公布日期：2023-11-17 發布單位： 資訊科  
一、序—畢業謝誌
今年的9月我從研究所畢業，也順利拿到碩士學位，煎熬了6年，一路上就像是每個已經就業的人會遇到的狀況一樣，差點想放棄這個學位，在我失落的時候，總有一群人不吝嗇地對我伸出援手，我才能支持到現在。因此，這一路上要感謝的人實在太多了，包含同事、朋友、同學及親友等，都是激勵我繼續讀下去的人。在警察局裡，感謝主任的支持與同事對我的關懷，沒有他們，這場我與論文的戰鬥肯定會更加地艱辛，甚至可能無法完成學業。
AI是未來發展的趨勢，因此人與AI的互動將日趨重要，接下來將淺談我的論文研究，以專業棋手使用AI的角度，來瞭解人何以AI為師，探討人在未來與AI可能的合作模式。
二、為甚麼選擇棋手作為例子
1950年代，學者在達特茅斯會議（Dartmouth Summer Research）上，「人工智能」（Artificial Intelligence）一詞首次被發明出來，簡稱AI。AI發展的初期科學家們為了檢測其效用與能力，主要讓AI解決簡化過的問題，該問題需要具有一定變化量且可控的環境，因此被通稱為玩具問題（Russell and Norving 2002:69）。
回顧這段AI研究發展的初期，西洋棋就一直是研究的重點（Kasparov 2017:41），Shannon於1950年發表第一篇有關西洋棋AI編寫程序的著名論文名為“Programming a Computer for Playing Chess”，文中認為西洋棋具有一定的規則及最終目的都有明確定義，並且西洋棋常被人們認為是需要深度思考的遊戲，所以下棋就成為AI研究的首要目標，當時西方的科學家們希望人工智能可以在抽象的純智力領域中與人類競爭，而下棋被認為是最好的益智遊戲（Turing 1950:460）。此後有關西洋棋人工智能相關的論文大量產出，西洋棋已被證明是具有發展AI技術潛力的研究對象，當時科學家們認為西洋棋是一種展現人類智力象徵的遊戲，只要讓AI學會下棋，就能讓AI擁有模擬的人類的智能（Ensmenger 2012:10）。
蘇聯科學家Alexander Kronrod更將西洋棋稱為是人工智能界的果蠅（McCarthy 1997:10），以此比喻西洋棋在AI研究裡的貢獻與論文的豐富度。研究人工智能發展史的學者Nathan Ensmenger（2012:7）重新檢視這段AI發展的歷史，認為西洋棋在20世紀中期的Al研究裡佔據了主導地位，而其他領域的問題和AI技術則相對被忽略。
由這個脈絡來看，一開始科學家讓西洋棋成為AI研究初期主要的研究對象，除了西洋棋遊戲上的規則符合AI研究的需求外，其最終目的是為了讓AI可以與人類的智能競爭，以此證明AI擁有智能，而這也造成了職業棋手成為第一批受到AI影響的職業，因為他們受到AI的影響最漫長，職業棋手也找到了與AI合作的方法，並且藉由AI來提升人類下棋的技巧，以此增加職業比賽的競爭力。
三、從人機對弈到協作
1997年西洋棋AI深藍（Deep Blue）擊敗當時西洋棋冠軍卡斯帕羅夫（Garry Kasparov），成為第一台擊敗人類的棋類AI，是人工智能發展上的里程碑。2006年由中國發明的AI下棋程式浪潮天梭與5名中國象棋職業棋士對弈拿下勝利，也代表著AI超越比西洋棋複雜度更高的象棋。再過十年以後，2016年被公認下棋複雜度最高的圍棋也因為深度學習的技術出現，圍棋AI-Alphgo擊敗李世石，圍棋AI成功超越世界頂尖棋手，值得注意的是，這個規律都是每十年為一個週期，AI技術進一步進化，就此AI擊敗所有的棋類運動，稱霸棋界。
