原标题：AlphaGo赢的关键 自我对弈学习错误
AlphaGo赢的关键 自我对弈学习错误Google旗下DeepMind公司开发的人工智慧系统AlphaGo以4比1挑战韩国围棋天才李世?成功，系统主要开发者黄士杰今指出，AlphaGo每天会跟自己下棋，强化分析能力。
来自台湾的黄士杰目前在总部设于伦敦的DeepMind担任资深研究员，也是AlphaGo的主要程式开发者。AlphaGo与李世?进行5场人机对弈，拿下4比1成绩，都是由黄士杰负责在现场替AlphaGo摆棋。
黄士杰今天出席“AlphaGo解密”人机对弈赛后媒体聚会时表示，AlphaGo会变得这么厉害，是因为有子网络跟策略网络，其中策略网络从大约20万到30万的人类棋谱学习，减少搜寻广度；子网络则在搜寻进行到某种程度时，判断现在谁处于优势，可减少搜寻深度。
黄士杰解释，透过策略网络和子网络，可以将盘面资讯撷取到可以处理的范围，让AlphaGo分析出目前最佳的10到20步棋。
他也透露，AlphaGo每天都自己跟自己下棋，让子网络透过自我对弈成长，从错误中学习，因为AlphaGo不会累，每天“下几百万盘都没问题”，这是子网络这么强大的关键。
黄士杰强调，AlphaGo进步的关键在于深度学习，若少了策略网络与子网络，就会大大降低棋力，这2大网络加入后，搜寻效能大幅提高，不过团队一开始也不确定能否成功，也有很多失败的经验。
对于外界顾虑太聪明的人工智慧系统最终可能反噬人类，黄士杰表示，这是很多人讨论的问题，DeepMind与其执行长也非常重视，不过Google有成立伦理委员会，负责评估人工智慧造成的影响，他相信人工智慧系统是中性的，科技没有好坏，端看人怎么使用。
黄士杰说，AlphaGo的下一步还在讨论中，DeepMind另有团队计划将人工智慧系统发展到医疗应用，例如可透过大数据分析病症，但该专案不是由他负责，他并不清楚具体內容。
对于台湾人工智慧人才的建议，黄士杰表示，台湾很多教授与研究人员实力不输国外，不过国外研究员的企图心很强，虽然都是离乡背井，但是心理上很积极，跟台湾不太一样。他建议台湾研究人才从小培养英文听说能力，到了有机会出国做研究的时候，就可以很顺利跟各国人才沟通。
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