圍棋 - FT中文網

美國業餘圍棋手「聲東擊西」擊敗人工智慧系統

佩爾林利用另一臺電腦發現的缺陷擊敗圍棋機器人，然後在沒有電腦直接支援的情況下贏得15場圍棋人機對決中的14場。

2023年2月20日

文學包含著人類經驗的精髓。如今一些小說家被人工智慧的潛力所吸引，但是當機器真的會寫作時，它們會如何刻畫人類？

2019年8月26日

沃特斯：人工智慧打贏圍棋的頭條新聞，令人產生技術進步勢不可擋的感覺。但隨著問題性質的改變，我們將需要一些全新的方法。

2017年12月25日

谷歌旗下DeepMind新開發的AlphaGo Zero根本不需要人類專長，在掌握圍棋規則和目標後投入自學，很快以100比0的戰績擊敗上代AlphaGo。

2017年10月19日

弗洛裏迪：有人認爲，人工智慧的關鍵在於耦合人造的主觀能動性與智慧行爲。然而，反過來理解似乎才更有道理。

2017年6月16日

如今，AlphaGo Master能夠從與自己對弈中學習，而不是需要從人類比賽中學習。其效率也更高。

2017年5月27日

體現谷歌人工智慧實力的電腦軟體快速贏得三局比賽的第一局。這場人機大賽標誌着谷歌在中國發起最新魅力攻勢。

2017年5月24日

薩斯坎德：將來系統戰勝人類不是透過模仿最優秀的人類專家，而是透過以截然不同的方式執行任務。必須由人類完成的任務可能會比很多人預測的少得多。

2016年3月28日

但李世石拒絕承認人類統治圍棋的時代已經終結，認爲此次對弈只是暴露了其個人弱點

2016年3月17日

FT美國西海岸編輯沃特斯： AlphaGo程式採取了「強化學習」技術，電腦甚至會生成從未學過的策略，專家稱這代表機器學習演化過程中的某種新東西。

2016年4月7日

世界圍棋冠軍承認先前低估AlphaGo，但表示該軟體並不完美

2016年3月14日

FT中文網專欄作家徐瑾：人機對戰無論勝負如何，AlphaGo已經證明了自己；未來充滿不確定性，但未必需要末日恐慌。在規則不確定之下如何應對，可能正是人類的優勢所在。

2016年3月15日

南韓九段棋手李世石表示，首場對弈敗在機器手下使他震驚。在輸掉第二局後，他坦承：「我自始至終不覺得自己佔上風，我認爲AlphaGo走出了近乎完美的棋局。」

2016年3月11日

AlphaGo電腦在與棋手李世石的圍棋對壘中首戰告捷，不僅標誌着電腦榮譽史中又增添了一筆，也提醒世人，應更加謙卑和審慎地思考與科技發展相伴的倫理與威脅。

2016年3月11日

《自然》雜誌表示，這是人工智慧開發上的一個「歷史性里程碑」

2016年1月28日