沈帥青：AlphaGo打敗棋王 你可「戰勝」AlphaGo

南韓圍棋棋王李世乭與人工智能AlphaGo對決，先敗三場後終贏回一仗。超強大的人工智能，掀起大眾擔心人類將遭取代，但機器豈無弱項？人類結合人工智能提升自身能力，才是未來。

Google旗下公司開發的AlphaGo，與李世乭決戰五場，場場備受觸目，早在開賽前，李世乭信心滿滿，豪言五戰全勝或五戰四勝，誰知一開始，卻已連輸三場，敗局已定，及至昨日終於扳回一城，大眾寄望在明天的最後一戰，看看李世乭能否再拉近比數。

這次圍棋對決被譽為世紀之戰，既因在過往，雖有電腦能戰勝人類國際象棋棋王，但圍棋的棋局變化，遠遠更加繁複，棋王受挫，公眾大有「人類輸了」之感。且大眾聯想到的是，若連最聰明的人類也輸，豈非更證實電腦將取代人類、機械人會搶去所有人的飯碗？

科技進步令人類減少勞力，自工業革命起已是趨勢，近年人工智能的高速發展，更讓大眾有危機感，如無人車面世，怕取代司機；人工智能軟件又應用到會計、法律等，24小時處理大量文件工作，更令人「不安」。

不過，人工智能就能夠全面取代人類了嗎？其實電腦一樣有弱點，人類在未來要有競爭力，更要看準它們的弱項作出對應。

其一是創意。雖然電腦擅長閱讀大量資料，整合或分析，但要發展創意，要有人腦的小宇宙，卻甚艱難。例如企業家要開拓新市場，引入前所未見的新產品，未必有歷史數據能夠告訴他能否成功。創造型工作所需要的直覺、無中生有的想像力、前瞻能力及冒險精神等，仍是人類取勝的地方。

其次更是解決問題所需要的決策及判斷能力。電腦可以搜集資料、推演不同方案效果，但哪個方案最適合當前處境，往往要有人類去作最後決定。

以IBM的超級電腦Watson為例，自2011年起應用到醫療範疇，論其運算能力，贏人腦多條街，每秒可運算500GB資料，15秒讀完1,000萬份病歷。病人跟醫生說明病情後，輸入病歷及病徵資料，Watson就會以極高速研究過去的海量病例和醫學文獻，再推算有哪幾種治療方案。

可是，最終使用哪個方案、是否要調整，IBM的團隊亦指，還須由醫生親身判斷作決定。為何？電腦雖能交出理性答案，但要選取最佳治療方案，更牽涉到醫生與病人面對面所能得知的身心狀況、生活習慣，乃至道德價值等各種考量，才能度身訂造出最合適療程。這些透過「實戰」而來的寶貴經驗和判斷力，並非機器所能計算得出來。

人工智能的未來，未必就是為人類帶來終結的天敵，AlphaGo開發商DeepMind的創辦人Demis Hassabis上周亦指，人工智能的角色，更似是實驗室助手，最終的決定，還是要由人類來做。

近年就有不少學者的說法，傾向視人工智能為人類「智能擴充」（Augmented Intelligence）的重要工具，因人工智能令搜集、分析資料的工作，變得又快又容易，令人類可以在減去這些工序之後，轉攻自己擅長的決策工作，做更周到的考慮與決定。

例如近年興起的大數據分析，便是這種「人機合一」例子。大數據有海量資料，電腦擅長整合，但之後要把它們化為有意思的資訊，就要有一班數據科學家（Data Scientists），透過經驗、分析能力從零散數據中找出當中的意義、關係，讓電腦不能取代人類，而是成為「大腦的延伸」。

AlphaGo一類的人工智能，已可預見會應用到各方面，其公司亦稱會發展至醫療、開發能源、氣候甚至投資等，肯定就是未來世界的重要部分。新一代的年輕人也不想被機器淘汰，但出路亦不是抗拒，而是要學會如何利用它。