人機大戰之考5**攻略

人機圍棋大戰落幕，谷歌的AlphaGo人工智能電腦完勝人腦。我們之前詳細探討過這個人工智能電腦如何模仿人類的神經系統思考，然後不斷深度學習、超越模仿，發展出圍棋對戰戰略。

了解AlphaGo如何發展思維能力，我覺得啟發良多，可以將它的鍛鍊邏輯，應用在人類日常生活中，最現實的課題，不是如何發展出懂得打麻將的機械人，而是學習AlphaGo培養捉棋能力的方式，去提升應付考試的能力。

現今的學生想考試拿到好成績，參加補習班是一條捷徑。但我認為更加重要的是修正讀書的方法。

谷歌的Deep Mind團隊設計好AlphaGo模仿人類學習的深度思維學習系統後，第一步是要電腦學習人類過去3000萬種圍棋下子方式；第二步是自己與自己下棋，培養棋力；第三步是挑戰真人高手，達致頂峰狀態。

我認為中學生要應付考試，只要做好第一步，已經有機會拿到5**。我過去研究過不少名校培養學生應付考試的方式，可以簡單地總結成兩點：第一是超前學習，第二是重複操練。所謂超前學習，在一般的學校，會一直教應考課程至中學六年班為止。而有些名校則會將課程提前到中五甚至中四完成,、這樣壓縮課程，學生自然比較吃力，但好處是可以騰空最後的一至兩年時間，讓學生去操練試卷。

AlphaGo要學習的3000萬種下子方式，演變成考試，起碼就是做好歷年的試題。無數高考尖子講到考試心得的時候，都提到至少操練過去10年的試卷，當你做熟了過去10年的試卷，考試局出題的方法，你已經瞭如指掌。

對此，我有切身體驗，讀中學時，我雖然是文科生，但數學的水準不差，但應考時成績只能拿到C。我事後向拿到A的同學請益，他聽完我的考試方法後哈哈大笑，說我到考試時還逐條數計算，而他們見到試題時，題目的算法已自動浮現眼前, 主要原因是他們已經做熟了所有試題，題目基本上已很熟悉，雖然數字不同，但解題方法已瞭然於胸，所以可以很快地完成所有問題，還有很多時間覆核答案。而我卻逐題思考，作答完畢後已沒有時間覆核了，成績自然很一般了。

我後來讀法律課程時，特意選擇了「法律會計科」去做實驗，我找齊了過去10年的考卷，重複操練。結果發現這個方法真的可行，我最終得了當年這一科所有全職及兼讀法律學生的最高成績，獲得了大學的科目獎學金。

由此可見，只要達成AlphaGo的第一步，操練了過去的棋局下子方法（試題），便可以拿到相當高的成績。至於AlphaGo第二步培訓，自己與自己下棋，在日常的學習環境中，不一定可以做得到。不過，就讀名校有一個好處，就是所有學生的成績都很好，一定程度可以激發潛能。如果學生能夠找到與自己段數相近的同學，一起組織學習小組，不斷切磋功力，肯定會提升水平。

AlphaGo的第三步，是與神級對手對戰，向極高難度挑戰，香港一般沒有這樣的環境，印度卻有這樣的培訓。印度最好的大學是印度理工大學（IIT），要考入這所大學，比考入美國麻省理工要難得多。印度也有一間超強學校叫拉馬努金數學學院，其學生獲IIT取録人數全印度第一。其教學方式是向最高難度挑戰，學生學習的數學題，不單止是高考或者大學數學題，甚至會將大學教授刊登在學刊上的論文的題目，叫學生試做，用以訓練應考的學生。我覺得這種方式可以類比AlphaGo第三步的試練，是拆解遠比自己水平高難題，以此拉升自己水平。

如果說使用學習培訓AlphaGo的第一步，大力操練過去十年試卷，其實還是一個以考試為本的方式。去到第二步，能夠與大量高水平的同學互相切磋，已經超越只為考試的範疇。若去到第三步，與高手過招、比拼或者挑戰遠超自己的難題，我覺得已經不是純粹訓練高分低能的傻瓜，而是直接培養出有頂尖思維能力的人才，因為他在入大學之前，已經到達甚至超越一個大學生的學術水平。

