電競（動）遊戲發達的今天，全球有4千萬人下著堯舜時代流傳下來的圍棋，這個古老遊戲，棋子不分大小且規則簡單，但棋局變化豐富，甚而超越全宇宙的原子種數，最頂尖棋士都無法參透其中奧妙，必須靠著代代承傳來累積對圍棋的認識。可以說，圍棋上的成就，反映著人類智慧的高度⋯⋯直到AlphaGo的出現。

AlphaGo怎麼學下棋？參考下方由研發者DeepMind釋出的人工智慧學習範例，影片是電腦學習電動遊戲《Breakout》，規則有點像打壁球，控制可左右移動的平台、一顆球，去打掉前方的8排磚塊。電腦熟悉規則後持續練習，影片記錄了練習100次、400次、以及600次時，它的破磚技巧，從常常接不到球、零漏接、到開發新技巧──擊出一記可連破好幾塊磚。

電腦一手棋只需5秒鐘，下完一局不到20分鐘，而且能在相同與不同版本間同時開戰，只要不拔掉電源插頭，AlphaGo就是一直玩、一直玩、一直玩、一直玩下去。

跟任何需要透過練習來精通的專業技能一樣，圍棋功力與對戰次數息息相關，與高手對弈次數越多、進步越快，AlphaGo一星期對局數，輕鬆超越頂尖棋士一生比賽次數。因而，截至2015年11月相關論文發表之時，AlphaGo已經累積3千萬次棋局，棋力足以完敗領先的圍棋軟體、歐洲職業圍棋冠軍。

接著今年3月打敗擁有國際賽冠軍次數第二高的南韓棋士李世乭，儘管不乏外界質疑比賽的公平性，但連目前世界排名第一的中國19歲棋士柯潔，賽後都表示，認同 AlphaGo 七成以上棋步決策，也沒有全然把握自己就能贏。

說來尷尬的是，DeepMind 研發的人工智慧，不是為了打敗世界上最聰明的人，而是想找出一體適用的方式，讓電腦能夠從零開始學習任何知識、技術，透過自我學習，持續地調整與改進。人機對弈只是測試這套系統，能否克服公認最難的智力挑戰，AlphaGo變成世界第一圍棋高手，只是順便發生的「意外」，證明它能解決複雜度極高的難題。

震驚、慨嘆更不甘心之餘，忍不住想問，是否能透過比賽規則的調整，讓人類更有匹敵電腦運算能力的公平競爭空間？像是不設對局時限？多人對戰？另若讓AlphaGo來訓練人類，是否有可能青出於藍？

從職業圍棋的角度來看，我國第一位世界圍棋冠軍，目前投身新生代精銳、新銳棋士訓練的紅面棋王周俊勳原先認為，AlphaGo 不能代表電腦圍棋的實際水準（其他電腦圍棋都是程式軟體，非人工智慧），後者尚不足以構成人類威脅，直到近日傳來消息稱，已有其他圍棋軟體打敗頂尖棋士⋯⋯。

以2016年電腦圍棋世界冠軍Zen為例，周俊勳2008年開始受邀與Zen對弈，從讓7顆子開始，幾年來感受到Zen的穩定進步。到今年7月在溫哥華、8月底在東京兩次（單機版）對弈，周俊勳都讓2顆子，第一回贏的輕鬆，第二回差點輸掉。

所以，未來人類要下贏電腦，只能靠拔掉插頭嗎？在人類無法「升級配備」的情況下，是否有更公平、有意義、甚而互利的良性競爭呢？在人機對弈（與其他競爭）的領域裡，人類除了越輸越多、淪為配角，能否化失敗為自我突破的助力？

過去電腦圍棋計算能力強，但不擅長形勢判斷，人類只要避開局部攻殺，掌握大局就能贏棋。AlphoGo 剛好相反，計算錯誤不少，但對全局形勢判斷、佈局觀念，卻優於目前人類最佳水平。一般人視為「臭棋」的爛招、錯誤落子順序，AlphaGo卻能用來打敗李世乭，顛覆了圍棋界固有概念，足以證明它對圍棋的認識已超越人類。

五番棋後，周俊勳也思索，過去以為自己比賽成績不好，是因為天分不夠、努力不足，會不會其實是下棋觀念錯誤？老師長輩們教的，可能只是偷懶、方便（容易贏棋）卻不見得正確的方式，反而限制了其他可能？這樣的反省也影響他的教學，現在糾正年輕棋士「臭棋」時，他態度更加謹慎。

相較於中、日、韓圍棋三大國，圍棋產業在台灣，存在冷熱兩極的奇特現象。台灣圍棋人口號稱有150萬，兒童圍棋尤其盛行。一方面，圍棋對於心算、空間概念、邏輯判斷等智力鍛鍊、專注力與抗壓力的培養，效果非常顯著，下棋的孩子通常功課都不差；另一方面，目前台灣的多元入學制度，多會一項才藝，有助於申請理想高中與大學，所以家長多抱持著鼓勵態度。

學棋需要找人多下，所以民間圍棋活動興盛，每年業餘比賽超過200場，寒暑假幾乎天天都有，上千人參賽稀鬆平常，加上陪同親友，場面非常熱鬧。無論鄉鎮市政府、各級學校、宗教團體、圍棋協會等任何機構主辦，不乏願意出資的贊助商，需要繳交報名費的比賽，還有一定獲利空間。棋力高的業餘選手，每年能拿到6位數字獎金。

