世界圍棋冠軍柯潔向「AlphaGo升級版」認輸?神秘棋手Master已獲得連續50場勝利
世界圍棋冠軍柯潔向「AlphaGo升級版」認輸?神秘棋手Master已獲得連續50場勝利
2017.01.04 | AI與大數據

還記得2016年3月人工智慧程式AlphaGo以4:1戰胜李世石時,世界排名第一的圍棋選手柯潔在第二天發的那條微博嗎?

「就算AlphaGo贏了李世石,但它贏不了我。」

雖然我們必須承認柯潔曾以8:2打敗過李世石,但截至昨晚,這個略顯狂妄的言論已經被他自己親手推翻。

在兩連敗後,柯潔再次向Master認輸

1月3日晚間,連續打敗多位世界圍棋冠軍,但「個人資料」卻幾乎為0的神秘棋手Master登錄了騰訊圍棋對弈平台,在先後擊敗兩位韓國名將樸廷桓與元晟溱後,最終與世界排名第一的柯潔展開終極之戰。

實際上,早在去年12月30日奕城網的對決中,柯潔已經連輸Master兩局。因此,很多人都在懷疑,這位號稱世界第一的「棋王」是否能夠守住人類棋手最後的尊嚴。

雖然比賽一開局柯潔便步步緊逼,不落下風,但仍然在中後程沒有抵擋住Master令人窒息的攻擊節奏。 178手以後,柯潔承認戰敗,而與此同時,這卻是Master的第50場連續性勝利。

雖然結果的確讓人遺憾,但卻有些在意料之中。畢竟在柯潔之前,包括樸廷桓、陳耀燁、範廷鈺、唐韋星、羋昱廷時越、金志錫、姜東潤在內的多名世界冠軍都接連倒在Master的「槍口」之下。但這也意味著,柯潔的這個「世界第一」在Master面前也顯得微不足道。

早在12月30日連敗兩局後,柯潔徹夜未眠在微博發表感慨:

「人類千年的實戰演練進化,計算機卻告訴我們,人類全都是錯的……」

雖然沒有人知道Master究竟是機器還是人類,但世界名將們卻堅稱這個神秘棋手一定為AlphaGo的升級版,因為沒有人類能夠不眠不休連戰多局,甚至能夠「圍剿」幾乎所有的世界冠軍。

然而,觀戰多日的棋友們早就認定這就是一場人工智能對圍棋圈的全面「圍剿」。實際上,目前留下唯一的懸念反而是另一個問題——Master究竟是換了「頭像」的新AlphaGo,還是另一個橫空出世的人工智慧程序?

人工智慧是助手,不是對手

在AlphaGo的一戰成名後,大部分棋手很難接受「人工智慧可以完勝人類棋手」這個事實。其中就包括年僅20歲的中國圍棋名將柯潔。

除了堅持自己能夠戰勝AlphaGo,「年少輕狂」的柯潔也曾多次表達想與人工智慧來一次終極PK的願望,甚至為了「等待」AlphaGo,拒絕了日本人工智慧程式AI deepzengo的邀戰。

然而,在12月30日敗給Master後,柯潔在31號的微博上寫下了這樣一句話:

「我從3月份開始到現在研究了大半年的棋軟,無數次的理論和實踐,就是想知道計算機究竟強在哪裡。人類數千年的實戰演化,電腦卻告訴我們人類全都是錯的。我覺得,甚至沒有一個人沾到圍棋的邊。但我想說,從現在開始,我們棋手將會結合電腦,邁進全新領域達到全新境界。」

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柯潔的微博。
圖/ 36 氪

從這段話可以看出,態度十分狂妄的柯潔其實在戰術佈局上極為重視人工智慧,但卻最終不得不承認,在圍棋賽中人腦不敵機腦。

不過,我們也可以看到,柯潔在思考棋局過程中的心態也在發生變化,開始將這個「強勁對手」正式視為「助手」,希望利用人工智慧來研究棋譜,拓展新思路,幫自己闖入之前所到達不了的圍棋新境界。

「新風暴來襲」,需要我們用更加包容的方式來看待它,利用它,最終取得上風。

這種思路其實非常正確,因為在與人工智慧的對弈過程中,包括柯潔在內的很多名將都發現了一個問題——對方使出了很多棋盤上通常行不通的「招數」。就像微博棋友峰_lawyer發出的感慨一樣:

「看了看據說是AlphaGo的Master砍柯潔的棋譜,完全和當初學圍棋時『大伽』的理論不符,很多固有的認為不能下的棋(最明顯的是掛角尖頂後不跳和連續爬二路)照下不誤!圍棋說到底還是以計算為基礎的…以後學圍棋的孩子也不用千里迢迢的跑帝都了,這隻狗就是最好的老師了!」

