（中关村在线原创）去年底今年初，一个名为Master的神秘围棋大师在网络围棋对战平台掀起了血雨腥风，通过在线超快棋的方式，以60胜0负的战绩震惊天下，在第59盘和60盘的局间，突然宣布自己就是AlphaGo。最近这个月，经过一番鏖战，德州扑克这个人类的专长领域人又败下阵来。今天我们就借助选题来回顾一下人类智力的巅峰与人工智能对弈的失败历史。 人工智能由来 人工智能这个词来自英文Artificial Intelligence，简称AI。从计算机诞生的那一刻起，人们就在讨论未来会带来哪些变革。但在过去，人工智能受限于硬件本身不够优秀，计算能力不足，不过在摩尔定律的推动下，现在运行人工智能的系统往往都是非常庞大的计算机集群。比如今天非常热的机器学习，其实概念上世纪90年代就已经提出了，但是受限的是计算机的计算能力。 机器是疑犯追踪里面的主角 西部世界不仅仅有机器人AI，还有3D打印 无论是小说还是电影、电视剧，都有很多人工智能的影子。笔者本人非常喜欢的美剧疑犯追踪（Person of the Interest）、西部世界（West World）里面都有人工智能的影子。当然那都是基于幻想的作品，而非已经实现的系统。 深度神经网络判断车型的过程，模仿大脑的多神经元 之前笔者写过文章，由于CPU和GPU的分家，让数量更多、速度不太快的核心来模仿大脑神经的系统是今天热门的研究方向，这种神经网络在机器学习等领域用的很多。测试一个超级系统的成功与否，显然是挑战真正的顶级人类智慧。 IBM深蓝VS卡斯帕罗夫 写个国际象棋程序是很早以前的计算机就能实现的功能，但是程序的棋力往往不是人的对手。对于这方面的研究很多。而最出名的则是1996年的IBM的深蓝与卡斯帕罗夫的对弈。 居中剪裁者即谭崇仁先生，图片来自哈尔滨工业大学官网 深蓝计划源自许峰雄在美国卡内基·梅隆大学修读博士学位时的研究，第一台电脑名为“晶体测试”，在州象棋比赛中获得了名次，后来该又研制了另一台电脑“沉思”（Deep Thought，该名源自于《银河系漫游指南》中的一台超级电脑），芯片工艺是3微米。许峰雄在1989年加入IBM研究部门，并继续超级电脑的研究工作，当时他与Murray Campbell主力研究平行运算问题。1992年，IBM委任谭崇仁（现任香港大学电子商业科技研究所所长）为超级电脑研究计划主管，领导研究小组开发专门用以分析国际象棋的深蓝超级电脑。 博物馆中的深蓝：运行于IBM RS6000 SP的系统上 深蓝的名字源自其雏型电脑“沉思”（Deep Thought）及IBM的昵称“巨蓝”（Big Blue），由两个名字合并而成。深蓝的程序运行于IBM著名的RS6000系统上，使用C语言编写，运行系统为AIX，深蓝的关键是有480个专门为国际象棋优化的VLSI芯片。深蓝每秒钟能计算2亿步，可以搜索到12步棋之后的发展，而人类的顶尖棋手是10步左右。 卡斯帕罗夫与深蓝对弈当中 不过历史上首次著名的人机大战，却是深蓝以2-4败北。随后IBM改进了系统，推出了更深的兰，才侥幸3.5-2.5击败卡斯帕罗夫。不过IBM很快就拆了机器送进了博物馆，卡斯帕罗夫想再战也无门了。由于国际象棋本身的变化不多，今天的电脑快太多了，所以击败国际特级大师的系统很多，顶尖高手用软件来进行训练是普遍的现象。 谷歌AlphaGoVS全世界围棋高手 Deepmind在发表《自然》杂志的封面论文《通过神经网络与搜索树掌握围棋》（Masterting the game of Go with deep neural networks and tree search），这篇论文公开发表的时间是去年一月，在论文当中，这个谷歌收购的人工智能团队说自己的程序通过走子网络、策略网络与蒙特卡洛搜索树算法的集合，已经基本解决了围棋这个过去认为难以逾越的智力游戏，并且5：0战胜了欧洲围棋冠军樊辉。 