在棋賽最後一天的私人聚會場合中這樣告訴哈薩比斯。他說與機器對弈不僅讓他重燃對圍棋的熱情，同時也讓他茅塞頓開，使他有了新想法。「我已經進步了。」他告訴哈薩比斯，一如幾天前的樊麾，李世乭之後與人類高手對弈，連贏九場。

AlphaGo 與李世乭的對弈，使得人工智慧在世人眼前大爆發，它不僅是屬於人工智慧領域與科技公司，同時也是屬於市井小民的里程碑。在美國如此，在韓國與中國更是如此，因為這些國家視圍棋為人類智慧結晶的巔峰。這場棋賽彰顯出科技的力量與其終將超越人類的恐懼，同時也帶來樂觀的前景，此一科技往往會以出人意表的方式推動人類更上層樓。儘管馬斯克等人警告其中的危險性，但是這段時期人工智慧的前景一片光明。

裘蒂．英賽恩（Jordi Ensign）是佛羅里達州一位四十五歲的程式設計師，她在讀完棋賽報導後出去在身上紋了兩幅刺青，她在右臂內側紋了 AlphaGo 的第三十七手——左臂紋了李世乭的第七十八手。

——本文摘自《AI製造商沒說的祕密： 企業巨頭的搶才大戰如何改寫我們的世界？》，2022 年 8 月，時報出版，未經同意請勿轉載。