當然,我們也可以這麼理解,不僅下圍棋的套路會被人工智慧所改變,或許學習圍棋的途徑也將被顛覆。此外,人工智能在圍棋方面的造詣還是我們通向更多未知世界的一個新入口。

在AlphaGo戰勝李世石後,AlphaGo之父,Google DeepMind創辦人哈薩比斯也曾在Twitter上表示,AlphaGo只是Google登月計劃的第一步:

「除了Google的所有產品將會從哈薩比斯的研究中受益外,它或許將會開啟人工智慧的全新研究方向,幫助我們快速識別出哪些領域具有研究及發展的潛力,而人類的醫療、教育等等產業可能都會因此而受益。」

這不僅僅是Google宏大的願景。包括圍棋界在內,我們應該思考這麼一個問題:如何利用我們發明的人工智慧來幫助人類實現更多目標,「聯手」創造更多的奇蹟?

如果這樣想,你就會發現,被人工智慧戰勝絕對不是一件壞事。

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #AlphaGo
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健身產業下一個 20 年靠「數據力」:健身工廠攜手 Teradata、擎昊科技,打造智慧經營新典範
健身產業下一個 20 年靠「數據力」:健身工廠攜手 Teradata、擎昊科技,打造智慧經營新典範

在健身產業競爭日益激烈的今天,品牌之間的差距,早已不再取決於場館規模、器材數量或課程內容,而是誰能更貼近會員需求、誰能運用數據看懂會員的一舉一動,打造更精準、更個人化的服務體驗。

對於這一點,台灣第一家掛牌上市、旗下擁有健身工廠等知名品牌的連鎖運動健身龍頭 —— 柏文健康事業,有著比同業更深刻的體悟。過去 20 年,柏文以「持續創新、重視會員需求」為核心,在台灣健身市場站穩腳步。而面對產業全面走向數位化的新競局,柏文選擇攜手 Teradata 與擎昊科技建置企業數據中台,打破內部數據孤島,將分散在各系統的資訊整合為可以被運用的營運智慧。這不只是一次技術升級,更是從「經驗驅動」邁向「數據驅動」的戰略轉型,為柏文在下一個 20 年持續領跑市場注入關鍵動能。

柏文描繪 20 年健身版圖的 2 大關鍵

自 2006 年在高雄成立第一間健身中心「Fitness Factory 健身工廠」以來,柏文的營運規模就穩步成長,如今健身工廠全台已有 83 間分店、會員數逼近 40 萬大關,躍居台灣前二大健身品牌。柏文健康事業董事長陳尚義認為,深耕在地、持續創新,是柏文能在競爭激烈的市場中持續成長的兩大關鍵動能。

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柏文健康事業董事長陳尚義認為,深耕在地、持續創新,是柏文能在競爭激烈的市場中持續成長的兩大關鍵動能。
圖/ 數位時代

第一是深耕在地、理解使用者的真正需求。柏文非常重視會員體驗,在規劃任何服務與課程時,都從在地使用者的實際需求出發。以團課為例,多數健身場館選擇向國外購買課程授權,健身工廠卻決定推出自有團課品牌 FORCE,由專業團隊設計課程且每季推出不同主題,「雖然成本較高、也比較花時間,卻可以確保課程內容更符合台灣人的體能特性與運動需求,」陳尚義認為,這種重視在地需求的思維,正是柏文與會員建立深度連結的關鍵。

第二是持續創新產品與服務。近年來,柏文以「運動休閒」為核心,不斷推出新的品牌與服務。在場館端,成立各具特色的主題運動場館,例如以彈跳床為主的 Crazy Jump 肖跳、射擊對戰遊戲場 KILL ZONE、保齡球館「滾吧 LET'S ROLL」及 Sklub 運動俱樂部。其中,Sklub 青海店為高雄鼓山區首座全齡運動場館,設有室內頂級羽球場、桌球場、國際級楓木籃球場與多樣化運動課程,而 2025 年 11 月開幕的桃園桃鶯店,更是桃園愛好羽毛球人士的首選。

在服務端,則延伸出協助運動後修復的 SPA 個人工房、運動按摩 Buddy Body 等服務。此外,柏文亦與營養師合作推出營養管理與線上課程,近期更籌備成立電商平台,方便會員與非會員選購運動健康相關商品,逐步擴大「運動 x 生活」的服務版圖。

數位化升級:從服務體驗到營運管理全面轉型

伴隨營運規模的不斷成長,柏文也開始導入各種數位工具,以提升會員服務品質與營運管理效率。舉例來說,會員入場的身份辨識機制,已經從早期的刷條碼會員卡,升級到現在的人臉辨識直接進場。又如,在內部營運流程上,從會員管理、財務到行銷活動等,亦全面透過系統來優化作業效率。