Deepmind团队登上顶级学术杂志《自然》封面的论文 围棋一直被认为是智力游戏当中最难以用计算机来实现的。国际象棋、象棋的棋子少，不同棋子走的方式固定，所以今天的超级系统穷举也不是问题。但围棋不同，围棋的棋盘是19X19，有361个落子点，所以穷举的方式是不可能的，这也是为何围棋成为最后被计算机攻克的项目。数学上，中国象棋和国际象棋的空间复杂程度大约是10的48次幂，而围棋是10的172次幂，而围棋还有打劫的手段可以反复提子，所以事实上要更复杂。 去年三月的人机大战，上台正中是第一个被AlphaGo击败的欧洲冠军樊辉，与李世石对弈的是Aja Huang博士 谷歌随后宣布了围棋程序AlphaGo将于世界冠军李世石对战的消息。去年的人机大战吸引了无数的关注，最终以4：1战胜了李世石九段。除了获胜的第四盘，很多人认为李世石发挥的不好、机器不打劫等等阴谋论一直甚嚣尘上，而Deepmind团队的响应也不是特别多。直到去年底，Deepmind团队宣布要进行更多的对弈。 连战连胜的神秘高手Master最终宣布就是AlphaGo 开心的小李：至少哥赢过AlphaGo一盘，你们都没赢 于是就有了文章开始的那一幕，一个名为Master的高手横空出世，只在对战平台上与职业棋手下超快棋，并且保持了60胜0负的骄人战绩。随着60盘的落幕，Deepmind的黄博士也希望棋迷能享受这60盘棋。 谷歌创始人谢尔盖布林、CEO皮柴去年造访中国棋院，图片来自微博谷歌黑板报 最新的消息是中国棋院与谷歌方面有了接触，棋迷和电脑迷有望看到柯洁与最新版本AlphaGo的慢棋比赛。 Libratus VS人类 棋类的竞技项目，是信息全公开的。以围棋为例，第一个子落下之后，棋盘还剩下360个点可以选择，依次类推。但是有些竞技对抗不是这样，是信息不完全公开的，有玩家都不知道的黑幕。比如Deepmind希望挑战的星际争霸2这个游戏，开局后地图上就有黑幕，是看不到对家在怎么操作的。 德州扑克的牌型大小规则 德州扑克无疑也是这种游戏。这是一个在欧美盛行，国内不怎么太流行的游戏，虽然现在玩家业多了起来，但远不如斗地主普及。大概的规则是每人发两张暗牌只有自己看到，然后再发3-1-1的节奏发5张名牌，七张牌组成最大的牌型，按照同花顺-四条-葫芦-同花-顺子-三条-两对-对子-高牌比大小的顺序看谁的牌更大。 玩家只能看到自己的两张底牌和桌面的公共牌，信息不完全 人工智能在20天内赢了人类玩家176万美元的筹码 比赛现场，一共对弈了大约12万手牌 因此得到的只有下注的信息以及几张公共牌的信息，信息不完全。而高手则可以通过各种策略来干扰对方，比如诈唬、加注骚扰等等。无限注德州扑克可以随时全下。CMU的程序Libratus就是一个通过人工智能打造的超级程序，前不久与人类高手进行了为期20天的对抗，结果是程序在20天内赢了玩家176万美元的筹码，并且电脑程序相当的灵活，同样会诈唬等手段，玩家在20天内只有4天是赢钱的，其它日子都输。并且机器自我学习能力非常强，人类头一天发现的弱点，第二天就不会再犯一样的错误。 CMU的科学家与River超级计算机的合影 CMU就是著名的卡耐基-梅隆大学，他们提出了反事实遗憾最小化（Counterfactual regret minimization）算法，让机器自己对弈了若干亿次之后积累了机器的最优策略。人机德州扑克大战的计算机则使用的是匹兹堡超级计算中心的Bridge，每个节点128G内存，使用600-700个节点，这是开放使用的最强的超级计算机之一。 人工智能让失业的人越来越多？ 