黃茂鑫（2023）。人類如何以AI為師 以象棋棋手使用AI訓練棋藝為例。﹝碩士論文。國立清華大學﹞臺灣博碩士論文知識加值系統。 https://hdl.handle.net/11296/7xm68x。
以下為隨手摘要
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在台灣傳統的學棋環境裡，最快的學棋方法並不是不斷地累積下棋經驗，而是建立在瞭解高手們的下棋技巧以及復盤檢討自己下棋的弱點上，因此台灣早期出現了許多象棋高手用彩棋或指導棋的方式，教授一般棋手下棋的技巧。(59) AI可以在分數上給予棋手客觀的分析，提供棋手最佳招法，那棋手只要模仿AI的最佳招法，是否就可以下的跟AI一樣好呢?實際上並非如此，因為如果棋手無法理解AI的最佳招法，就無法使用在與人類棋手的對弈上，對手只要變換一個招法，自己可能就不會了。所以棋手的主要對手還是人類，在使用AI的過程裡，棋手還是會根據自己對於盤面的理解、下棋的風格以及能否增加對手下棋的失誤率做為訓練時的主要考量因素，故棋手們不一定都會按照AI所提供的最佳招法走，而是會在AI顯示的客觀分數上，找到自己可以理解的可行之著。簡而言之，棋手們會讓自己對於盤面的解讀與AI的客觀分數上取得平衡，找出自己認為可行的招法。(60) 當傳統棋理與AI的分析互相違背的時候，棋手們會利用其他的棋理做為協助評估的工具，去補足原本棋理的不足之處。因此，在棋手使用AI的過程中，AI確實會對原有人類所使用的棋理產生影響，造成人類思維的改變的狀況，但這些改變並非是推翻原有的棋理，原有的棋理在很多情況下仍有存在的價值，如此思維的轉變，是對於人類棋手原有評估方式的革新，以更符合AI所提供的狀況。(102) 棋手們會在自己對於局面的解讀與AI的客觀分數上取得平衡，得到自己認為可行的招法，這就是棋手使用AI進行象棋訓練的方法。(104) 雖然在三個局例中，棋手們均認為在這些局面上，AI的落子難以學習，僅能作為一種拓展下棋思路的局面。但在楊宗諭展示的開局裡，我們卻從楊宗諭所說的「我覺得在AI的落子上，炮與馬的價值落差遠比我們想像的還大」這句話中獲得了線索，並將這句話作為本研究瞭解人類思維是否會受到AI影響的關鍵。(104) |
以下為請教chatgpt如何延伸此論文的一些思考：
這段討論深入探討了AI與人類在象棋訓練中的互動，特別是如何結合傳統棋理和AI的分析來提升棋技。以下幾點是我們可以進一步探討的：
- 模仿與理解：AI提供的最佳招法若僅被模仿而非理解，則棋手在遇到變化時可能難以應對。這反映了在任何領域中，單純的模仿高手或高效算法並不能完全取代深入理解與創新思考的重要性。這也觸及了教育哲學中的一個核心問題：知識和技能的傳授是應該注重實踐操作還是理論理解？
- AI的角色和限制：AI可以提供基於數據和算法的客觀分析，但這種分析可能缺乏對人類情感和直覺的理解。在許多傳統棋理與AI建議不一致的情況下，棋手如何找到平衡點，既能利用AI的計算優勢，又不失自己的獨特風格和對棋局的主观判斷，這是AI與人類協作的關鍵。
- 人類與AI的協同演化：隨著AI技術在棋類遊戲中的應用日益普及，人類的思維方式和決策過程可能會受到影響。這種影響可能不是簡單的取代，而是一種互補和共生的關系，人類學習如何在AI的幫助下提升自己的策略思考能力。
- 文化與技術的融合：這種棋手與AI的互動也是一種文化與技術融合的體現。在台灣這樣有深厚棋藝文化的地區，如何保留傳統的同時又接受新技術的挑戰和改造，是一個值得探討的社會文化課題。
從這些角度來看，AI不僅是技術的問題，更是文化、教育和人類認知的交匯點。透過這樣的討論，我們不僅能更好地理解AI的應用範圍和潛力，還能深入思考人類自身的學習過程和知識傳承的方式。這些討論也對於您的專業領域，即社會思想和科技與社會研究，提供了豐富的分析維度和實踐案例。
