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自1997年西洋棋世界棋王「卡斯帕洛夫」被電腦打敗後，圍棋棋王「樊麾」（同音：凡輝）也在3個月前以零比5慘敗給電腦，不過這次對戰的電腦，是由Google團隊所開發的一個叫做「AlphaGo」的系統，運用的是人工智慧的最新技術叫做「深度學習」，這個「深度學習」跟普通機器很不一樣，它可以自己思考、經過犯錯、再從錯誤中學習後、最後將問題解決。堪稱是人工智慧一大突破，而下一回合人腦PK電腦的圍棋比賽，將於今年3月在南韓首爾登場對戰的是首爾棋王，勝利的一方將可以抱走100萬美元獎金！
雙手抱頭表情痛苦，連續3屆稱霸歐洲圍棋的棋王樊麾(同音:凡輝)，想都沒想到自己竟然會輸給電腦還以0比5慘敗收場。
職業棋手：「我全盤皆輸。」
電腦打敗人腦是圍棋史上全球首例，這名大陸出生現任法國國家圍棋隊總教練的樊麾，從去年10月敗北後已經鬱卒了好幾個月，如今他回想比賽過程，從一開始的輕敵到後來才驚覺弱點全被抓住，運用的就是人工智慧的最新技術「深度學習」。
電腦圍棋研究大學助教伊藤毅志：「我認為稱它為驚人的發現一點也不誇張，雖然使用的『深度學習』並不算是太新的手法，但運用在像圍棋這種困難的領域上當然非常引人注目。」
你或許對「深度學習」還不太熟悉，但現在在美國IT業界已經掀起一波激烈競爭大家都搶著開發，因為導入了「深度學習」的機器人和普通機器人真的差很多，這是一般工業用的機器，人類一個口令它做一個動作，並不會自己動腦思考，場景換到美國加州大學的這間實驗室裡，一個導入「深度學習」的機器人正在組裝樂高，看上去沒什麼稀奇，但差別就在於這個導入「深度學習」機器人在犯錯之後，會自己想辦法思考如何來修正錯誤直到成功完成組裝，同樣的原理也用在了現在最夯的智慧車。
NHK記者：「當搭載人工智慧的多輛汽車模型，在同時移動的時候一開始會相互衝撞，但隨即自行學會避免衝撞的方法能夠很順暢地行走。」
這種訓練電腦來完成只有人類才能做的事，精準度恐怕早已超過人類，根據專家做的研究顯示，人類平均出錯的機率從5年前開始就持平在5.1%，反觀人工智慧的出錯率卻逐年降低，從2011年超過25%的高出錯率到去年已經不到5%，短短5年超越人腦，GoogleAI人工智慧團隊創造了一個叫做AlphaGo的系統，直接向最難的圍棋下戰帖，看似簡單的玩法卻暗藏最複雜的棋步，圍棋的難度是10的171次方，堪稱所有棋類當中最難。
谷歌「深度學習」研究總監西爾弗：「AlphaGo的關鍵，就是我們將深層的類神經網路做為它背後的運用原理，實際上在AlphaGo當中有2種不同的類神經網路，第一種就是所謂的『政策網路』，第2種我們則叫它『價值網路』，而AlphaGo的運用方式就是要將這種擁有極大複雜性的搜索樹，減少到可以掌控的程度。」
研發程式的主管甚至謙虛表示，自家的AlphaGo還只是業餘水準，但戰勝棋王的消息一出讓臉書Facebook趕緊跳出來，輸人不輸陣地表示自己的AI團隊也沒有停下研發的腳步。
臉書AI實驗室負責人言恩勒昆：「你將照片上傳到臉書或IG後，系統將會對照片進行辨識變得更容易搜索。」
而講到人工智慧的先驅絕對少不了它。美國記者：「卡斯帕洛夫(比賽當年)34歲，是一名在專業領域中展現高度自信的棋手。」
這位西洋棋世界冠軍，在1997年成為IBM超級電腦「深藍」的手下敗降，如今擁有2500年歷史的圍棋，即將在今年3月進行下一回合，由南韓棋王李世乭(同音:刀)對戰電腦，人腦PK電腦鹿死誰手等著揭曉。
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