多數棋士迫於生計無法專心下棋，自己進步有限、也導致棋士相互磨練強度不足，國際賽更難發揮。惡性循環的情況下，家長或寧可把有天分的孩子，送去日本、中國或韓國發展，或是希望孩子「兼顧」學業，不過，準備職業賽必須全心全意，兼顧學業基本上就顧不好圍棋。

除了發展環境不理想，職業等級的圍棋比賽，並非雅俗共賞的節目，沒有業餘高段以上的棋力，一般人看不懂、也不可能聽得懂講解；意思是，台灣150萬圍棋人口中，可能只有業餘初段以上的2萬多人、1到9級的17萬人，才能體會觀賽的趣味。一旦圍棋已無法代表人類最難智力挑戰，心懷崇敬的關注群眾，是否會逐漸散去？讓追求棋力巔峰的職業圍棋，在台灣加速邊緣化？

同樣長期關注電腦圍棋發展的我國旅日九段棋士王銘琬，對於AlphaGo出現後，圍棋產業可能出現的衝擊與困境，他認為，原因不在於人類再也贏不了電腦，而是圍棋還未發展出完整語言、基本論述，要思考將來與生存問題，圍棋必須先建立自己的語言。

圍棋沒有語言嗎？棋譜、講解或典故，不就是它的語言嗎？王銘琬眼中，現有說明方式，稱不上論述語言。目前，一場圍棋比賽的解說，都是奠基於棋譜的語言，不（太）會下圍棋的人根本聽不懂。

AlphaGo出現以後，完全推翻了過去認定的正確原則，棋譜上各個棋步，出現了與以往完全不同意涵。可以說，AlphaGo切斷了棋譜與傳統詮釋的關連性，王銘琬相信，那會把圍棋推進一個全新的時代。

他解釋，職業棋士制度是歷史的偶然，日本人建立了這個制度，發展的成功吸引其他國家模仿。這種制度下，職業棋士被視為產業金字塔的頂尖，整個產業都在支持他們追求棋力最高境界，連下棋規則，都是為了讓棋力高的人更好發揮，業餘圍棋的目的，也是為了支撐職棋發展。棋士們認為，自己為人類最高智慧而戰鬥，觀賞者也以為，圍棋象徵是人類最高智慧，在AlphaGo出現以前，確實是如此。

「追求最高境界」是圍棋產業的最重要目標嗎？王銘琬強調，圍棋本質在於兩方對弈、交流過程的樂趣，不一定要追求最高境界。台灣業餘圍棋的健壯發展，王銘琬形容是「很偉大的事情」，不必因職棋表現不夠強而自卑。

職棋成績不如中日韓三國，一直是台灣圍棋圈的痛，也讓棋士們處於長期焦慮，自責努力不夠、或還沒培養出更優秀一代，這樣困境王銘琬感同身受，他認為台灣職棋能有目前發展，實在太不容易了，也沒辦法強求，若只以最高境界當目標，就會覺得失敗、做的不夠。

多次拿下本因坊頭銜的王銘琬，一直不認同圍棋界「追求棋力高點」的方向，AlphaGo靠著處理技術，輕易打贏人類，正是產業反思追求目標的最好時機。他打趣說：「你搞了半天，有什麼用？對不對？」他不是說圍棋沒有用，而是意義不一樣了，那不是缺憾，更像是朝正常方向走的契機。

他主張，圍棋產業不該是高塔，應該是主題樂園，可以有挑戰極限的雲霄飛車、也該有不分年齡的旋轉木馬、鬼屋⋯⋯，進去的每個人都可以享受適合自己的樂趣。因此，經營者是否要集結一切資源，拼命增加雲霄飛車的高度？其實這座雲霄飛車、比別的雲霄飛車低一點，一點問題都沒有！（想更了解王銘琬看法，請看其評論《 AlphaGo大勝棋王後　人類的下一步？》）

無論產業應該走哪個方向，圍棋需嘗試建立非全知全能觀點、屬於人的論述語言，讓下棋、不下棋的人能夠更有效溝通，能夠更有效地研究圍棋、釐清圍棋本質與真實價值，並且打破過去隔絕外界的藩籬。王銘琬相信，一旦圍棋有了自己真正的語言，能夠論述、探討所面對的問題，就會更清楚該如何面對困境。

面對電腦威脅的，當然不只有圍棋產業，每隔一陣子，就有評論者發出警告，更多工作要被機器取代了，從生產線作業員、運輸業司機、檔案整理、到收銀出納等，AlphaGo出現後，似乎多數靠腦力過活的知識工作者（白領階級）都飯碗不保。

小時候曾經是備受期待的圍棋神童，目前在國立台北大學金融系任教的施懿宸，同時擁有圍棋與金融的專業，他認為：雖然在圍棋上，人類輸了，但是不代表人工智慧在所有領域皆可以擊敗人類進而取代人類，這還是一個正在探討的議題，還沒有一個完整的答案。

一直以來，圍棋產業金字塔頂端的榮譽與財富，屬於棋力最高的棋士，就像絕大多數產業也把財富與生產效率劃上等號，績效好才有資格要求高報酬。但如今，人類的一切活動，效率皆落後電腦，若不檢討過去的價值與報酬衡量標準，等待著我們的未來，恐怕不容樂觀。

（本文同步刊登於《數理人文》期刊第十期）