遠流出版社 2017/6/1 初版一刷
- AI很重要的優點，是可以讓人知道許多未知的事。
- 目前AI可以重現人的直覺，不輸給人。
- 為何AlphaGo選擇圍棋而不是象棋？ 象棋是擒王的遊戲，圍棋是圈地，不到最後無法確定。圍棋每個棋子的價值，隨著周圍甚至全局來決定。
- 人生很像圍棋，每一步都是一個決定；圍棋是靠客觀的精算、過去的經驗、讓下棋者覺得這步比那步好，決策當中包括直覺，很像人生或日常的決定，其中還包括情緒。
- 圍棋的變化幾乎是無限的 ⇨ 當AI可以代替人決策，人類要開始反思，除了理性與情緒之外，人還剩下什麼？ →AI與人類對弈戰術假如還帶幽默，那就真的讓人頭痛了！
- AlphaGo 的機制是由『勝率』一元評估的，當好幾種下法的勝率都接近最高時，只會隨機性的選擇其中一個。
- 圍棋⇨求『近似解』而非『正解』，儘量追求最高勝率，而非追求最高分。
- 圍棋在情勢判斷的重要性，遠大於算棋。從棋盤上的整體情勢判斷，正好是AI強項。
- 人類的圍棋，為什麼下哪裡 很重要，理由是人跟AI最不同之處，是人所能理解的『意義』的累積。想想：相機的發明 v.s. 傳統人像畫
- 圍棋每一著棋都是很複雜的，一個變化要取得滿意的結果，不但要絞盡腦汁，同時要冒很多風險。
- 人腦推測與學習是用累積性的線性模式，AI進化是幾何級數的發展(理論上幾乎無上限)
- AlphaGo 之前用『大人的AI模式』→ 擅長資訊分析處理，無法擊敗人腦，反而採用『小孩AI模式』→ deep learning讓電腦學習臉部辨識或堆積木，反而擊敗人類。
- 德州撲克AI模式⇨不管對手如何行動，自己都不會吃虧。這也是圍棋基本目標，圍棋一流棋士真正厲害之處，並非一般人所想『對特定的著手有精準的對策』而是『把局面控制成不怕對手的任何手段』
- 圍棋只要你達到一個水平，就能一直保持同樣的棋力。
- AI『水平線效果』是至今仍無法解決的問題，意思是因為程式對於『自己搜尋深度以上』的問題無法判斷，以至於做出從長期觀點而言，有害的決策。
- AI在全局性的思考上，有顯著的優勢
- 一般而言，圍棋是想得越久，下出來的棋越好
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