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「下圍棋，一要直覺、二要計算。」黃士傑解釋，因為強調直覺，所以對電腦來說，下圍棋是很困難的事情，至於計算，如果1盤棋有150步，總盤面會是10的360次方，「要計算天文數字」；在研究初期，就算人類讓電腦先下25顆子，還是可以大獲全勝。
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▲AlphaGo幕後推手黃士傑。（圖／記者林信男攝）
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至於「值網路」，黃士傑說明，AlphaGo懂得判斷盤面、找出優勢，AlphaGo下了3步棋之後，就會判斷當前局面是對自己有利，或對對手有利，小額借貸利息「如果走了3步就輸，那（AlphaGo）就不用再想了。」
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在舉世矚目的「人機對弈」大戰中，擔任AlphaG中古車貸試算程式o棋手的黃士傑，18日現身Google台灣辦公室。他說，圍棋有3,000年歷史，具備深度學習能力的AlphaGo，能從20、30萬筆棋譜資料中，判斷最好的前20個棋步，「AlphaGo吸取了前人所有成果，是人類千年心血的結晶！」
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人工智慧（AI）不只能打敗天才棋王李世乭，未來還可協助醫生看診。AlphaGo幕後推手黃士傑18日表示，希望把AI應用在醫療、機器人領域，若AI具備足夠醫學資料，便可進行診斷，「有個病人出現時，它就能判斷出了什麼問題。」
AlphaGo同時具備「策略網路」（policy network）和「值網路」（value network）。在「策略網路」方面，黃士傑說，AlphaGo有深度學習能力，可從20、30萬個棋譜中，學習在1個盤面裡，判斷前20個最好的棋步。
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對於人工智慧的應用，黃士傑認為，醫療、機器人等領域，都值得投入，未來AI甚至可執行醫療診斷工作，「如果讓它學習很多醫療資料，現在有個病人，它就能判斷出了什麼問題。」
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