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【蘋果日報】人工智能成功挑戰圍棋後，電腦遊戲成為下一個要攻佔的陣地，上月底便再有一場人機大戰上演，戰場是網絡電腦遊戲Dota2，結果AI連輸兩局敗北。但觀乎近年AI的發展，電玩被攻陷可能只是時間問題，所以有科學家近日開始研究人工低能（Artificial Stupidity），要在AI完全超越人類前，裝定保險絲。
近日大熱的宮鬥劇《延禧攻略》，每集均描寫主角如何應付危機及打大佬，過關斬將升呢。人生如打機，故此電腦遊戲從來都是AI的修練場地。早幾年AlphaGo的前身，便是從第一代電視遊戲雅達利（Atari）上取得突破，雖然AI已可自學撞磚（Breakout）這類簡單遊戲，但現時流行的新款遊戲，自由度極大，版圖又開放，複雜程度不可同日而語。好像Dota2，便是由兩隊各5名角色在一個巨大版圖上對壘，每種角色均有不同技能，能率先摧毀敵方基地者勝。
今次向人類玩家挑戰的，是Tesla創辦人Elon Musk投資的OpenAI，其派出的AI機械人與兩隊專業高手決戰。OpenAI用的技術是強化學習（reinforcement learning），即不向AI輸入遊戲規則，任由其自行摸索試錯，AI只得知在殺敵或贏得賽事後會有獎勵。
AI練一日＝人類180年功力
為訓練5個機械人的智能，OpenAI的訓練系統使用了256個圖型處理器（GPU）及12.8萬個CPU核心，目的是達致訓練AI一天，便相當於人類180年的功力。
AI今次究竟輸在哪裏呢？原來是太短視，缺乏長遠策略，而且優勢一被拋離，便容易兵敗如山倒。雖然AI已具備較長記憶力，但要它懂得以退為進、輸粒糖贏間廠等大道理，殊不容易。有科學家嘗試為AI引入好奇心，在程式內置一套獎賞系統，讓AI自行摸索、觀察世界，希望令AI孕育出更長線的攻略。
AI越來越踩過界，6月中IBM的AI與人類辯論打平手，兩個月後OpenAI便衝擊電競，難怪有科學家開始提出「人工低能」的概念，即透過限制硬件裝置，或將人類的一些認知缺失編入程式碼，以防止AI由只是精通個別工作進化至通才的超級智能時，會倒過來反控人類。
這一天或許不會很快來到，但我更擔心的，是如以色列歷史學者尤瓦利．赫拉利在新書中所言，過去兩百年大家總相信市場比集權更有效率，這說法將被強調規模強調集中化的AI及大數據所扭轉，當集權因新科技之助，倒過來比市場更有效率時，自由便將悄悄遠去。
方興
本欄逢周四刊出
近日大熱的宮鬥劇《延禧攻略》，每集均描寫主角如何應付危機及打大佬，過關斬將升呢。人生如打機，故此電腦遊戲從來都是AI的修練場地。早幾年AlphaGo的前身，便是從第一代電視遊戲雅達利（Atari）上取得突破，雖然AI已可自學撞磚（Breakout）這類簡單遊戲，但現時流行的新款遊戲，自由度極大，版圖又開放，複雜程度不可同日而語。好像Dota2，便是由兩隊各5名角色在一個巨大版圖上對壘，每種角色均有不同技能，能率先摧毀敵方基地者勝。
今次向人類玩家挑戰的，是Tesla創辦人Elon Musk投資的OpenAI，其派出的AI機械人與兩隊專業高手決戰。OpenAI用的技術是強化學習（reinforcement learning），即不向AI輸入遊戲規則，任由其自行摸索試錯，AI只得知在殺敵或贏得賽事後會有獎勵。
AI練一日＝人類180年功力
為訓練5個機械人的智能，OpenAI的訓練系統使用了256個圖型處理器（GPU）及12.8萬個CPU核心，目的是達致訓練AI一天，便相當於人類180年的功力。
AI今次究竟輸在哪裏呢？原來是太短視，缺乏長遠策略，而且優勢一被拋離，便容易兵敗如山倒。雖然AI已具備較長記憶力，但要它懂得以退為進、輸粒糖贏間廠等大道理，殊不容易。有科學家嘗試為AI引入好奇心，在程式內置一套獎賞系統，讓AI自行摸索、觀察世界，希望令AI孕育出更長線的攻略。
AI越來越踩過界，6月中IBM的AI與人類辯論打平手，兩個月後OpenAI便衝擊電競，難怪有科學家開始提出「人工低能」的概念，即透過限制硬件裝置，或將人類的一些認知缺失編入程式碼，以防止AI由只是精通個別工作進化至通才的超級智能時，會倒過來反控人類。
這一天或許不會很快來到，但我更擔心的，是如以色列歷史學者尤瓦利．赫拉利在新書中所言，過去兩百年大家總相信市場比集權更有效率，這說法將被強調規模強調集中化的AI及大數據所扭轉，當集權因新科技之助，倒過來比市場更有效率時，自由便將悄悄遠去。
方興
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