Google旗下人工智慧公司 DeepMind 所研發的 AlphaGo 人工智慧系統，今日下午正式開始迎戰世界棋王李世乭！這場人機大賽，讓全世界再度將焦點放到了Google在機器學習（Machine Learning）與人工智慧（Artificial Intelligence）領域的進展。
AlphaGo與棋王李世乭的世紀對決看這裡
由海峰棋院提供的中文講解：
世紀對決開始啦！現場超熱鬧
記者在韓國首爾現場，現場湧進來自12個國家的媒體近200人，把對弈的會場韓國四季酒店擠得水洩不通。韓國當地媒體也十分重視這場比賽，不僅當天報紙以頭版篇幅報導，在比賽過程中也出動SNG現場連線，隨時更新比賽狀況。
（韓國當地出動大批媒體，把現場擠得水洩不通。）
（Alphabat執行董事施密特（Eric Schmidt）、DeepMind執行長Demis Hassabis稍早已進入會場。）
（不過對弈現場需要保持絕對安靜，AlphaGo與棋王李世乭對弈的小房間連工作人員都不能進去。）
（現場大批來自各國的媒體只能在一旁會議室看轉播。）
（棋王李世乭正在對弈中。照片來源：Google提供。）
（韓國媒體超重視這場世紀對決，當天報紙幾乎都以頭版篇幅報導。）
這場對弈已在韓國時間下午一點（台灣時間中午十二點）展開，賽事共分為五場，將從3月9日一直比到15日。今天進行的賽事是第一場，比賽預計進行三到四個小時，晚上就能知道第一場對決結果。這場人機大戰無論誰勝誰負，都將是Google在機器學習領域的另一里程被，這場賽事也有專屬的YouTube直播頻道，有興趣的讀者可以鎖定。
Google：機器學習要讓人類生活得更好
在比賽熱烈進行的同時，今日Google資深研究員Jeffery Dean也特別在賽前向媒體介紹目前Google在機器學習領域的佈局。Jeffery Dean在1999年加入 Google ，目前負責帶領 Google 研究深度學習（Deep Learning）的Google Brain團隊。
簡單來說，機器學習運作方式，是經過輸入（input）後進入機器設定的模型（model）後得到產出（output）或預測結果（predictions）。不過，模型的設定可能過於單一固定，產出或預測結果會不準確。因此要如何讓模型的設定涵蓋更多變數、使機器更聰明，就是機器學習的重點。
而這項技術如何運用在Google的服務上？Jeffery提到，目前Google在機器學習主要有三大應用，包括在「產品跟服務」、「自動化與醫療領域」以及雲端API的進展。其中產品跟服務是大家較為熟悉的部分，包括Google搜尋（Google Search）、Google翻譯、Gmail裡的Smart Reply功能、以及Google Photos的照片物件識別、分類功能。
Jeffery舉例，像是在語音辨識領域通常會碰到三個主要的問題，一個是語音辨識，一個是不同語言的障礙，再來是不同年齡層的發音方式，但Google皆透過機器學習解決這些問題，而像是Smart Reply目前已有10％是在手機上應用。
另外，Google機器學習除了應用在自己的工具與服務外，也同樣運用在自動化機械（robotics）與健康領域。例如，讓機器手臂經由抓取物件的過程，自動去學習、辨識物件。第三，則是機器學習應用在雲端領域，透過開放API讓開發者做更多的應用，例如2015年11月釋出的開放軟體TensorFlow。
機器學習還沒達到人腦程度
不過，讓大家擔心的是機器學習未來的威脅性？究竟機器學習能不能進一步提升到機器了解（Machine Understanding）的地步，意即機器能夠意識到自己在做什麼、識別、分析些什麼？Jeffery Dean表示，Google從2012年投入研究至今，現在機器學習已經有很大的進步，也從以前只能辨識個別單字、事件，到現在輸入、設定模型後，就能辨識完整圖像或語句，已經有很大的進步，某種程度上也算是一種瞭解。
另外，人腦跟機器之間的學習方式也不同，機器學習是應用在可被規範的情形，它可以在某一個領域操作的很好，但無法像是人腦一樣應用在隨機事件，機器學習要達到人腦一樣的思考模式，還需要很多年的時間。「機器學習是一項很棒的技術，可以應用在很多不一樣的領域。」Jeffery Dean表示Google的目標還是在改善人們的日常生活，例如醫療領域。
目前，Google內部有兩個專門研究機器學習的團隊，一個是由Jeffery掌舵、位於洛杉磯山景城總部的Google Brain研究團隊，另一個則是目前專攻棋類遊戲，下午即將再度挑戰圍棋對弈的Google DeepMind。不過，目前DeepMind的技術主要仍專注在棋類遊戲，未來兩方技術有沒有可能做進一步的整合，還需要進一步的規劃。但Jeffery認為，未來需要深度識別能力的Google自駕車計畫，就有可能需要Google DeepMind的技術。
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