輸給AlphaGo的韓國棋王宣布退役,李世乭:「拿下第一名,我也不是冠軍。」
輸給AlphaGo的韓國棋王宣布退役,李世乭:「拿下第一名,我也不是冠軍。」
2019.11.28 | Google

「即使我登上世界第一,也有無法擊敗的對象。」2016年,代表人類與DeepMind AI AlphaGo展開五番棋勝負的韓國棋王李世乭,於本週宣佈退役。

AI能否在圍棋擊敗人類?這場受到全球關注的賽事裡,李世乭最終以1勝4負飲恨落敗,而這一勝也成為人類在圍棋界與AlphaGo抗爭中的絕響。隔年,世界棋王柯潔與AlphaGo的三番對弈,由AI拿下全勝。

永無可能戰勝AI,李世乭萌生退意

然而,即使雖敗猶榮,依舊無法消弭他面對AI的挫敗感。11月19日,李世乭向韓國棋院遞交了退役申請,結束他24年的職業棋士生涯。根據《韓聯社》的訪談,他決定退役的原因,便是3年前與AlphaGo的一役中,感受到了AI在圍棋領域人類無法抗衡的強大。

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2016年與AlphaGo的五番對弈中,李世乭以1勝4負輸給AI,也為本週的退役埋下種子。
圖/ 比賽直播螢幕截圖

「隨著AI進入圍棋世界,我理解到無論我再怎麼拚命拿下第一名,我也不是真正的冠軍。」李世乭說。

最初李世乭認為自己能大勝AlphaGo,然而一切並未如他所料,他壓倒性地輸給了AI,賽後他向對自己寄予厚望的民眾道歉,「我輸了,我很抱歉最後比賽以這樣的形式結束。」

當他被AlphaGo連下三城時,他感到非常低落,「坦白來說,比賽開始前我就嗅到了一絲落敗的可能性。Google的科學家們從一開始就表現得非常自信。」

雖然在比賽中落敗,世人對李世乭沒有一絲苛責,「當我連續輸給AlphaGo三場時,我很好奇人們在網路上的評價,但超乎預料地很少人批評我。」

「神之一手」奪全球讚賀,卻認為贏在系統錯誤

與AlphaGo的第四局比賽中,執白子的李世乭下出的第78手棋──這被譽為「神之一手」的一步棋,讓AlphaGo表現失常,進而逆轉局勢拿下比賽。這局棋為世人所稱頌。韓國棋手安永吉(An Younggil)聲稱,這場比賽是李世乭的最傑出的一局棋,一場足以流芳後世的經典對弈。

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李世乭對決AlphaGo第4局下出被世人譽為「神之一手」的78手,導致後續AlphaGo判斷失常,進而拿下比賽。
圖/ Wikipedia

外界相信,這一局向全球揭示了人類勝過電腦的可能性,但李世乭認為,他能從AlphaGo手中拿下一勝,是因為AI在面對出乎預料棋步時的「缺陷」。

李世乭向《韓聯社》解釋,「我的白78手不是一個該直接對付的棋路。在絕藝(中國圍棋AI)中也有一樣的錯誤。即使讓人類兩子,絕藝也是位非常難以拿下的對手。但因為錯誤的原因,當它輸時會以非常奇怪的形式落敗。」

與AI對弈為棋士生涯畫下句點,李世乭:「我這次很可能也會輸。」

雖然與AlphaGo的對弈,是李世乭萌生退意的原因,作為棋士生涯的收尾,他計畫將與韓國IT公司NHN Entertainment的圍棋AI「HanDol」進行對弈。HanDol於2018年研發,出道短短1年已有擊敗韓國排名前五圍棋選手的出色戰績。

與HanDol的比賽中,第一場李世乭將被禮讓兩子,後續比賽是否會讓子則依據第一局的成績而定,「即使被讓兩子,我也不覺得自己能贏過HanDol。」

儘管對於能否獲勝沒有把握,屆臨退休的他對於勝負顯得相當坦然,「這陣子我甚至沒有關注圍棋界的新聞,我希望就像已經退休般,與HanDol輕鬆地下一局棋,當然我仍會全力以赴。」

對於李世乭退役的消息,DeepMind執行長德米斯.哈薩比斯(Demis Hassabis)聲稱,他在與AlphaGo的比賽中,展現出了真正的戰士精神,「我謹代表DeepMind AlphaGo團隊為李世乭的傳奇歲月致上敬意,並祝福他未來一切順利,我知道他將成為這一代最偉大的棋手之一。」

責任編輯:蕭閔云

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資料來源:The Verge、韓聯社

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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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