如果都机器干了，要人干什么？实时也是差不多。在GPU的案例当中，笔者看到过这样一个案例，农场通过机器学习技术来让计算机视觉识别庄家与野草，让喷洒农药的机器只给野草喷农药，而过去这种体力劳动则很多需要人工来完成。这就产生了问题，人工智能会抢人的饭碗吗？ 超强的国际象棋软件并未成为人与人对弈的绊脚石，反而是训练助手 在笔者看来基本是杞人忧天的想法。事实上我们今天的计算机大量使用了之后，会计这种职业也并没有消失。人下国际象棋已经下不过电脑了，但职业国际象棋大师依旧存在并且存在的相当好，计算机成为了他们的助手。 训练平台有很多，但并没有出现类似人类大脑的AI上帝 另外一方面，今天对于机器学习的研究很多还都是前瞻性的，并且项目与项目之间是独立的，比如AlphaGo的训练平台用的谷歌的Tensorflow，有特殊的独家订制硬件TPU，一般的超级计算机能不能运行不好说，棋力下降恐怕是一定的。事实上也没有一个大一统的人工智能上帝，又能下围棋，又能玩德州扑克，项目之间是独立的。而这些应用普遍对计算能力要求非常高，在短时间内，我们似乎也看不到大面积普及的可能性。 自毁的天网？ 理想中的乌托邦？ 最重要的是，未来什么样子是没人知道的，可能有科幻电影中的天网也可能是乌托邦，最终的结果都是人做出的决定，我们要相信人有足够的智慧不会让强大的人工智能带来灾难，在未来人工智能将成为我们生活中的一部分，一如今天的智能手机。 [详情]
近来，人机大战第二季的传言漫天飞舞，虽然有些消息的真实性存疑，但毫无疑问“AlphaGo”再度出山的脚步越来越近了。新浪棋牌每周都在连载《重温棋魂》，一边看一边回忆，仔细想来佐为和AlphaGo真的有很多相同之处，就连偶尔会出错的“人肉臂”都一样萌萌的。 不受体力状态影响 其实早在李世石与AlphaGo对决之前，樊麾就曾提醒道：“我们人类对局时会疲劳，会有心理起伏，而对面的AlphaGo则不存在这些问题，一直都是最佳状态。”只可惜当时大家并未太过在意这一点。但事实证明，这点劣势远比人们想象的严重。围棋在智力运动中属于“中长跑”项目，一局棋的过程相当漫长，往往会经历各种变更和反复，在中后盘机器的“体力”优势会发挥出更大的作用。 不受体力限制的佐为 与人类棋手对弈，佐为在体力状态上也有着相当的优势。按照《棋魂》漫画的描述，佐为是以灵体状态存在的，因此也没有身体状态上的问题。虽然佐为存在量要靠精神力量支撑，但比起会渴，会饿，会累，会困的人类，佐为显然能下出更满意的围棋。 兼容并包思路开阔 前一段AlphaGo在化名“master”在网上下棋，走出了很多有趣的布局和招法，据说有400年前日本棋圣道策的“组合拳”，有吴清源提出的“二十一世纪”围棋的布局，还把下了近百年的“大雪崩”和“妖刀”定式予以改良。在AlphaGo的棋谱里，有着天马行空的构思和不拘一格的招法。 见识广博的佐为 佐为其实也是这样的。按照漫画的描述，佐为是日本平安时代的棋士，去世后的一千年多间，他因为“太想下棋”的怨念而无法成佛……后来佐为曾经附身在日本棋圣秀策身上对弈，再加上后来和进藤光一起下棋，对古代现代的围棋理论均有涉猎。因此佐为的棋也是兼容并包型的，不落俗套。 千年孤寂除棋无他 AlphaGo在充分学习了人类棋谱后，开始自我对局升级，据说它下了上千万盘的自我对局，把这些棋谱再进行“强化学习”，一点点成长到现在的地步。很多人类棋手可能穷极一生都下不到一万盘棋，日本韩国都把“千胜”作为一位棋手生涯的里程碑事件。 千年孤寂陪伴佐为的只有围棋 佐为在千年孤寂的岁月里，可能也自我对局了不下数十万盘棋吧，而“想要下棋的”强烈愿望却还一直坚强地存在着。这或许就是围棋千变万化，无穷无尽带来的魅力吧。 