【CWNTP 應瑋漢 cwnkent88@gmail.com】Google DeepMind發展的AlphaGo程式，打敗世界一流的李世石棋士、世界排名第一的柯潔，震撼全世界。然而據IEEE CIM (Computational Intelligence Magazine) 雜誌報導，程式所需的計算資源達千顆GPU(Graphics Processing Unit; 圖型處理器)以上，這對許多學術單位而言是遙不可及的障礙，因此AlphaGo程式已發表一年多，仍無學界程式能達到高段職業棋士水準。不過，這個障礙最近已被交通大學資訊工程系吳毅成教授團隊所發展的CGI程式(全名: CGI Go Intelligence)打破。昨(12)日在義大利國際IEEE FUZZ會議舉辦的人機圍棋賽中，CGI與紅面棋王周俊勳對弈兩場，CGI先是執黑獲得中押勝，執白也以2.5目獲勝。這是全世界第一次學界圍棋程式在正式比賽的場合中，擊敗職業九段棋士。
CGI程式最近的表現讓人驚訝，吳毅成教授也感到意外。六月中在大陸福州舉辦的中韓台人機配對賽，初試啼聲即獲得冠軍；與美女棋士黑嘉嘉的配對組，更戰勝韓國獲數十次世界冠軍頭銜李昌鎬九段的配對組、中國第一位獲得世界冠軍頭銜馬曉春九段的配對組。當時黑嘉嘉讚許「搭檔算得很準，自己下起棋來很放心。」當時CGI被評估大約有職業四、五段棋力，不到一個月的時間，最近受邀到韓國的棋城網站與職業高段棋士對弈，竟然連連擊敗許多高手，勝率達70%，其中不乏世界排名(gorating.org)第四的申真谞、第37的申旻埈，讓棋界人士大為吃驚。吳毅成教授表示，兩年前剛開始發展圍棋程式時，也是在IEEE國際會議所舉辦的人機圍棋賽中，周俊勳讓六子，CGI程式還輸棋。AlphaGo程式的出現，不僅沒有讓團隊卻步，反而更激起團隊的鬥志。然而計算資源仍是一大問題與挑戰，吳毅成教授告訴團隊研發同學「我負責到處找資源，你們要做兩件事情：找CP值最高的GPU，同時改善演算方法，減少GPU的需求」。在計算資源方面，獲得科技部前瞻深度學習計畫、Nvidia支持；方法部分，吳廸融等同學改良了深度學習方法，幫助程式大幅提升了棋力。吳毅成教授說，目前CGI程式仍與AlphaGo有一大段差距，除了持續爭取計算資源外，也將發展更多新的方法，來彌補資源不足問題，如何使用較少資源達到效果，這也對學術界有相當的意義。
吳毅成教授表示，持續研發圍棋程式有許多重要的意義。許多國內職業棋士反應，與國際排名前百的頂級棋士比賽機會不多，CGI程式是本土發展的程式，樂見與台灣職業棋士多交流，互相幫助與合作，共同提升程式與棋士棋力，達到國際級水準。此外，過去電腦遊戲研究常被譽為研究人工智慧的縮影，現代圍棋程式即採用了許多人工智慧、機器學習方法，因此研究圍棋程式等同探索最新的人工智慧、機器學習方法，未來可應用於許多問題上，如電力節能、機器人、醫療等。除了研發人工智慧遊戲外，吳毅成教授團隊目前與許多業界單位合作，他表示發展圍棋程式的技術，確實對許多業界應用問題有相當大的助益，希望藉此對提升台灣的人工智慧技術有所助益。
( 華人世界時報 -電通中心 CWNTP.NET) ( 流行電通 FASHION P.S. )
