[AI 演進史 Part 1] 從 SVM 到 AlphaGo：我的 AI 覺醒之路

看著 AI 這幾年的迭代發展，心中總有一種「大江東去，浪淘盡，千古風流人物」的感慨。

這是一段橫跨 20 年的技術旅程。從最早期的數學模型，到深度學習的爆發，再到如今生成式 AI 滿街跑的盛況。我想分幾篇文章，紀錄一下我這個傳統開發者，是如何在一次又一次的技術浪潮中被震撼、被顛覆，然後重新學習的歷程。

古代兵器：SVM 與機器人尋路

將時間撥回大約 20 年前，那時我還在念碩士。

當時所謂的「人工智慧」，在我們眼裡其實更像是一種「高深的統計學」。那時候最紅、最潮的技術叫做 SVM (Support Vector Machine，支援向量機)。

如果你現在問大學生 SVM 是什麼，他們可能會說是用來做簡單分類的古典算法。但在當年，那可是「屠龍刀」等級的神器。

我記得當時實驗室有同學在做機器人尋路 (Pathfinding)。他的報告讓我印象深刻： 「只要把空間中的障礙物和可行走區域轉化為數據點，SVM 就能在這些點之間找到一個『最佳超平面 (Hyperplane)』，把障礙物和路徑漂亮地分開。」

SVM 的原理很優雅：找空間中的最佳分隔線。 這對當時的我來說很有說服力。它邏輯嚴謹，數學證明完美。雖然它能做的事情有限（主要就是分類和回歸），但它讓我第一次感覺到，電腦可以透過數學，「理解」空間的結構。

第一次衝擊：不可能的貓狗大戰

畢業後工作了幾年，某天突然聽到一個消息：「只要丟照片給電腦，它就能分得出哪張是貓，哪張是狗。」

身為一個傳統程式開發者，我的第一個反應是：「聽你在放屁。」(Bullshit)

為什麼我會這麼說？因為在傳統的程式邏輯裡（Rule-based），你要教電腦認東⻄，你必須寫出規則：

• if (有尖耳朵) and (有鬍鬚) and (瞳孔會變細) -> 這是貓
• if (體型較大) and (舌頭伸出來) -> 這是狗

但這邏輯充滿漏洞：老虎也有尖耳朵和鬍鬚啊？蘇格蘭折耳貓沒有尖耳朵啊？吉娃娃比貓還小啊？ 規則寫不完的。所以我們一直認為，電腦不可能擁有「視覺認知」。

結果，CNN (Convolutional Neural Network，卷積神經網路) 出現了。

它完全顛覆了我的世界觀。它不需要我們告訴它「什麼是貓的特徵」，它透過一層一層的卷積 (Convolution) 和池化 (Pooling)，自己去「學」會了什麼是邊緣、什麼是紋理、什麼是貓的形狀。

這是我人生中第一次對 AI 感到「敬畏」。它做到了一件我認為邏輯上不可能的事情。

王者的誕生：AlphaGo

如果說 CNN 只是讓我驚訝，那 AlphaGo 就是讓全世界恐慌了。

圍棋 (Go) 一直被認為是 AI 無法攻克的最後堡壘。因為它的變化總數比宇宙中的原子還要多，你不可能用暴力搜尋 (Brute Force) 算完。大家原本預測 AI 要贏人類棋王，起碼還要 20 年。

結果 AlphaGo 橫空出世，以 4:1 痛宰李世石。

我看著直播，心裡發毛。這不只是運算速度快而已，AlphaGo 展示了一種我們無法理解的「直覺」。

• Policy Network (策略網路)：決定下一手該走哪裡（直覺）。
• Value Network (價值網路)：判斷目前局勢是贏是輸（大局觀）。
• MCTS (蒙地卡羅樹搜尋)：在關鍵時刻進行深度計算（算力）。

這三個東西結合在一起，AlphaGo 統治了世界。

埋頭苦幹：類神經網路的戰國時代

受到 AlphaGo 的刺激，我決定不能被時代拋棄。我也一頭栽進了 Deep Learning 的大坑。

那真是一個百家爭鳴的戰國時代，每天都有新名詞冒出來：

• CNN (Inception, ResNet, YOLO)：各種影像辨識模型殺得昏天暗地。
• RNN (Recurrent Neural Network)：為了讓 AI 看懂文章、聽懂語音，我們引入了「記憶」。
• LSTM / GRU：解決了 RNN 金魚腦（梯度消失）的問題，讓 AI 能記得長篇大論。
• Reinforcement Learning (RL)：強化學習更是分成了 Value-based (如 DQN) 和 Policy-based (如 PPO, A3C) 兩大派系，看著 AI 在模擬環境裡跌跌撞撞學會走路，真的很有趣。

那幾年，我覺得自己掌握了未來的鑰匙。我覺得 AI 就是這樣了：輸入數據 -> 訓練模型 -> 得到預測/分類結果。

我們那時候以為，這就是 AI 的終極型態了。它很聰明，但它只是一個「超級分類器」。它能分辨貓狗，能下棋，但它不懂什麼是「創造」。

直到… 下一個怪物出現了。

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