偶尔会出错的“人肉臂” 代替佐为落子的进藤光 《棋魂》里佐为无法自己落子，只能通过指挥进藤光小朋友来下棋，进藤光的角色和AlphaGo的“人肉臂”黄士杰博士非常相似，而且两人都有呆萌的特质。 AlphaGo的“人肉臂”黄士杰 佐为在《棋魂》里鲜有败绩，第一次正式意义上的输棋就是在与加贺铁男的对局中，进藤光不小心摆错了棋子位置，而致使忽然死了一大块，最终半目惜败。AlphaGo这次在网络测试对局中，黄士杰也不小心摆错了几手棋的位置，造成了一些影响。好在黄士杰本身围棋水平不低，所犯的失误比当时进藤光的乱下好弥补很多。 追寻神之一手的使命 佐为把扇子交给进藤光 《棋魂》最令人泪崩的是佐为的离开。在与进藤光相处的日子里，不知不觉“想要下棋”的愿望渐渐满足了。有一天佐为发现小光的棋已经变得非常厉害，佐为开始反思自己在追寻“神之一手”道路上担任的角色。最终佐为领悟到自己的使命是指引，他把扇子交到小光手中，在一片光明中渐渐消失…… 下出神之一手的李世石 同样AlphaGo出现的目的也不是为了打败人类，而是为了帮助我们在探索围棋真理的道路更好的前进，李世石在人机大战中下出的“神之一手”是最好的例证。柯洁明白了，所以说“新的风暴即将来临”；古力看透了，感言“新一次的围棋革命正在进行着”；周睿羊悟了，所以有了“人间阿法狗”的外号和境界上的升华…… 与佐为的离去不同，AlphaGo会在我们寻找围棋真谛的道路一直陪伴着我们。或许这是上天对佐为的遗憾，对我们的思念，给予的补偿吧！ （周游）[详情]
2月3日出版的《华商报》爆料，今年4月，柯洁将与AlphaGo在浙江乌镇进行人机大战第二季的比赛，双方将进行三番棋对决。三番棋之后，还将由人类棋手组队挑战AlphaGo。不过这一消息，当事人柯洁却坦言并不知情，新浪棋牌向AlphaGo团队成员求证，但他们一直保持沉默，并未回应此事。 1月份Master在网络上快棋横扫职业高手之后公布身份，就是AlphaGo的升级版。随后DeepMind发表声明表示感谢大家对这次公开测试的关注，后面将会有正式的慢棋人机大战。前几天的CCTV贺岁杯柯洁最终夺冠，赛后曾表示与AlphaGo下快棋没有意义，下慢棋的话还大可一战。 华商报电子版截图 《华商报》今天发布的这篇新闻爆料了很多人机大战第二季的细节，比如4月份在浙江乌镇进行，与柯洁先下三番棋慢棋，然后再由中国棋手组队挑战AlphaGo，甚至还会邀请日本和韩国的队伍参赛。 相关阅读：华商报新闻原文 不过华商报这篇新闻报道并未明确说明消息来源，新浪棋牌向柯洁方面求证，柯洁父亲表示对此事一无所知：“很多人向我求证，但我真不知道具体情况”。同时，柯洁父亲还表示，事先，消息的发布者并未向作为当事人的柯洁求证。同样中国棋院围棋队方面也表示华商报并未与他们求证此事。 新浪棋牌还就此事联系了AlphaGo团队的成员樊麾，但截至本文截稿时，AlphaGo方面一直保持沉默。 （文玄）[详情]
围棋界现在除了AlphaGo没有其他话题了。那么韩国国家队的棋手们是怎么理解AlphaGo呢？AlphaGo是“人工智能”，是否像人类那样有着“棋感”和“创造性”呢？如果有，那么AlphaGo的60局中，哪些局面体现了这些呢？而且和人类有着哪些不同呢？AlphaGo的棋风如何？优点是？人类顶尖棋手和AlphaGo棋力相差有多大呢？以下韩国国家队的朴永训、崔哲瀚、元晟溱和申真谞、崔精、睦镇硕集中分析AlphaGo。 AlphaGo带来了自由 崔哲瀚、朴永训和元晟溱，当年的“牛犊三人帮” 朴永训这样说：“AlphaGo解放了我们，带来了自由”。哪怕是职业棋手，小时候学棋时，难免“填鸭”式地接受老师灌输的东西。老师说这是“不好的变化”，那么这个“不好”的评判就会刻入脑际。