然而正當我們以為下棋運動這個產業將在人類世界中沒落的時候，與之相反的事情發生了，1998年西洋棋冠軍卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）在輸給深藍（Deep Blue）後，舉辦第一場人機合作的西洋棋比賽稱為“Centaur Chess”，他讓每一位棋手都配置一台電腦西洋棋與純電腦進行比賽，結果結合人類思維與人工智能的「半人半機」贏了純AI，成為了人機協作中最著名的正式比賽(Kasparov 2017)，為人類與AI的互動關係提供新的可能。人類的職業棋手在被AI擊敗以後，開始轉向與AI合作，從原本的競爭對弈轉向合作，將人類下棋的技巧提高了新的境界，這反而讓下棋比賽變得更加精緻且更具張力。
現今，棋手使用AI進行訓練已經成為普遍的訓練方式之一。中國的象棋特級大師鄭惟桐曾經對於職業象棋手的訓練情形有大致的說明，鄭惟桐(2021)表示:「象棋訓練這一塊，除了透過棋盤找尋比賽真實的感覺之外，就是透過AI的分析進行象棋訓練。」除此之外，不僅是象棋，在其他棋類遊戲裡，棋手也同樣地使用AI進行輔助訓練。以Alphago為例，在Alphago打敗柯潔後，它帶來的新觀念影響棋手，被圍棋界尊稱為 Alpha老師（顏士淨等2016:53）。而在2017年韓國圍棋院開啟圍棋人工智能開發計畫，希望韓國職業圍棋棋士能使用AI進行輔助訓練。西洋棋女子世界冠軍謝軍（2020:15）則指出，以人工智能未來的發展，之後無論是職業棋手或是愛好者，都可以使用AI，以培養自身獨立思考的能力。由以上可知，無論是西洋棋、象棋或是圍棋，AI訓練都已成為棋手訓練的一部分，AI已經成為輔助職業棋手提升下棋能力必備的訓練工具。
四、AI與人的合作—擴增智慧
「因為人工智慧，從而擴增智慧」（周忠信2020:17）。有了上述的借鑑，近年來，AI研究者希望跳脫以往AI與人競爭的關係，讓AI與人的關係從二元對立的狀況走向人機協作（Nadella 2018:265）。因此，強調人類智能（Human intelligence）與人工智能（Artificial intelligence）的結合，使用AI來增強人類能力的概念，成為AI研究的新興觀點（周忠信2020:67）。由這個觀點來看，AI既不是取代人類的替代者，也不是競爭者，而是與人類合作的協作者，讓人類可以運用自身與AI各自的優勢來增加人類的能力（古明地正俊和長谷佳明2020:251）。
目前，無論是西洋棋、圍棋或是象棋，棋手們均使用AI進行棋藝訓練，以期精進自己下棋的技能，進而贏得比賽勝利，利用AI 進行棋藝訓練已經成為普遍的訓練方式，然而這也帶來新的問題。關於人類棋手與AI協作的現況，研究電腦對局的吳毅成教授說明了當前人類棋手使用AI上會遇到的問題，他指出：「自從AI打敗人類頂尖棋士之後，下棋的AI開始應用在教導棋手下棋的層次，然而即使現在下棋AI已經超越人類，但人類仍未完全理解AI為什麼這樣下棋，甚至出現有些棋譜人類未曾看過。」（吳毅成2020）。
從吳教授的論述我們可以瞭解，棋手與AI現在雖然是相互協作的關係，然而人類與AI有理解上的隔閡，使得棋手在使用AI進行下棋訓練的時候，時常無法理解AI的落子。因此，我的研究就是試圖瞭解棋手如何向AI學習棋藝，棋手的下棋思維是否真的因為AI有所改變，並且讓自己產生新的下棋技巧。以棋手使用AI為例，希望讓我們對於人與AI的合作有更深刻的認識。
而我也相信這個棋手與AI的合作模式，將是目前在擴增智慧的觀點上(人類智能與人工智能結合增強人類能力的模式)，人機協作的未來參照。
五、結論
在這裡我只對我的研究做一個淺談，主要是要讓大家瞭解下棋運動對於AI技術發展的重要性，所以我才會選擇棋手來作為人機協作的研究對象，更重要的是，從棋界目前的發展趨勢來看，AI的出現不僅沒有讓棋界沒落，反而增加棋界下棋比賽的精緻度，提高了比賽張力，而透過棋手與AI的故事，我相信未來也會在不同的領域上重演。
如能將本人在碩研AI棋手的學理，進而運用在民管中心防災業務上，必是產學工作下一大突破與進展，締造防災新的里程碑。