职业棋手受AI影响 樊麾谈AlphaGo的创新(多谱)

　　关于人机大战，参加团队相谈棋的国手如是说——周睿羊九段：或多或少受到AlphaGo老师影响，感觉下棋变得更自由一些，没有什么招法是完全不能下的。时越九段：AlphaGo展现的实力远远出乎我们预料，带给我们很多新东西。现在大家都更多地在尝试以前没有下过的招法。借助AlphaGo，与中国传统文化瑰宝围棋相结合，非常有看点。芈昱廷九段：希望更多人来关注围棋，喜欢围棋。

　　DeepMind人工智能可以从复杂大数据中披荆斩棘另辟蹊径，在智能节能等方面卓有成效。当然也包括AlphaGo，最强大之处不是某一步棋或次序，而是每盘棋均有独特视角，灵活而开放的战略，不拘泥于既有定式，有助于寻找最有效捷径，展现出AlphaGo反传统的有力招法。虽然围棋是争夺领土的游戏，战斗大多发生于几块棋之间，但AlphaGo擅长调整平衡，发挥“势”的作用，在人类不易精确定价“势”的情况下，利用价值网络可以瞬间精确微妙评估全局子力，将局部的“势”放到全局去考量。

　　图一，白棋占有三个角，黑棋AlphaGo实空不多但具有外势潜力，左上角飞刺是职业棋手所不愿进行的虚与实之交换，但AlphaGo通过敏锐判断和权衡评估使得这手刺成为可能。

　　图二，势力需要发挥出效果，当外势无法发挥AlphaGo可灵活舍弃。二路爬本是大忌，但本局AlphaGo二路连走6子，执意分隔白棋，从上下两方慢慢侵消白势。

　　图三，AlphaGo创新潮流，开局早早就点角。

　　图四，此定式在教科书上被认为是开局忌走的，因给了白棋厚势。

　　图五，AlphaGo则是在局部巧妙省略二路扳粘的交换。

　　图六，开局点角不扳粘，获取实地同时仅给对手一点外势，这也震撼了职业棋手，并被运用到正式比赛中（虽然韩钟振执黑负于金成龙，朴永训则在点角后战胜了於之莹）。

　　图七，最初基于人类棋谱的训练，使得AlphaGo谙熟流行定式，同时也可以微调古老定式，如村正妖刀。

　　图八，妖刀定式基本型

　　图九，AlphaGo选择牺牲外势获取角部实地。

　　图十，大部分职业棋手认为白棋给了黑厚势，但AlphaGo随后招法证明黑外势并非看上去那么有用，如果不能有效不强，甚至还有可能受攻。金志锡就把这招用在比赛中并获胜。AlphaGo的革新冲击职业棋界，希望能有更多机会在乌镇去探索未来的围棋，追求棋道真理！