职业棋手一生都在摆脱这种条条框框的影响。 崔精和朴永训异口同声说：“AlphaGo走的棋好像都违背棋理，但偏偏能赢。”AlphaGo不受任何偏见的拘束，随心所欲走棋。或者貌似违背棋理，但实则不然。所以崔精又前后矛盾地评价说：“以前有人提出过，如果一步都不失误，完美下一盘棋，会是怎样的一种围棋呢？AlphaGo展现的，就是这种围棋。” 朴永训（白） AlphaGo（黑） AlphaGo的黑1怎么看都像是恶手。黑1、3让白2、4垒起一道厚壁，至少在局部不像是什么好交换。但局后分析，职业棋手们改变了看法，如果黑5早就有在右上角夹攻的打算，那么黑1、3至少不是坏棋。申真谞说：“AlphaGo非要做这个交换的理由，可能是讨厌白棋A位打入纠缠。” 韩国队新任主教练睦镇硕说：“AlphaGo只下正手，不走无理棋，然后把棋赢走，这才是最可怕的。”职业棋手们说“AlphaGo并没有下出什么让人绝倒的妙手，也没有那种新布局时代的革命性的招法”。或者，AlphaGo更接近于基本，然后表现出效率极大化的围棋。 AlphaGo为什么这么强？ 崔精、睦镇硕和申真谞 申真谞：“人类棋手基本没使上什么劲儿就脆败下来。AlphaGo其实走得很简明，但棋手们难以地上，而且基本没有保持过有利局面。” 崔精：“女棋手们也是惊叹，觉得AlphaGo的棋子，都是飞在棋盘的上空。” 睦镇硕：“AlphaGo对厚的理解非常深。人类棋手很难判断这样走究竟是厚，还是重复，或者有没有均衡？AlphaGo是走得很厚实，然后靠实地赢你。尤其AlphaGo在中腹围空的能力特别强，在这方面人类棋手拉下了最大的差距。而且恰当的时机、恰当的位置上，AlphaGo会把子效最大化。” 崔哲瀚：“AlphaGo清楚地知道认为‘赢定’的那个时机，然后开始收兵，但人类棋手是做不到这一点。复杂的局面，人类棋手通常认为是‘双方都很难’，但AlphaGo是可以做出精确的形势判断。其实，人类棋手如果能拿到AlphaGo做形势判断的‘价值网’（value network）功能，也有得一战。” 朴永训：“AlphaGo好像序盘阶段就知道中腹的厚在哪里。人类是很难看到这个厚，也无法用目数来具体量化。AlphaGo在序盘阶段多走厚实手段，棋手们下着下着，忽然惊悚地感受到AlphaGo早就知道会下成现在这个局面了。” 元晟溱：“AlphaGo的手法很似吴清源先生。吴清源先生认为，将来的围棋，会走向中腹。AlphaGo的棋，其实也是走向中腹。” 申真谞：“AlphaGo很喜欢下肩冲、飞压这类的手段，其实体现了意在中腹的价值取向。” AlphaGo“高者在腹” AlphaGo（白） 朴廷桓（黑） 白1、3是AlphaGo喜欢使用的肩冲。崔哲瀚说：“AlphaGo似乎有这样一个特征：喜欢早期削减对方的大模样。”申真谞说：“的确是积极的手段。以后如果能虎挡A位，非常厚。” 申真谞等职业棋手如何处理这个局面 申真谞说：“换了我，十中八九我都会下白1位。”围棋格言有这样一句，“两边对峙时，中线为大”，白1就是位居中线。申真谞说：“白1后下一步就是逼到A位。但AlphaGo显然是认为，黑棋左上角已经缔角，所再逼上去很无聊，所以干脆A位肩冲。” 飞压，给“旧手段”赋予新意义 AlphaGo喜欢“飞压的姿态” 黑1飞压是1800年代的手段，AlphaGo非常喜欢，不在乎这是不是“过气”的手段。黑1、3是基本定式，现代很少使用，理由是实利上并不“实惠”。申真谞很关注AlphaGo的这一趣向，认可AlphaGo的“新发现”。 申真谞强调说：“AlphaGo好像认为黑1、3的手法非常厚。虽然这是有些过气的老手段，但AlphaGo经常使用。如果白棋C位逼，黑棋就D位反夹。