AlphaGo设计师黄士杰：“最强的学习技能在人类的脑袋里”
深度学习和强化学习结合看来才能解决彩票预测的问题
可以这么说，AlphaGo的成功就是深度学习与强化学习的胜利，因为两者结合在一起，建构判断形式的价值网络(Value Network)，后来也成为AlphaGo Zero的主要理论。
虽然我们最终赢了，但这一盘棋确实有很大的弱点，如果五盘棋内，有20％的错误率，这样的AI系统，你敢用吗？所以我们决定，一定要把这个弱点解决掉，不只是解决第四盘的问题，是要把AlphaGo项目全面解决。
后来过了三个月，我们就把弱点解掉了。怎么做到的？还是采用深度学习和强化学习的方法，并不是用人类知识的方法。第一，我们加强AlphaGo的学习能力，所谓学习能力就是把网络程度加深，从第一篇论文的13层加深到40层，而且是改成ResNet。第二个改变是，把策略网络和神经网络结合，让AlphaGo的直觉和判断一起训练，使两者更有一致性。这个解决后的版本，就是Master。
我那段时间一直说服团队，要带Master上线下棋测试棋力，不要等到Master完全无敌后才下棋。2016年年底，我回到*，当时特别低调，在线上中文围棋网站奕城和野狐申请了帐号，偷偷当职业棋士下棋。12月29号开始，我关在自己的房间里测试Master，一盘棋下一小时，一早下三盘棋，然后吃饭，下午继续，晚上吃完饭再继续，非常累，到晚上眼睛都张不开。
我还记得一开始在奕城下棋，没人要跟经验值为零的我对弈，直到第二天邀约才陆续上门，到了第三天，还愈来愈多人观看。那时压力很大，很怕自己点击错误或是网络连线断掉，AlphaGo不能因为我而输掉阿。
我到现在还是很感谢那些曾经和Master对弈的棋手。原本想低调比赛，但后来没办法，确实是每一盘都赢、每一盘赢的都是巨大的优势。这当中，柯洁算是唯一一位可以跟AlphaGo比赛坚持最久的。
我们在初期预设AlphaGo Zero绝对不可能赢Master。围棋被研究了几千年，一个程序只知道棋盘和规则，一切从零开始，怎么可能会超越几千年的围棋历史？但我们错了，40天的训练后，AlphaGo Zero超越了Master，我们非常意外，深度学习和强化学习的威力太大了。
AlphaGo Zero是从乱下开始，找出围棋的下法，它只用了三天，走过了人类研究围棋的千年历程。这也是有趣的地方，人类几千年的累积，跟科学研究是一致的。
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没有人会否认，AlphaGo在过去一年炒热全球对人工智能的关注。
2016年3月，谷歌Deepmind旗下的围棋程序AlphaGo，以4比1的成绩战胜韩国职业棋手李世石。一年后，拿掉所有人类知识、完全靠自学的AlphaGo Zero，在今年10月又以100比0的战绩碾压“AI前辈”AlphaGo。从击败人类、到自学成材，AlphaGo的进展超乎预期，研发团队也自然成为关注焦点。这当中，被称为AlphaGo的“人肉手臂”，替AlphaGo向棋圣聂卫平说“谢谢聂老师”的黄士杰(Aja Huang)，就是AlphaGo发展的重要推手。
1978年出生、现任Deepmind资深研究员的黄士杰，私底下是围棋业余六段，在每一场人机对战中，都代表AlphaGo落子。但他不只是手脚，更贴近他身分的描述，其实是AlphaGo的设计者、是AlphaGo的大脑。让AlphaGo登上科学期刊《自然》(Nature)封面的那篇知名论文，黄士杰并列为第一作者。
2017年11月10日在*中研院举办的“2017年人工智慧年会”上，黄士杰首次把AlphaGo的研发过程公开说清楚，除了透露新一代AlphaGo Zero的能力还没达到极限，他更多的是去分享身为一名科学家，旁观机器的进步，以及一个科学团队对基础研究的使命和专注。
AlphaGo的研发过程，有四个时刻对我影响很大。
第一，是我们在韩国赢了李世石。当我们开始做AlphaGo时，没想到它会变得那么强。在韩国赢了李世石后，DeepMind首席执行官Demis Hassabis立刻发了一个推特，说“我们登上月球”(We landed it on the moon.)。我明白Demis那天的感觉，这是我们团队的一小步，但却是人类的一大步。
第二个时刻，是我在网络上操作AlphaGo升级版“Master”，下了60盘棋。我从小喜欢下棋，在*是业余六段。Master在网络上对弈的对象，都是我从小崇拜的人。虽然不是我真正在下棋，但却感到非常荣幸。
第三个时刻，是今年在乌镇进行的人机大战，由我操作AlphaGo和世界冠军柯洁九段下棋。柯洁还不满20岁，非常年轻，当天比赛氛围和李世石对弈时很不同。我记得在韩国比赛，能感受到李世石承受到很大的压力，感觉他是在为人类而战。我当时坐在他对面，也尽量保持谨慎的态度，不喝水、不去上洗手间。但到了第二次和柯洁对弈，比较像是人机合作的气氛，柯洁还走过来说：“黄博士，很荣幸跟AlphaGo下棋”，坦白说我有点惊讶。这也让我们知道，如果Master是无敌的，那机器存在价值到底在哪里？应该是要帮助棋手扩张思路、扩展围棋理论。
第四次对我意义重大的时刻，是AlphaGo Zero的出现。什么是AlphaGo Zero？我们拿掉所有人类对围棋的知识，只喂AlphaGo Zero围棋规则，让它自己学习下棋。我回想起读博士班的熬夜日子，就是不断写代码、找bug，每天做测试，让程序进步。
但AlphaGo Zero把我过去的所有东西全部取代，它完全不需要我的帮助。有同事问我，Aja，AlphaGo Zero把你这十几年来对围棋计算机的研究，一点一点的拿掉，甚至还超越你，有什么感觉？我的确心情复杂，但后来跟同事说，这会是一个趋势，如果我阻碍了AlphaGo，我确实应该被拿掉（笑）。AlphaGo有99%的知识是我做的，AlphaGo能走到这一步，我已经很满足，找到了收尾。
AlphaGo Zero只用三天走过人类的千年历程
在Master之后，我们研究分出两条线，一条是让Master出去比赛，由我来测试，另一条线，则是把所有人类知识拿掉，从零开始学习，看AlphaGo Zero可以达到什么程度。
我们在初期预设AlphaGo Zero绝对不可能赢Master。围棋被研究了几千年，一个程序只知道棋盘和规则，一切从零开始，怎么可能会超越几千年的围棋历史？
但我们错了，40天的训练后，AlphaGo Zero超越了Master，我们非常意外，深度学习和强化学习的威力太大了。
AlphaGo Zero是从乱下开始，找出围棋的下法，它只用了三天，走过了人类研究围棋的千年历程。这也是有趣的地方，人类几千年的累积，跟科学研究是一致的。
AlphaGo Zero前后训练了 40 天，但第 40 天还没有到达其极限，因为我们机器要做其他事情就先停下了。今年四月，我们也发表了AlphaGo Zero的论文，这篇论文的目的，没有想要跟人类知识比较、或是讨论人类知识有没有用等问题，而是想证明机器不需要人类知识也可以拥有很强的能力。
黄士杰认为，未来的人工智能，是要与人类合作，而非跟人类对抗。强人工智能距离我们仍是遥远，而现在最强的学习技能，其实仍在我们的脑袋里。
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