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| 編輯推薦： |
*参与围棋人工智能开发的*棋手解说围棋人工智能，理解围棋人工智能的权威指南
解说为围棋人工智能的开发之路，深入理解不同的人工智能具有各自个性的深层次原因
叙述围棋人工智能走过的四个时代，预见人工智能发展的方向
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| 內容簡介： |
本书作者王铭琬是世界*参与围棋人工智能开发的一流棋士，他从2014年开始担任围棋人工智能的开发顾问。本书从介绍李世石与AlphaGo的五番棋开始败北开始，详尽叙述围棋人工智能的过去、现在，以及围棋人工智能之间的对战。
本书通过介绍围棋人工智能的异同，说明了为什么不同的人工智能有不同的特点，并以职业棋士的观点指出人类应如何应对与人工智能共存的未来。
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| 關於作者： |
王铭琬
1961年生于台湾省台南市，4岁时在父亲启蒙下学棋，5岁得到中央日报青少年围棋比赛少年组殿军；13岁赴日前，曾与台湾清华大学教授沈君山大战七盘，被称为小神童。
在日本四十余年曾获多项头衔，2000年、2001年连获二届日本历史最悠久的头衔本因坊，2002年又获得王座头衔；他因讲解、评论生动有趣，深受棋迷欢迎，也获颁日本围棋记者俱乐部奖、电视制作者奖等。棋风创新独特，自成一格，有铭琬世界之封号。
王铭琬是唯一长期观察、参与计算机围棋活动的世界级棋手；2014年担任趋势科技围棋软件GoTrend顾问。围棋被选为人工智能进军日常生活的第一个战场，所以他能能掌握战况的立场，提供前线最清楚、最深入的报告。
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| 目錄：
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序 章Google为何选择围棋？
一、为什么是围棋？
二、围棋最像现实社会
三、围棋是沟通人类与 AI 的最佳语言
四、不懂围棋也能共享
第一章AlphaGo 的登场与激战
一、AlphaGo 象征 AI 可能超越人类
二、AlphaGo 对众望所归的李世石
三、五番棋第一局比想象还厉害
四、第二局AI 提示新价值观
五、第三局AI 新时代的开始
六、第四局人类的逆袭
七、第五局平静收场，2017 年 5 月再见
八、五番棋总结AlphaGo 让人回味无穷
第二章围棋AI的升级与追赶者DeepZenGo、Master与绝艺
一、日本国产的 DeepZenGo 的挑战
二、AlphaGo 升级版 Master 的恶作剧
三、腾讯 AI 第一声绝艺
第三章围棋AI们的个性与魅力
一、软件特征
二、硬件配置
三、棋技
四、将来
第四章围棋AI走过的路
一、19691984 黎明时代
二、19842005 年 手工业时代
三、20062015 年 蒙特卡洛时代
四、2016 年以后
围棋 AI 时代
第五章我的围棋AI梦
一、想象无限
二、GOTREND
三、ownership（所有权）与 criticality（重要度）
第六章 人类的未来从围棋理解AI，迎接新时代
一、人类与 AI，谁比较厉害？
二、过程与理由与人迥然不同的过程
三、死活，围棋最基本认识之一
四、大小，围棋最基本认识之二 1
五、人类下棋需要理由AI 下棋只靠机制产生
六、形势判断的重要性远大于算棋
七、棋力与共鸣的两个主轴
八、下哪里及为什么下不可分
九、人类的围棋里为什么很重要
十、使用说明书的时代
十一、来自 AI 最前线的报告
十二、AI 与人，外貌相似、内涵不同
结语意识到自己是人类的幸福
附录棋谱集
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| 內容試閱：
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前 言
我十四岁为了学棋，来到日本生活，一转眼就已经四十年了。围棋在日本属于艺术文化，围棋术语也深入日本生活，像最基本用语，表示不好、不行的ダメ（dame，汉字駄目），就是从围棋没有意义的着手单官引用过来的，其他如素人先手舍石（弃子），在日常用语里都很普遍，真是说都说不完。
即便是中文世界，从最近大家讨论政治时所爱用的下指导棋开始，到布局大局观等，比比皆是，不胜枚举。围棋可以比喻现实世界，也可说是人类共同的感受。
四岁学棋至今半世纪了，我当了一辈子的职业棋手，对现实的看法，自然也会借用自己对围棋的认识。然而我常常提醒自己，尽量不要把围棋的想法套用到别的事情上去，比起小小棋盘，世界实在太大、太复杂，用围棋来模拟，不仅傲慢，还可能误导真相。
围棋AI AlphaGo的出现，其重要性不仅是击败了人类，也使Google认定围棋与现实世界其他领域有共通的意义，才会投下巨资发展围棋AI，而世界市场与舆论也认可了这个看法。开发AlphaGo的公司DeepMind后来公开宣布，用AlphaGo的程序去管理他们信息中心的冷却装置，马上节省了40％的电力。而最新版的Google 翻译，也搭载了有关的神经网络学习机制，在准确率上获得很大的进展。这样看来，把围棋的观点稍微扩大到现实世界，说不定也不是那么荒唐。
我现在还是计算机新手，也不懂程序语言，但非常幸运的是，因长期关注围棋AI，正好在与DeepMind开发AlphaGo的同一时期，我也参加了围棋AI的GoTrend开发团队，就借此书与大家分享这份经验。
现在AI让人头痛的是，它进化的速度很快，今天觉得它有这个缺点，明天可能已经修改，或用新的技术覆盖掉，而新旧技术的组合也随时会带来惊人的效果。
人脑只能用自己的经验判断事物，但AI的进化速度可能超出人类想象，因为人的推测是用累积性的线性模式，而AI的进化是几何级数的发展，现在要预见AI的未来，是很困难的。
但人类本身是不会改变的，从以人为本的观点去理解AI的话，不管AI进化到什么程度，应该都不会失去意义。
2000年我获得本因坊头衔以后，签名题字时多用童心这两字，其实是在提醒自己，不管多重要的比赛，都该以童心去享受围棋的乐趣。有意思的是，在AlphaGo之前的AI，较擅长信息的分析与处理，可以说是大人的AI，但在处理围棋时，并不那么灵光，因此未能达到击败人类的技术。让AlphaGo能飞跃性超越的深层学习（deep learning），原本只是让计算机学会认识脸部或堆积木等，看似很简单的能力，被称为小孩的AI，反而成为击败人类的动力，原来童心还具有技术性的意义。
下棋，是大人重返孩童的时刻。我一直是以这样的想法面对棋盘的。当读者想重拾童心时，这本书能尽点微薄之力，就是我最大的心愿。
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