首頁 分類 排行榜 閱讀記錄 我的書架

第603章 下棋嗎

2025-12-04 作者:歹丸郎

第603章 下棋嗎

雖然不是在阿拉斯加,但是託尼·史塔克確定某外星人仍健在的理由。原本用來交換情報的秘密留言板網址,西岸的打工人在離職後留下了最後一條留言。

那是一個亂數形成的網址。根據域名解析得到的IP位置,託尼·史塔克進一步查到主機是放在亨利·布朗在洛杉磯的租屋處。

進入該域名的網頁,那是一個十分簡陋的網頁版國際象棋小遊戲。旁邊還附帶對話方塊。

不明所以的託尼·史塔克,抱持著嘗試的心態,想看看對方製作遊戲的棋力如何。結果是一塌糊塗!

除了國際象棋的規則沒走錯之外,說是亂下一通也不為過。託尼·史塔克這個一生中也沒下過幾盤棋的天才,很輕易就將死對方。

國王一倒,版面就立刻還原成開局的模樣,只不過黑白互換。意味著走第一步的換人了。

不過白棋的開局幾步,直讓託尼·史塔克一陣反感。因為白棋是複製自己第一局的走法,但完全無視自己回應的佈局。吃掉了一棋後,接下來白棋的下法就變得荒腔走板。

這讓他直接在對話方塊留言罵道。

:你這甚麼破爛玩意兒!

:您好,我是自主學習型人工智慧,

這條回覆,讓大少爺沉默了。敢情說剛剛和他下一盤棋的,是這個甚麼破人工智……自主學習型?

託尼·史塔克又一連在對話方塊中輸入幾個問題,卻只會得到一句相同的回答。對手自述自己是自主學習型人工智慧,代號A姐(Miss_A)。至於最後那串數字,看起來像是版本日期。

當託尼·史塔克問起:你的規則是甚麼?

A姐立刻洋洋灑灑地回答一大串,但其實內容就是國際象棋的基本行棋規則。

託尼·史塔克更發現,不管他問出甚麼問題。只要文字中有‘規則’這麼一個關鍵詞,就會得到國際象棋基本行棋規則的內容。

第三個可以觸發的關鍵詞,則是‘棋譜’。計算機會迅速覆盤託尼·史塔克剛剛下過的那一局。然後版面恢復成先前走了幾步棋的模樣。

出於某種猜想的好奇心,託尼·史塔克把第二局下完。一樣輕鬆取勝。然後他發覺他可以隨意調出第一局或第二局的棋譜。

至此,要是託尼·史塔克還猜不出來這個網頁國際象棋的玩法,也枉費他號稱擁有一顆天才大腦了。

下棋不是重點,下贏也不是。重點在於背後的人工智慧。

最早的人工智慧研究,是從50年代的博弈論開始。一言以蔽之,就是在多種選擇交叉影響中,如何找到最佳解。

用數學來比喻,就是圖論研究中的最短路徑問題。

到了70年代,人工智慧的探討偏向知識工程,試圖理解複雜的人類決策,協助取得結論。

粗淺地說,就是將無限的問題,試圖歸類給有限的解決手段。要是解決手段無法確實解決問題,那就再增加一個新的解決方法專案。以此不斷擴充套件。

落實到現實生活,就像是自動化生產的工廠機械,只能進行預先設定好的有限動作。    人們認為,當機器被設定好的動作足夠豐富,它就會像一個活生生的人類一樣,就能算是人工智慧了。

很長一段時間,人們對於人工智慧的想象與期許就是如此。包含電影《終結者》中,天網所控制的終結者機器大軍。

再譬如託尼·史塔克於十六歲時,取得MIT學士學位的畢業作品,機械手臂‘笨笨(Dum-E)’也是基於此理論下的作品。

在91年類神經網路的理論發表,機器學習才正式躍上計算機舞臺。

但是這個時代,機器學習也不過是人工智慧的一個分支,而非主流。因為計算的代價非常巨大,硬體裝置無法提供所需算力。

一直要到二十一世紀,計算機硬體發展到一定程度,深度學習與基於大資料的資料探勘,不再像螳臂擋車般可笑。現實發展中的人工智慧,才終於有了‘學習’的概念。

否則在此之前,所謂的機器人會自主學習新的事物,還只停留在科幻題材的小說或電影、戲劇、遊戲中。

科學業界的普遍概念,只要是人類沒有設計的行為,機器人就做不出來。實際情形也是如此。

然而在漫威宇宙,託尼·史塔克前幾年從MIT取得的人工智慧博士學位,論文專案的人工智慧‘賈維斯’(),就是基於笨笨和類神經網路所開發的學習型人工智慧。

以超級計算機為載體的賈維斯,能在已有的動作模式中,透過和託尼·史塔克的互動反饋,記憶新的動作模式,並運用在之後相似的場景。

之所以託尼·史塔克不擔心自己開發出一個‘天網’,因為‘賈維斯’從根本上來說,就是一個命令,一個動作的應答器,只是功能很多而已。

它並不會自動去做些甚麼事情。當得到命令後,它會尋找最佳手段解決問題。假如被託尼·史塔克修正,它也會迅速學習,並形成新的決策模式。

對這套成熟系統十分有信心的託尼·史塔克,複製了一個版本進到超級計算機‘好萊塢小子’裡,讓賈維斯和亨利網頁中的A姐對弈了起來。

兩個人工智慧的對奕棋局相當快速,要不是受限於網路傳輸速度,恐怕一秒就能下完數盤棋局。

但就算網頁的棋盤再簡陋,讀取和載入也需要時間,數秒一盤的速度一樣讓託尼·史塔克看得眼花撩亂。

所以他找到方法,讓兩個人工智慧在背景中對弈,不再有多餘的行棋過程顯示。只簡單紀錄輸贏。

看著賈維斯不斷累積勝局,託尼·史塔克只覺得開心,然後就去睡覺了。他想看看,要血虐亨利的A姐到甚麼程度,才會觸發投降機制。

沒想到,一覺睡醒的託尼·史塔克只覺得天都塌了。

在他停下兩個人工智慧的自動對弈時,總耗時大約七個小時,將近十萬盤對弈的棋局,賈維斯的勝率只有三成。

而且這三成還集中在對弈前期,意味著到後期,賈維斯可是被A姐血虐……

(本章完)

A−
A+
護眼
目錄