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文／張嘉伶
「吃子！」交大工程三館的實驗室，吳毅成教授帶著吳迪融、陳冠文、藍立呈等同學在一台電腦前面，用ＣＧＩ（電腦遊戲與智慧）程式挑戰職業圍買車貸款棋棋士二段的林杰漢，在沒有讓子的情形下，最終成績一勝一負。林杰漢評估，ＣＧＩ棋力已具有業餘高段棋士水準，非常接近職業棋士。
最近各大媒體都在關注谷歌（Google）開發的阿法狗（AlphaGo），程式設計師黃士傑與世界一流的南韓棋士李世乭對決，最後AlphaGo四勝一敗，震撼了全世界！在此之前尚無圍棋程式能擊敗職業棋士，而台灣是否也能創造出一個AlphaGo呢？答案是可能的！而關鍵就藏在交大的一個實驗室，這裡可說是台灣人工智慧人才培育的搖籃。
「其實黃士傑是念交大資訊科學的！」吳毅成教授對此感到很驕傲，他與黃士傑有些類似。黃士傑具有圍棋業餘六段資格，並且對於人工智慧相當有興趣；而吳毅成教授是六子棋的發明人，與團隊多年來發展許多棋牌類遊戲的人工智慧程式，還擔任中華民國人工智慧學會理事長。
主要研究AI Games
圍棋、麻將、2048樣身分證借錢樣行急需現金怎麼辦
之後黃士傑去台師大資工所念碩士及博士班，吳毅成還擔任過黃士傑碩士論文的口試委員；直到前幾日，吳毅成還在臉書上和黃士傑討論這個世紀棋局對「ＡＩ人工智慧」領域所帶來的意義，身為同好，吳毅成對黃士傑的表現相當佩服。
對AlphaGo程式目前的表現，吳毅成說，「真的是非常震撼！」從ＩＢＭ深藍電腦20年前擊敗世界西洋棋冠軍開始，人工智慧一直緩步發展；直到十年前推出蒙地卡羅樹狀搜尋演算法（ＭＣＴＳ）後，大幅提升圍棋程式的棋力從級位到業餘段位；「而現在電腦直接下贏職業棋士，這比大家預估的時間快了十年！」
吳毅成對人工智慧的領域一直很感興趣，他帶領的研究團隊，主要研究項目就是AI Games，而這支程式ＣＧＩ不僅可下圍棋，還可以玩象棋、六子棋、暗棋、麻將等，甚至是年輕人很愛玩的電腦遊戲《2048》，該程式在《2048》電腦遊戲比賽中的勝率穩居世界第一。
台版AlphaGo
透過深度學習圍棋功力職業級
吳毅成表示，去年初，團隊之一的吳迪融在實驗室運用ＭＣＴＳ系統，開始重新撰寫圍棋程式。去年五月，就在台灣電腦對局競賽中，獲得圍棋組九路、十三路、十九路冠軍，棋力達到業餘二段左右。
之後，陳冠文、藍立呈兩位同學加入開發團隊，開始研發「深度學習演算法」，並用之於ＣＧＩ；而深度學習軟體是指在人工智慧領域，使用一款名為「神經網路（neural network）」系統，教導電腦篩選大量資料後，能自行找到形式和規律，果然棋力大增...(本文截自財訊499期，詳全文)
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