有句老話說，任何事情做超過一萬小時，你便會成為專家。學生應付考試，如果能夠在幾個關鍵科目，每科用上一萬小時、或者5000小時去加強鍛鍊，要摘星，並不是遙不可及的事情。

盧永雄

谷歌人工智能電腦AlphaGo今日再擊敗南韓棋王李世石，以4比1局數結束這場世紀人機大戰。機器戰勝人類，成為殘忍的現實。

人工智能展示超強力量，谷歌屬下負責開發AlphaGo 的公司DeepMind創辦人哈薩比斯話，期望他們發展的人工智能，可以幫助解決人類最困難的問題，從模擬氣候的變化，到複雜病症的分析，希望可以用人工智能拆解疑難。

不過機器戰勝人類，亦觸發起莫大擔憂，而擔憂也不是始自今天。早於2014年5月，諾貝爾物理學獎得主霍金，在報章上撰文，呼籲公眾關注人工智能的發展可能帶來的災難。他說人工智能可能是「人類史上最後的一宗大事件」。專家應該及早研究方案，防止人工智能進化失控，危及人類。短期而言，人工智能可能應用於自動武器系統，事實上，聯合國已倡導立例禁止類似的武器。人工智能亦可以改變經濟型態（導致至大量機械人取代人類的工作），帶來強大的財富不均。霍金真正擔心的是人工智能最後失控。他提到科幻電影所講的問題，恐怕人工智能的電腦，最終會導致人類滅亡。

比較有名的人工智能電影，是2004年上映的《智能叛變》（i, Robot），講的就是機械人叛變，睇到人膽戰心驚。

大家可能覺得講機械人叛變太過遙遠，因為人工智能的機器雖然在圍棋這個困難遊戲中超越真人棋手，但它們暫時未全面超越人類，主要在幾個方面：第一，靈光一閃。李世石對AlphaGo的大戰，在第四局贏回一局，關鍵是在第78子的時候突然靈光一閃，下了一著好棋，令他扳回一局。人類這種突然精靈的表現，可以超越人工智能機械人。

到底人類思索時為什麼會靈光一閃？我們平時以為右腦主掌感情，左腦主掌認知，其實是一種過度簡化的講法，諾貝爾醫學獎得主神經科學家Roger Sperry於1981年發現，一個人就算只是右腦受傷，其認知能力會受損，因為右腦能夠將表面上看起來無關的概念連結在一起，有助認知。例如處理語言，便並不只是由左腦負責。左腦負責文字的表面意思，右腦則負責文字的隱含意（connotation），例如右腦可以知道藍色除了是一種顏色，還代表憂鬱，而橙色則代表歡樂。

人工智能現時已很擅長複製我們左腦的邏輯思維功能，但要它模擬我們的右腦，可以看到隱含意思的功能，甚至靈光一閃，爆發創意，還有一段長路要走。由此推論，從打工的角度，如果從事一些創作工作，工作壽命可以長一些，如果純粹從事體力勞動或者機械化的專業工作，便很容易會被電腦取代。  

第二個問題是自我意識。即使電腦懂得邏輯思維，也有創意，卻仍然未有人類的自我意識。沒有自我意識，便不會叛變。人類自我意識，源自於肉身，動物也是如此，生下來便有。大家看一窩剛出生的小狼，最強壯的會推開較弱小的兄弟姐妹，搶奪媽媽最大的奶頭。人亦一樣，小時候也會妒忌推開甚至擊打初生的弟妹。電腦不擁有肉身，設計開發時是不擁有自我意識的。

不過，現今的科學家如此聰明，電腦公司如許富有，最怕是一名富人或者科學家，忽然「神經」起來，要設計一個有自我意識的電腦，恐怕也不是太困難的事。雖然我比較崇尚自由主義，不喜歡政府有太多的規管，但見到人工智能這樣急速地發展，也有些擔心，覺得政府應該開始研究規管人工智能的過度發展，特別是不可以把機械人設計成有自我意識的個體。否則，人類離滅亡，不是想像中的那麼遠。

盧永雄