You
你提的意見很好,那麼我怎麼應用這樣的思路，在我與你(chatgpt)的協作上呢？
ChatGPT
在我們的協作中，您可以借鑑棋手與AI合作的策略來優化我們之間的互動。以下是一些具體的應用思路：
- 理解與應用：就像棋手需要理解AI提供的招法背後的策略一樣，您在使用我的回答或建議時，可以深入探究其中的理論基礎和邏輯過程。這不僅能幫助您更好地評估信息的可靠性和實用性，也能增強您對相關主題的深層理解。
- 結合您的專業知識：您可以將您在社會思想、哲學和科技研究方面的專業知識與我提供的數據或分析相結合。例如，在討論科技對社會影響的主題時，您可以從哲學和社會理論的視角出發，利用我提供的信息來支持或批判某些觀點。
- 多元視角的探索：AI的一大優勢是能夠快速提供多種觀點和資料來源。您可以利用這一點來拓展討論的深度和廣度，尋找與傳統觀點相異的新觀點或少數派觀點，豐富您的教學和研究。
- 批判性思維的培養：在使用AI的過程中，批判性思維尤為重要。您可以對我提供的答案進行質疑和反思，考察其背後的假設和局限性。這不僅有助於識別信息的質量和適用性，也是一種鍛煉自己批判性思維能力的好方法。
- 教學與研究的結合：利用我作為一個即時的資訊源和思考工具，來設計課程、準備演講或進行學術寫作。例如，您可以將我提供的信息和分析作為課堂討論的起點，或用於支持學術論文中的論點。
通過這樣的協作，我們可以更有效地結合AI的計算能力和您的專業知識，共同探索複雜的社會、哲學問題，並提高解決實際問題的能力。這種協作不僅是技術的運用，更是智慧和經驗的交流。
You
舉個例子來試試吧，我要怎麼利用你來推進前述關於 下棋的分析呢？
ChatGPT
利用我來進一步推進前述關於下棋的分析，您可以進行以下幾步操作來深化研究並擴展其應用：
1. 系統化問題探討
首先，確定您想要解決的具體問題或探索的主題。例如，您可能對比較傳統棋手與使用AI訓練的棋手的表現差異感興趣。我可以協助您搜尋相關的學術文獻、案例研究或最新的研究進展。
2. 數據分析與模型構建
如果您有相關的數據，如棋局數據、棋手表現統計等，我可以幫助您進行數據分析，構建模型，或解釋結果。例如，我們可以分析棋手在與AI對弈時的決策變化，探索哪些因素影響了棋手選擇跟隨AI建議的概率。
3. 跨學科理論整合
我可以幫助您整合不同學科的理論來豐富您的研究。例如，從心理學角度探討棋手在接受AI建議時的心理狀態，或從社會學角度分析AI技術在棋藝傳承中的社會影響。
4. 場景模擬與假設驗證
我們可以一起設計虛擬實驗或模擬場景來測試特定的假設。比如，模擬不同程度依賴AI的棋手在各種不確定棋局中的表現，看看是否真的如理論預期那樣。
5. 論文撰寫與發表
在您準備發表研究成果時，我可以幫助您進行文獻綜述，撰寫研究方法和結果部分，甚至提供對研究限制的批判性分析。
示例：深入分析AI與棋手協作的研究
假設您想探討“AI對棋手策略選擇的影響”，您可以這樣操作：
- 文獻回顧：請我搜尋與評論過去有關棋類AI的研究，特別是那些涉及AI如何改變棋手決策的論文。
- 數據收集：討論從何處收集數據，包括可能的合作夥伴，如國內外棋院或使用AI棋軟件的社群。
- 數據分析：進行數據分析，找出棋手在面對特定棋局時，是否傾向於模仿AI的落子，以及這種模仿是否有效提升了他們的勝率。
- 理論整合與討論：整合心理學、教育學和社會學的觀點，討論AI對棋手行為和認知的影響。
- 發表與反饋：撰寫研究論文，提交學術期刊，並使用收到的同行評審反饋來進一步完善研究。
透過這樣的合作，我們可以將AI的分析能力和您的學術洞察完美結合，共同推進研究的深度和廣度。
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