為何AI「棋靈王」橫掃中國、韓國頂尖棋士?不怕死,反而讓它所向無敵!
為何AI「棋靈王」橫掃中國、韓國頂尖棋士?不怕死,反而讓它所向無敵!
2018.11.02 | Google

本文摘自《棋士與AI:AlphaGo開啓的未來》,大塊文化出版

看得見的世界,就那麼1公尺,也就是伸手可及的部分,而碰觸不到的地方,是深不見底的黑暗世界,下棋這個東西,其實就是暗中摸索;但就算看不見前方,我們仍然可以憑藉經驗,推測出一些狀況,我們稱其為感覺或大局觀。

然而,就算是身經百戰的職業棋士,也有被恐懼感所擄獲、無法信任自身感覺的時候。因為大步前進必然得踏入前方的黑暗,是否就在看得見的範圍內走一小步呢?這是對局者在每一手的選擇時必會面臨的誘惑。因為每人都必有數不清礙於魯莽前進而受傷的經驗。決定一局輸贏的要素裡最重要的就是──是否敗給自己的恐懼感,而做出低於自己實力許多的選擇。

AI沒有「恐懼感」,更能100%發揮實力

AlphaGo並非無所不知,但AlphaGo的計算能力比人類更高,如果人類視線所及的範圍是1公尺,AlphaGo可說是3公尺。AlphaGo就算輸了也不會受到打擊,對於「看不見」地方,它會安心地交由深層學習的「感覺」來處理;因此AlphaGo總是能夠完全發揮自己的實力。

與李世乭對戰的第三局,AlphaGo所下的白1(圖36),這一手導致AlphaGo明顯優勢,是決定系列勝負的名手,而且幾乎沒有人預料到這一手。雖然這一手不像「刺」那麼驚世駭俗,但這是人類不容易認真去想的著點。

圖36.jpg
圖/ 大塊文化

大部分的人對白1這手棋的認識都不夠深入,因此選擇這手棋,除了直覺,還需要勇氣。就算白1浮現在腦海的候補名單上,會認真考慮這手棋的棋士是很少的。相較於此,一旦AlphaGo的候補名單中出現白1,AlphaGo對待這手棋的態度與其他選項相同,不會像人類一樣,會覺得「我不習慣這個下法」。換句話說,比起人類需要克服心理障礙,AlphaGo少了一個門檻,比較能夠順利地做出正確判斷。

關於人類在棋盤上感到恐懼的現象,還有另一個「大交換」。「大交換」指的是為了取得某個地方的利益,而在他方做犧牲,這般的棋局狀況變化。 比方說市長選舉,在野黨擊敗執政黨取得勝利,卻失去眾議院的席次,這就是「大交換」;重點是「大幅改變現狀」,若兩邊都是連任,同樣是一勝一敗,但不成為交換。

因為人類的目光看得不夠遠,覺得「大交換」前的盤面平靜無波,導致我們對棋局變化賦予「大交換」的特徵;「大交換」出自人類的主觀認定,對於AlphaGo而言,只是理所當然的進行,不用大驚小怪。

人類所以會有恐懼感,是為了在關鍵時刻保住自身性命;雖然我說了一堆下棋時,恐懼感會帶來負面效果,都是以和AlphaGo比較為前提。人類的能力有限,所以,恐懼感對人類來說,是恰到好處的情緒反應,也是人類不可或缺的重要本能。最近有「捨棄恐懼感可以讓人類成長」的說法,乍聽之下似乎能讓人類更加進步;但正因為你我身為人類,才能擁有AI所缺乏的「恐懼感」,因此我們不必將恐懼感視為敵人,最好馴服它,讓它為自己服務。

AlphaGo的勝利,反映出圍棋技術進步瓶頸

傑米斯.哈薩比斯在圍棋高峰會上表示「AlphaGo會成為人類的哈伯望遠鏡」。 「AI將帶領我們看到更多前所未見的事物,人類將因此變得更有智慧,也會變得更加幸福。」在其他相關的訪談中,我們都可以看到這個主旨。

讓視野更寬廣、更高更遠,我並不否定人類至今以此方向來追求進步;累積「知識」,讓人類得以不斷提升高度,成就豐功偉業的人往往會說「我只是站在巨人的肩膀上而已」,這番話與其說是謙遜的表現,不如說是發自真心的感嘆。

圍棋是有明顯的好棋和壞棋的遊戲的同時,相關知識又能不斷的累積下去,就如同建造房屋一般,圍棋的技術水準也在不斷提升;許多人想當然耳地認為圍棋必是如此。但事實並非這般,日本在350年前,有位名為「本因坊道策」的棋士。他與秀策同被稱為棋聖。從道策的時代開始,人們孜孜不倦地投入超乎想像的心力鑽研棋藝,但時至今日,也沒人敢說自己超越了道策,這絕非誇大其詞的說法。

