AlphaGo攻下圍棋神話後,人工智慧還會擴展到哪些領域?
AlphaGo攻下圍棋神話後,人工智慧還會擴展到哪些領域?

自從AlphaGo在今年3月擊敗韓國棋王李世乭以來,陸續有許多文章談論到AlphaGo所帶來的震撼,以及它對人工智慧未來發展可能的影響。

其中AlphaGo的幕後功臣、來自台灣的黃士傑博士,在接受專訪時的說法相當有趣,更透漏出幾許的弦外之音,他請大家不必過度擔憂,他們的研究團隊絕對不會讓AlphaGo變成魔鬼終結者。

仔細想想,黃博士的保證其實有點取巧,因為AlphaGo在計算出棋步之後,乃是由他代為落子,說穿了它只是個電腦程式,並不是機器人,當然不會變成魔鬼終結者。

但這代表我們可以就此高枕無憂了嗎?

別忘了,同樣出現在「魔鬼終結者」電影中的天網(Skynet),它也只是個電腦程式,但一旦連結上一個又一個的未來機器人,照樣將人類打得落花流水!AlphaGo也許不至於有樣學樣,從一個精通圍棋的電腦程式化身成為終結人類社會的毀滅者,但人工智慧的潛力的確不容小覷。

當圍棋神話被終結...

AlphaGo攻下圍棋的事件本身,除了代表人類棋藝的最後堡壘就此陷落之外,它其實還具有更深層的意義。

在熱愛圍棋的亞洲,頂尖棋士的地位相當崇高,環繞著他們盡是傳奇的故事。像是大家熟悉的吳清源和林海峰大國手,簡直就像神人一般,說起話來語帶機鋒、充滿哲理,彷彿下棋到了某種境界,整個人也昇華到如入化境。

獲得諾貝爾文學獎榮譽的日本文豪川端康成也曾以棋王的世代接替為背景寫出《名人》這部膾炙人口的圍棋小說作品,讓圍棋更增添了文學的風采。

以這個角度來看,AlphaGo的成就不僅僅止於棋盤上的獲勝,它還一舉終結了代代相傳的神話,原來,傑出的人類心靈終究不敵人工智慧的理性運算。

而以AlphaGo所展現的驚人實力,接下來又會攻陷我們的哪一座城池?最終,人工智慧的版圖會從棋藝擴展到哪些領域呢?

就讓我們來檢視一下,對於人工智慧來說圍棋意味著何種層次的挑戰?在圍棋的對弈中,兩位棋手分持黑、白子依序落子,最終以每個人盤面上的棋子以及所佔到的空地總數來決定勝負。圍棋的規則非常簡單,只規定不可以重複下出同樣的棋,以圍棋的術語來說就是必須「打劫」,除此之外,該如何落子,並無限制。

規則簡單反而會對電腦產生困擾嗎? 正是如此,由於電腦下棋必須先訂下明確的評分標準,再以搜尋的方式找出哪個棋步可以得到較高的分數,如果標準難以決定,電腦當然無所適從。

這就是為什麼IBM的「深藍」可以在1997年就擊敗來自俄羅斯的世界西洋棋王卡斯帕羅夫,因為西洋棋的評分標準相對容易制定。比方說,保住國王絕對是第一要務,而城堡明顯比騎士有價值,誰高誰低清清楚楚。

反觀圍棋的每顆棋子長的都一模一樣,既然無從區分,也就不知道該對誰先下手,而19x19的棋盤看似不大,但棋型的千變萬化已經複雜到讓人如陷八卦陣中,不知東南西北、何去何從?

以現今電腦的運算速度來看,圍棋所呈現的複雜性已經讓AlphaGo備感吃力,它其實並沒有能力在有限的時間內從所有的可能性中找出最好的棋步,黃博士也承認, 他們必須讓AlphaGo事先學習許多優秀棋士的棋譜,它才得以即時完成搜尋

更重要的是,不管運算速度再快,如果AlphaGo不能針對圍棋的特性訂出可依循的評分標準,它一樣是動彈不得,就像是一位職棒投手,即使球速飆破160公里,如果投不進好球帶,一切也都是惘然。

這也是當初為什麼我們深信人工智慧不太可能突破圍棋的障礙,因為每一步棋對整個棋局的影響真的很難評定啊!

如今AlphaGo證明了圍棋終究隸屬於數位邏輯的範疇, 但像是藝術、文學等較為抽象的領域,應該是人工智慧無法跨越的天險吧?

難道電腦真有可能挑戰像莫札特、梵谷這樣的千古奇才嗎?對於音樂、美術作品的賞析依靠的是美感,扎扎實實屬於人類的感性世界,人工智慧能夠對美學建立起客觀的評斷標準嗎?

以人類心智的複雜與奧秘,所設下的謎團絕對可以讓電腦忙上好一陣子,但挾著擊敗棋王的餘威,可千萬不要低估人工智慧的實力,就讓我們拭目以待!

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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