這些數位系統累積的大量數據,成為陳尚義日常決策的重要依據。陳尚義分享,自己經常拿起手機查看當日總營收、來店會員數等營運指標,也會比較各場館的營收與來客數變化。一旦發現某館的數據與預期或平常趨勢不符,便會立即請相關人員說明情況,確認異常原因。

「透過數據定位問題,再及時進行分析與改善,才能確保營運狀況維持在最佳狀態。」陳尚義說,更重要的是,這些數據也成為柏文持續創新的基礎,透過數據掌握會員的行為模式和滿意度,如:會員的運動頻率、續約率等,可以作為發展新產品或新服務的決策依據,使其更貼近會員需求。

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柏文健康事業董事長陳尚義指出,透過數據定位問題,再及時進行分析與改善,才能確保營運狀況維持在最佳狀態。
圖/ 數位時代

導入 Teradata 數據中台,柏文邁向即時決策的關鍵一步

然而,隨著數據應用越來越深,現有系統的限制也逐漸浮上檯面。首先,數據散落在 POS、CRM、ERP 等不同系統,無法有效整合,導致使用者必須在眾多介面間來回切換,相當不方便,也容易影響決策的準確性。其次,系統效能不足,在查詢與分析大量數據時,往往要等候一段時間,導致營運報表無法即時產出,管理層難以掌握最新狀況。第三,報表製作流程高度依賴人工作業,需從多個系統匯出資料再自行整合,不僅耗時費力,也容易出現錯誤。

為克服上述挑戰,柏文決定導入 Teradata AIDW 數據平台,將會員資料、IoT 健身設備、POS 交易資料等數據,全面整合至單一資料庫,徹底解決數據孤島的問題。由於 Teradata AIDW 採用 MPP 架構,可以大幅提升資料整理、分析與查詢效能,再搭配帆軟的報表與視覺化工具,使用者可透過儀表板、動態報表或 API 快速掌握分析結果,讓決策過程更即時、更精準。

柏文資訊長黃靜雯表示,選擇 Teradata 的關鍵原因在於其成熟度與穩定性。「Teradata 的效能非常強大,平行運算能力是經過市場驗證的,而且系統本身具備備援機制,不必擔心單一設備故障的風險。」這讓柏文後續能夠更安心地推動大規模的數據與 AI 應用。

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Teradata 的數據顧問不僅具備扎實的技術能力,更累積了豐富的產業經驗,為柏文的數據應用帶來更多啟發與想像空間。(由左至右)柏文健康事業資訊長黃靜雯、柏文健康事業董事長陳尚義和Teradata台灣總經理陳盈竹。
圖/ 數位時代

除了 AIDW 數據平台,Teradata 亦透過數據整理師服務,協助柏文將不同系統、不同格式的資料進行標準化與模型化,為其推動跨系統的數據整合與應用帶來很大的幫助。黃靜雯補充指出,Teradata 的顧問團隊不僅具備扎實的技術能力,更累積了豐富的產業經驗,能從業務視角提出建議,為柏文的數據應用帶來更多啟發與想像空間。

Teradata 台灣總經理陳盈竹則認為,柏文作為健身產業的龍頭,願意率先導入數據中台並積極擁抱 AI 應用,是極具前瞻性的決策。「面對AI浪潮的快速迭代,我認為柏文做了關鍵決策,透過前期約 6 至 10 個月的時間完善數據建設,作為支撐AI發展的核心競爭力!」陳盈竹強調。

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Teradata台灣總經理陳盈竹則認為,柏文作為健身產業的龍頭,願意率先導入數據中台並積極擁抱 AI 應用,是極具前瞻性的決策。
圖/ 數位時代

數據建設就像是城市的下水道工程,是 AI 應用的發展基礎,而作為 Teradata 原廠授權總代理的擎昊科技,則在這座下水道工程中扮演關鍵角色,負責伺服器運算、儲存架構與網路環境建置等任務,「我們結合 Teradata 的技術與自身的整合能力,為柏文打造更穩定的 IT 基礎建設,確保後續的數據分析能在最可靠的環境中運行。」擎昊科技資深協理杜錦祥說。

陳尚義表示,過去許多決策仰賴現場觀察或管理直覺,但未必能量化決策背後的成本與效益;未來希望透過完善的數據中台,不僅能掌握營運脈動,也能將那些過去難以量化的隱形成本具體呈現,進一步評估每項投入是否帶來實質價值。「以數據與人工智慧取代經驗判斷,將會是柏文邁向下一個 20 年的關鍵競爭力。」陳尚義強調。

圖/ 擎昊科技
圖/ Teradata
圖/ 柏文健康事業

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