或許有人會問:「難道在這350年當中,職業棋士都沒有進步嗎?」我常回答「比起道策的時代,布局的方法的確有些進步」。但是AlphaGo從序盤就採取和已往不同想法的布局,並且戰勝人類。雖然從道策的時代開始,圍棋的布局持續改變,但看到AI的下法,我們很難判斷人類布局的改變是不是進步。對於350年前的日本棋士而言,道策想必就是他們的哈伯望遠鏡吧!道策的智慧以棋譜的形式流傳下來,但不管我們如何學習他的棋譜,也還無法站到他的肩膀上。

比起知識傳承,下棋更重「感覺」

比起知識的累積,圍棋為「感覺」所涵蓋的領域,實在太大了!AlphaGo告訴我們最重要的就是這一點;外表可見的形式能透過知識傳承下來,但是抽象的「感覺」卻與個人的身體條件等有關,原則上只是本人的專利,無法傳承。

不只是圍棋,知識只是人類的表象,人類真正的大本營是不容易傳達的內在感覺;在AI出現之前,表象的知識可以作為人類的象徵,人類社會也認同這一點。能輕易汲取各種知識的AI點醒了我們,「感覺」的部分才是人性的本質所在。

下棋就是需要這般多如牛毛的小作業以至於鳥瞰全局的大局觀等,是各種能力配合的遊戲。人類的計算力、集中力,連感知能力,都與身體能力脫不了關係,這些能力和個人的「感覺」相同,無法傳承給他人,連本人要積蓄這些能力都非易事。

AlphaGo如同哈伯望遠鏡般,確實讓我們看到前所未見的景色,但是人類能不能到達那片美景所在之處?是否真想住到那一邊?則是另一個層次的問題,不能混為一談。人類有自己固有的身體與感覺,一味地追求AI,想擁有AI的能力的話,不僅違背人性,也未必對人類有好處吧?

「看見某件事」不等於「去做某件事」;累積知識固然讓人開心,但跟感到「幸福」是另一回事。看到哈伯望遠鏡傳送的影像,我也為之稱奇,但我不曾動過「想去那裡看看」的念頭,更沒想要住在那裡。

AI所帶來的嶄新局勢,或許是一個讓人類重新檢視自身的機會。通常人們回顧自己多在挫折、失敗時,老實說不怎麼讓人開心;與其檢視自己,尋求其他更有趣的事物才是人之常情,就像書架上伸手就拿得到的書,因為隨時可以閱讀,反而始終沒有打開;「看得見」的安心感會讓你覺得「隨時可以做」,「隨時可以做」的事,有時會覺得「已經做過了」。但我們所剩的時間已經不多了,當人類想回首好好檢視自己的時候,卻發現自己已經不在那裡!這是我現在最擔心的事情。

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
圖/ 數位時代

方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

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方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
圖/ 數位時代

為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
圖/ 數位時代

創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

方睿科技不動產知識創新中心總監曾凡綱指出,目前在企業、房東或物業主與各類服務供應商之間,缺乏有效的整合機制,導致企業在選址與空間規劃過程中,難以快速找到真正合適的服務與解決方案,形成明顯的產業斷點。

為解決這些斷點,方睿科技提出「Data to win」模式,以資料取代傳統「Pay to win(付費買廣告)」思維,讓真正具備經驗與實績的服務夥伴,在適當的決策節點被看見。

曾凡綱說明,在廣告投放效益越來越低的情況下,企業服務商面臨的問題已不只是「如何曝光」,而是「如何在對的地方被看見」,這將是未來的市場勝出指標;而 Data to win 正好可以協助企業服務商建立此能力,方睿科技將生態系夥伴所擁有的案例、服務紀錄與產業知識等資料,經過去識別化與結構化處理後,再嵌入企業決策流程中,讓推薦不再來自廣告投放,而是真實、可被驗證的使用經驗,透過這樣的機制,不僅提升企業決策的準確度,也能同步放大生態系夥伴在合作中的實質價值。

舉例來說,方睿科技整合辦公傢俱夥伴 Backbone 班朋實業長期累積的辦公室規劃案例與平面圖資料,讓企業在選址階段,就能同步評估空間規劃方案,加速決策流程。又如,整合出行服務夥伴 USPACE 悠勢科技的服務資料,並呈現在地圖上,協助企業評估辦公據點的交通便利性,優化員工日常通勤與出行體驗。此外,平台也可整合大樓的 ESG 認證、公共設施與服務層資訊,協助企業快速篩選符合需求的辦公大樓,提升進駐媒合效率。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
圖/ 數位時代

「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
圖/ 數位時代

方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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