用十分鐘瞭解 《電腦到底是怎麼下棋的》

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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在上一篇中，我們介紹了將在 2023 年發生的五個醫藥健康大事件。

延伸閱讀：
用迷幻藥治憂鬱？基因編輯療法將通過批准？——2023 最值得關注十大科學事件（上）

這次我們轉向能源、宇宙與科技領域，從首趟平民月球之旅、物理學的標準模型新發現，再到第一個核廢料永久儲存設施正式營運！

No. 5 氣候與能源衝擊

世界各國能否聽從科學家的警告，採取實際行動，朝淨零之路前進嗎？看起來不行。由於疫情與俄烏戰爭，去年 11 月在埃及舉辦的「聯合國氣候變化會議 COP27」幾乎是原地踏步。

不過還是有一個重要的決議，那就是建立氣候損失和損害基金。根據協議，排放量較高的富裕國家將在經濟上補償受氣候變化影響最大的貧窮國家。「過渡委員會」將於 2023 年 3 月底前舉行會議，提出資金運用的建議，並在 11 月的 COP28 會議上提交給世界各地的代表。

至於核能的部分，新型核分裂發電與核融合發電，都會在 2023 年有所進展。

另外，世界上第一個核廢料儲存設施，今年將在芬蘭西南海岸外的奧爾基洛托島正式啟用。這個由芬蘭政府於 2015 年批准建造的地下處置庫，將負責封存超過 6500 噸有放射性的鈾；這些鈾會被裝在銅罐中，再用厚厚的粘土覆蓋，最後埋在地下 400 公尺深的花崗岩隧道內，預期將被密封數十萬年，直到輻射水平達到完全無害的程度。

另一個好消息是，今年 1 月 1 日就任的巴西總統——魯拉（Luiz Inácio Lula da Silva），將推翻前任總統開放的雨林開發，保護生態與文化。

然而深海則有新危機。若 2023 年 7 月前，聯合國的國際海床管理局（ISA）沒能讓各國對深海採礦管理準則達成共識，那海底的礦產資源可能會被某些政府和企業盯上，不受限制地開挖，海洋生態將迎來浩劫……。

許多關於能源的抉擇包含了科學和政治，能源短缺也激勵了綠能跟潔淨能源的投資力道及採用意願；至於今年還會不會發生更棘手的麻煩？使能源轉型更加舉步維艱。

No. 4 超越標準模型

2022 年 4 月，美國費米國家加速器實驗室的物理學家，公佈了渺子 g-2 實驗的首批結果；這項實驗研究了被稱為「渺子的短命粒子在磁場中的行為」。

過去 50 年來，標準模型（Standard Model）^[註]的理論預測通過了所有測試，但其實物理學家普遍認為標準模型肯定還不完備，並且認為可以從渺子身上找到破綻；如果今年再次公佈更精確的數據，顯示渺子的磁矩比理論預測來得大，那就代表還有新粒子等待被發現，而標準模型就得修正。

位於中國廣東的江門地下的微中子實驗觀測站，也將在今年展開尋找超越標準模型的物理學之旅；利用位於地下七百公尺的探測器，來準確測量微中子的振盪。

註：標準模型為能描述強核力、弱核力、電磁力這三種基本力，以及所有物質基本粒子的理論。

另外，物理學家們在今年會有升級的新設備。第一個是 LCLS-II 直線加速器相干光源 2 代（Linac Coherent Light Source-II），它將創造終極 X 射線機器，看到分子內原子的運動！另一個則是新的重力波獵人—— Matter-Wave Laser Interferometric Gravitation Antenna（物質波雷射干涉重力天線）；這個設施把銣原子冷卻成「物質波」，能夠梳理黑洞和其他超大質量天體碰撞產生的時空漣漪，揪出現有重力波設施錯放的事件，甚至可以幫我們尋找暗物質！

而在瑞典隆德附近、由歐洲 17 國攜手成立的歐洲散裂中子源（ESS），將使用史上最強大的線性質子加速器產生強中子束，來研究材料的結構；雖然預計 2025 年才會完工，但於今年迎來第一批研究人員，開始實驗。

No.3 就是要抬頭看天空

許多人心中 2022 年科學事件第一名，正是韋伯太空望遠鏡傳回的驚人照片；沒有意外的話，韋伯在 2023 年會繼續大顯身手，揭露星系演變的真相，與遙遠系外行星的生命印記，找尋地球之外的生命。

