南韓棋王與google開發的人工智慧圍棋AlphaGo纏鬥五戰，最終獲得一勝四負的成績。引發各界討論：機器會取代人類嗎？Ptt共同創辦人戴志洋認為，這場人機大戰對未來教育深具啟示，人類不該和電腦比運算速度與記憶，教育更該培養的，是感性，同理，思考，創新的能力。
最近因為人工智能圍棋AlphaGo與韓國職業棋士李世乭九段的對弈，這個世界再次關注起資訊科技與人工智能的發展對於人類社會的影響。在AlphaGo連下三城打得李世乭接連棄子投降之後，人們甚至開始感到恐懼，害怕未來會有愈來愈多的工作角色會被機器取代。但恐懼也沒有用，這件事情是肯定的，已經發生了。
幸好第四盤李世乭終於摸透了這個對手的特性，找到了AlphaGo演算法的弱點，積極主動進攻，刻意把盤面搞得很複雜，把AlphaGo拉進一個未知的領域，順利扳回一城。否則我們可能會在報章雜誌上看到一大堆天網（Skynet）已經被發明、機器人統治人類的日子不遠了這樣的言論……然而只要對人工智能與機器學習的原理有一點了解，就知道這根本是風馬牛不相及的兩件事。
究竟機器能不能取代人類呢？要回答這個問題之前，我們得先思考另一個問題：究竟人類能不能取代機器呢？
什麼？誰想取代機器啊？這根本就不是問題吧？然而，大家有沒有想過，背九九乘法表、背公式不就是想取代計算機？國文、歷史、地理考名字、考年分、考特產不就是要取代Google和維基百科嗎？我們寧可放棄自己的長處，而試圖想要去跟機器的長處一爭高下，這不是本末倒置嗎？
人類的專長究竟是什麼？這個答案有很多，但絕對不會是符號的記憶，隨便一個隨身碟的容量就比人類的腦細胞總數還要多；更絕對不會是邏輯推理及運算。
被譽為「神之一手」的第4盤第78手棋，是這場棋局的致勝關鍵，各家棋評無不拍案叫絕，然而李世乭表示，當下他沒有絲毫的猶豫，眼中就是只有這步棋。這並不是一個經過精密計算的結果，而是一種直覺。就像是經過30年沒見的國小同學，長相可能都變很多了，我們還是有可能覺得對方很眼熟，人類之所以可以因應這千變萬化的世界，就是因為有直覺。
「但是機器有沒有直覺呢？有的。AlphaGo有用到「類神經網路」的技術(*註)，就是模擬人腦神經元的運作原理，再用巨量的資料去訓練，每一筆資料，包含著一個「案例」，以及所有關於這個案例的相關「資訊」，像是怎樣的棋會活，怎樣的棋會死，累積這些資訊與案例的經驗形成「人工腦」，然後就可以用它的「直覺」來判斷棋局的情勢好壞。
AlphaGo學過了3千萬張棋譜，這個數字看似很大，但圍棋的可能組合是天文數字，相較之下這根本連冰山的一片雪花都不到。今天的局勢只要是不曾出現過的，電腦就不容易判斷。
而人不一樣，一個人在對弈與看棋譜的過程，他感受到的「資訊」量是遠多過電腦的！對手的一舉一動、眼神、眉毛、嘴角、當時的社會時空背景、棋手的身分、對弈的場合，這些都是人腦感受得到的。
如果僅討論圍棋的範疇，只要電腦持續不斷的與自己對弈，持續累積經驗，它的確總有一天會超越人類。但那有什麼不好呢？「記憶」與「運算」本來就是電腦被發明的目的啊。電腦不但不是人類的對手，它還是人類的幫手呢！透過電腦的眼睛，我們將會看到人類史上從來不曾出現過的圍棋世界，這其實很令人興奮啊！
再說，如果我們真的希望讓電腦來取代人類思考、去做決策，那困難與挑戰還多得很呢！
雖然現在有所謂「大數據」，「案例」很多，但是每一筆案例所包含的「資訊」太少了，因為這些案例都是透過人類的理解再去符號化的，無論電腦是64位元、128位元，無論有多少探測器，都無法充分描述人的大腦所接受到的複雜訊息，像是某種花的香味、風的吹拂、對面女孩的一個眼神、童年美好的往事、在心中多年的願望……這些資訊不但列舉不完也無法測量，它是無數個極為微小的類比訊號所組成的，而且很難有絕對的對錯，但這卻是人類做決策時他所擁有的全部資訊。
所以就像人類無法取代電腦，人類不需要也無法叫電腦去做電腦做不了的事，像是寫一首詩、作一首動人的歌、去解決人與人之間的摩擦、批判性思考、說服他人、同理他人、或是判斷對錯。
研究報告指出，從現在到2020年，全球將有7百萬個傳統的工作職缺消失，取而代之的是2百萬個創造、思考與溝通的專業職缺。
未來的世界將不再需要把人類訓練成機器了，所以我們是不是該重新思考，究竟什麼樣的教育才是孩子們真正需要的呢？我的直覺告訴我，或許從「人」的角度去思考會有答案。
註：AlphaGo是用「深度學習」來降低「蒙地卡羅搜尋樹」的複雜度，而「深度學習」也就是「類神經網路」。
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<親子天下>授權轉載 神手打亂AlphaGo 南韓棋王致勝關鍵