这个形状，黑棋既可以A位继续压筑一道壁，也可以B位托进去捞取实地。这一点其实职业棋手们都知道，但AlphaGo显然认为其价值比‘人类’所想还要重大。” 李钦诚（白） AlphaGo（黑） 申真谞说：“AlphaGo显然认为三个黑▲非常厚，所以黑1不是简单拆，而是肩冲蛮横攻击白棋。黑1充分体现了AlphaGo的‘观点’。” 人类大棋士遭受“凝形”、“重复”之屈辱 AlphaGo（白） 常昊（黑） 常昊在全盛时期布局上敢称“天下第一”，但是和AlphaGo交手，在序盘阶段就彻底“崩溃”。如图，你能想象尽数被封禁在左边的黑棋是常昊下的吗？ AlphaGo（白） 常昊（黑） 这一局AlphaGo白16、18就简单飞压。接着实战图的白20、22继续压，白28腾挪利用，白30、32角上便宜利用，白38枷，靠一系列小花活儿手段让黑棋在边上重复、凝形，然后白44悠然发动攻击。 睦镇硕：“AlphaGo的强处是下得很厚，但实地从不落后。也就是AlphaGo的均衡感非常强。” 元晟溱：“无论序盘、中盘还是后盘，AlphaGo的算路、方向感、大局观、手筋的利用、攻击和防守、均衡感、形势判断都很强。” 睦镇硕：“AlphaGo虽然序盘、中盘和后盘都很强，但最强还是序盘。人类棋手几乎支撑不了50手就落下风，尤其AlphaGo的白棋特别强。看50手以后的进程，AlphaGo执白要比执黑更厉害些。人类棋手执黑靠过50手，下到中盘不知不觉就变成盘面胜负了。以前棋手们认为‘序盘下得再糟也是一盘棋’，但这一点在AlphaGo面前就根本不适用了。如果你还认为‘序盘随便下下就可以’，那么你会57%对43%的方式简单输给AlphaGo。” 申真谞：“AlphaGo很忙忠实于基本，其实没有刻意下很特别的棋。只看棋谱，分辨不了是人下的还是人工智能下的。AlphaGo不会挑起极端复杂的战斗，而是简简单单下，然后赢你。AlphaGo很轻快，而且柔和，其实只有战斗力超强，才能做到这一点。” AlphaGo（白） 朴廷桓（黑） “这一手很大吗？”朴永训说，他看到AlphaGo白9二路立下大吃一惊。仅看白9这一手，他无法理解棋盘还很空旷的布局阶段，这一手是必要的？但是随着进程，他看出这一步意味深远，而且是好手。 AlphaGo（白） 朴廷桓（黑） 之后的进程，能看出AlphaGo处理局面的方略，就是把左边上下都走厚。在左上一带因为白棋已经坚固，黑7只能撞墙后往回拆，而不是补角，黑棋就这么留下了结构的暗伤。 古力（白） AlphaGo（黑） 黑1、3、5灵动有韵致，而且瞄着左边孤单的白棋，这一切有一个前提，就是三个黑▲子的形状厚如一堵墙。而左边白两子后来饱受黑棋的攻击挞伐。 “天上掉馅饼？”，AlphaGo优美的侵削 AlphaGo（白） 朴廷桓（黑） 谁能轻易想到白1这样的侵削手段？崔哲瀚说：“如果有人使出这样的手段，对手往往会喜出望外，以为是‘天上掉馅饼’。”接着崔哲瀚说：“这样的好手，只有状态特别好的几个日子里，偶尔能下出来。” AlphaGo（白） 朴廷桓（黑） 续前图。对黑2，白3自然而然就跟着飞一手，又自然而然的，很柔和地困住了黑棋被断的一子。元晟溱说：“白棋这两步棋感太棒了，但是很难想出来。黑棋左边并不大，因为后门洞开。” AlphaGo并不“完美”，值得商榷的下法 申真谞（白） AlphaGo（黑） 在毫无环境背景的情况下，黑3飞刺一手，这一步无论如何不可能是好手，只是帮白棋补强。崔哲瀚指着黑2说：“AlphaGo如果升级版本，这种手段可能会消失。” 申真谞（白） AlphaGo（黑） 接上图，黑棋飞进A位时，白棋如果应在B位，那么黑▲的交换便宜了。问题是白棋不会在B位应。 申真谞（白） AlphaGo（黑） 假设黑1打入3。