最近Google開發的 超級電腦AlphaGo，和 韓國棋王對戰圍棋，居然拿下四勝一負的戰績，讓許多人跌破眼鏡。
由於圍棋被認為是 人類 最深奧的戰略遊戲，也讓許多人好奇，AlphaGo的勝利，難道代表人類最終，將敗給自己所創造的電腦嗎？
英國經濟學人，也對這起令全球沸騰的 超級賽事 作出評論，寫了一篇文章標題叫Showdown，Showdown的中文翻譯是「一決勝負」，這篇文章內容分析，這場世紀對決宛如 人類的直覺思考，PK 電腦的大數據運算。其中還放了一張漫畫，漫畫中，一台超級大電腦，上面寫著AlphaGo，底下連接出許多條線路，在圍棋棋盤下，形成一個 人腦的形狀。而坐在對面 迎戰的棋王，眉頭深鎖，苦思對策。
不少人好奇，AlphaGo是怎麼打贏棋王的？有趣的是，這長得像人腦的電腦線路，其實就是AlphaGo能打贏的 第一個關鍵，叫做「深度類神經網路」的技術。
什麼是深度類神經網路呢？簡單來說，傳統上，電腦的運算是直線進行，一個指令，一個動作。但這種 新的 深度類神經網路技術，把電腦 接收訊息的方式，變得像 人類神經傳導一樣複雜。好處是，可以同時處理 多方的資訊，讓判斷更精準。也因此AlphaGo能比一般的電腦，更精確的算出每一步棋的 最終勝率，增加打贏的機會。
但要能進行如此複雜的運算，處理器 當然很重要，據了解，AlphaGo使用了1920顆處理器CPU，和280顆繪圖晶片GPU，專家估計，總計有十萬核心。
你可以想一想，平常我們使用的 智慧型手機，四核心 就足夠我們上網、聽音樂、打遊戲，但AlphaGo卻有 十萬核心，可以想見 運算能力 有多驚人！
不過這麼強的運算，沒有龐大的資料庫，也是英雄無用武之地。因此，AlphaGo能打贏的第二個關鍵，還有棋譜大數據！AlphaGo內建了將近 3千萬筆的 棋譜資料，讓他能在 下每一步棋 之前，先搜尋和判斷，幫助決策，增加打贏的機會。
但AlphaGo最厲害的，還有第三個關鍵，就是自我學習能力。它不只能背出棋譜的內容，還能從中，學習下圍棋的 基本概念，舉一反三。而且相較於人類棋士需要休息和睡覺，AlphaGo卻是 24小時 不停跟自己 對戰，自我檢討改進，不斷的升級！
但即便這麼厲害，AlphaGo還是歸類在弱人工智慧而已喔！因為他還是聽命於人類，沒有自我意識。簡單來說，人類叫AlphaGo下棋，他還是乖乖照做！如果有一天，AlphaGo會反抗人類命令，拒絕下棋，那麼就是我們該擔心的時候了。
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