今年還會有更多驚喜！來自於新的太空望遠鏡，如：由歐洲太空總署開發的歐幾里得太空望遠鏡，今年發射後將繞行太陽六年，拍攝宇宙的 3D 圖；日本宇宙航空研究開發機構 JAXA 的 X 射線成像、光譜任務 XRISM，則是繞地球軌道運行的太空望遠鏡，將探測來自遙遠恆星和星系的 X 射線，預計在今年 4 月升空。

在地球上，位於智利的薇拉魯賓天文台（Vera C. Rubin Observatory）將於今年 7 月啟用；其望遠鏡採用特殊的三鏡面設計，相機包含超過 30 億像素的固態探測器，每三個夜晚就能掃描整個南天，也是監測可能危害地球小行星的守護者之一。而世界上最大的可動望遠鏡——新疆奇台射電望遠鏡（QTT）也將在今年完工；其口徑達 110 公尺，能夠觀測天空中 75% 的星星。

No. 2 好多月球任務，還有一個鐵小行星

2022／12／11 這天，包括阿拉伯聯合大公國的拉希德漫遊者月球車、NASA 的月球手電筒立方衛星、以及日本的白兔 HAKUTO-R M1 登陸器，共同搭乘 SpaceX 的獵鷹九號發射升空；HAKUTO-R 如今正緩緩帶著拉希德前往月球，預計在今年 4 月著陸。

而印度太空研究組織 ISRO 的第三次探月任務月球飛船 Chandrayaan-3，預計今年年中發射，並於月球的南極著陸。

還有首次民間人士的月球之旅 dearMoon。SpaceX 的 Starship 將載著 11 位平民上太空，包含創業家、明星跟 YouTuber；如果 Starship 成功發射，將會成為史上最大的火箭。Blue Origin 的 New Glenn 也預計在今年首度發射。若兩者都成功，將推動太空科學與商業進入新時代，讓進入太空的成本大幅下降。

歐洲太空總署的木星冰月探測器 JUICE 也將在今年 4 月升空，並於 2031 年抵達木星系統；目標是研究木星以及三顆衛星：木衛二三四的環境，了解他們有沒有可能支持生命存在。

NASA 將於今年 10 月後發射延遲了一年的 Psyche 靈神星小行星軌道飛行器，其研究對象為 16 Psyche 靈神星小行星；科學家認為它可能不是一般的小行星，而是一顆年輕行星裸露的鐵核心。如果今年順利發射，將在 2029 年到達。 

看來對太空迷來說，2023 又將是幸福熱鬧的一年。

No.1 GPT-4 跟 AlphaFold 的衝擊波襲來

借過借過，AI 已預約登上 2023 年最大科學事件！

如果 GPT-3.5 開發的 ChatGPT 還沒有嚇到你，那 GPT-4 就要來了！

而在科學領域，DeepMind 的 AlphaFold 帶來的衝擊不亞於 ChatGPT；它能夠根據蛋白質的一維氨基酸序列，準確預測折疊後的三維形狀，對生物與醫療研究影響非常大。 AlphaFold 2 於 2021 年發布了另外 2 億多種蛋白質的結構，幾個月來，來自 190 個國家／地區、超過 50 萬名研究人員，使用 AlphaFold 研究了 200 萬種不同的蛋白質結構。另外，Meta 的 ESMFold 的速度甚至又比 AlphaFold 快 60 倍，預測的蛋白質超過 6 億種！

基於 AlphaFold 跟 ESMFold 的研究量將大大增加，這些龐大新知識也將開始應用於各學科，包括新疫苗和塑膠開發。

法規管制總是比科技進步緩慢，隨著 AI 越來越強大、滲透到社會的方方面面，各國政府必須回應。歐盟在今年將通過人工智慧法案，為使用人工智慧制定標準，其他國家和科技巨頭將密切關注，跟進與調適。

以上就是「2023 最值得關注十大科學事件」，你最期待的是哪一個？哪個是你心中的 No.1？又有哪些我們漏掉了，但你覺得該列入的呢？歡迎留言討論！

歡迎訂閱 Pansci Youtube 頻道 鎖定 2023 年的每一個科學大事件！

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。