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行程體會 / 台灣傳統產業的困境
日前，在行程中至大灣地區一位張姓喪家中捻香，發現這是一間隱身於巷弄間的小小棋子工廠。老老闆過世了，兒子繼承家業，但承接時也已經是48歲。所以雖說是小老闆，但以年紀來說也算是個老老闆了。
家中生產圍棋、象棋等等，但是工作環境確實不好。所以雖說是老闆，但所做的事情其實也跟基層勞工差不多。張老闆說，父親過世前，自己是父親的員工，後來也只能承接，雖很難有競爭力，但也只能一肩扛下來，因為也不知道能轉行做什麼。特別的是，他說：做了一輩子的圍棋，但根本不會下圍棋！
老闆送了我兩個剛做好還未拋光的圍棋棋子做紀念，說是祝福我到中央之後能為台灣的勞動環境以及傳產出路繼續打拼。我會好好留著這兩顆棋子，作為自我期許的惕勵。加油，張老闆！加油，台灣！
唯一戰勝 Google 旗下 Deep Mind 公司開發的人工智慧 AlphaGo 的南韓棋王李世乭，宣布將要退休，因為他認為人類永遠沒辦法擊敗人工智慧。
不過演算法不是只會越來越強大，為什麼 AlphaGo 會錯判輸給李世乭呢？
因為AlphaGo 有個叫『隨機森林』的算法，可以預測對手可能會下哪一步，但李世乭這一步下在 AlphaGo 認為對方不可能會去下的那一步，李世乭當時下完這步棋，Alphago 還認為自己的贏面超過八成，繼續往後下了十手之後，Alphago 自己有一個勝率的表，突然開始下降，發現自己處於弱勢了，開始慌張了，於是 Alphago 就開始亂下險棋，出現了連業餘選手都不會犯的錯，想賭李世乭會出錯，最後就輸了。
但 AlphaGo 也從敗給李世乭找到自身弱點，再次強化學習能力。像 AlphaGo 的孿生兄弟 AlphaGo Zero，就是完全不靠任何人類經驗訓練的神經網路，它就是不斷跟自己對戰學習，結果在自學 3 天後，就以 100：0 打敗了舊版 AlphaGo ，自學 40 天後，就擊敗了曾經戰勝中國棋手柯潔的 AlphaGo Master，成為世界上最強的圍棋程式！
雖然未來人類可能再也贏不過AI，不過AI 的加入反而讓圍棋有了更多玩法，這時候 AI 的功能，是在擴展人類棋手的思路，和人類合作一起探索圍棋還未被發掘的領域。
因為圍棋是世界上最複雜的遊戲！是看哪個顏色的棋子，圈出的空間最多，誰就獲勝。聽起來規則很簡單，但實際上卻複雜到不行。
圍棋的棋盤是 19X19，通常一步會有 200 種下法，圍棋變化位置的排列組合一共有10 的 170 次方種可能性，比整個宇宙的原子數ㄅ10 的 80 次方還要多更多！人類通常都只能憑經驗跟感覺判斷，但判斷才是最困難的。剛有說嘛，圍棋的勝負是由最終局時，雙方控制地盤的多寡決定，但棋局進行到一半，雙方的地盤都還沒封閉，怎麽判斷形勢呢？很多職業棋手之間微妙的差異，就是體現在這個判斷能力上。
但就連開發 AlphaGo 的團隊都坦言，AlphaGo 面前的最大問題，和人類棋手是一樣的，就是圍棋太難了，還有規則中的規則，例如優勢、虧損、打劫，雖然 AlphaGo 的勝利或失敗，完全取決於這些機率的估計是否準確，但計算力還遠遠達不到『最優解』的程度。目前AlphaGo 團隊的做法是，讓AlphaGo學習像人類棋手一樣，去選點和判斷。
當機器把一件事情做得比人類好時，我們還能做什麼？
你對棋王退休有什麼看法？快和我們一起分享！
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