人工智能7-智能行為的模擬

劉校長在連續好幾周的節目裡，由簡入繁地從博弈的基礎理論開始，與我們談到人工智能如何從模擬人類的智能行為，而得以與人類對弈。在本集節目中，劉校長接續上一集的內容，繼而為我們介紹「遊戲理論值」（game theoretical value）概念，提到若能夠算出賽局的遊戲理論值，就能夠破解遊戲的結果。然而，依著程度不同，破解的層次也就不一，而有「極弱破解」（ultra-weakly solved）、「弱破解」（weakly solved），以及「強破解」（strongly solved）的層次之別，亦即從「雖知道結果，卻無法清楚描述策略路徑」，以及「知道遊戲理論值，也知道破解路徑」，到強破解的「知道所有合法圖板位置及其帶來的結果，亦知道最佳的破解路徑」。而這些層次之別，就視程式設計的進化程度而異。另外，劉校長還提到已知許多棋賽有「先行者必勝」的潛在勝算，如五子棋，但是後行者也可採「策略盜取」（strategy stealing）方式反客為主，轉而成為勝算較大的先行者。最後，劉校長以源自中國的「拈」（nim）遊戲，來說明博弈時要如何採取最佳策略，使己方的勝算極大化、對方的勝算極小化。讓我們跟著劉校長一起來趟「必勝之旅」吧！