三，到白10就会出现定式变化。但是事先如果做了黑A、白B的交换，再打入3。三就会把白棋撞成铁墙。 申真谞（白） AlphaGo（黑） 很难猜透AlphaGo的真实意图是什么。申真谞说：“白1如果尖顶，黑2就底扳一手后脱先，AlphaGo大概是出于这个意图。但是，仅仅为了这么一步先手，我是不想做黑▲和白△的交换。” 忽然打入3.三“最革命”，但不见得始终行得通 金庭贤（白） AlphaGo（黑） 这一局AlphaGo提早打入3.三后局面获得成功。AlphaGo这种忽然打入3.三的招法，职业棋手们最感到吃惊。看黑1~31的进程，白棋的厚壁反遭攻击，黑棋的3.三打入可判读为时机恰当。但是，过早打入3.三未必始终行得通。 辜梓豪（白） AlphaGo（黑） 这一局AlphaGo提早打入3.三，并没有获得局面的成功（黑1~白12）。也就是这一局AlphaGo提早打入3.三的下法，并没有得到职业棋手们的认可。崔哲瀚说：“我搞不明白中腹趣向的AlphaGo为什么忽然钻沟渠。”大多数职业棋手也无意学AlphaGo提早打入3。三，因为实在看不出这种下法会带来什么好处。 党毅飞（白） AlphaGo（黑） 看AlphaGo的黑1、3，感觉是在跳韵律操。元晟溱强调说：“不是不能构想这种漂亮的形状，但问题是即使走出了这种天马行空的大飞，后续有没有能力运营出好结果，这才是关键所在。” 讨论AlphaGo的招法 睦镇硕：“AlphaGo下这60局，第1手从不曾走过天元或高目、目外。大概这类手段即使AlphaGo看来，胜率也是不高。” 申真谞：“现在，还无从看出AlphaGo后盘的官子能力到底有多强。AlphaGo只要获得优势，就大踏步退让。因为AlphaGo没有输过，所以无法判断AlphaGo的后盘弱，还是胜定后在安全运转。和朴廷桓九段的那一局，AlphaGo给我的感觉是有些慌张，打将打了5手。” 朴永训：“除了后盘，没有什么可质疑之处。真是好奇AlphaGo的后盘到底怎么样。” 元晟溱：“如果有精通围棋和人工智能的专家，或许能说明，可惜没有。” （未完待续） 韩《乌鹭网》记者金秀光 蓝烈编译[详情]
AlphaGo的升级版Master不久前在网上下了60盘快棋测试对局，保持不败。芈昱廷和朴廷桓虽然都曾仅以半目惜败，但那是官子Master“故意”退让所致；棋圣聂卫平开局不错的，但中盘出了昏招落败；最后出战的古力全力以赴，但被Master的一步妙手击倒。他们看似都很接近赢下Master，但事实上当时最可能击败Master的也许应该是一位日本棋手。 井山裕太正在与河野临下棋圣战决赛七番胜负第二局 他现在正在下全世界奖金最高的围棋比赛，日本棋圣战，争夺4500万日元（约合人民币270万元）的冠军奖金。他就是日本“七冠王”井山裕太九段。 井山裕太与Master对局认负因为网太卡 黄士杰回应操作失误 最近几天，因为Master在测试快棋中的几步奇怪的招法，引发了不少讨论，AlphaGo团队方面发布公告澄清，黄士杰博士在个人社交网站上也解释了一些细节。下面一段话引起了小编的注意：“与jpgo01（井山裕太）的对局，是我断线重连回野狐，进房间时不小心点到棋盘了，多次断线后，原本我想要让棋局打挂，井山裕太九段却很有风度的投降了，对局后我有传讯息向他说抱歉与谢谢。” 棋局结束时的局面，Master执黑VS井山裕太 小编赶紧翻出来井山裕太与Master的对局棋谱，果然，井山裕太认输的时候，棋还很有的下。白棋右边一块如果处理得好的话，实地尚可。但实战井山裕太却认输了，当时大家以为是井山没有斗志，现在才知道原来是被网络连累。这盘棋虽然继续下下去胜负难言，但以当时的网络条件，继续下的话黄士杰是很有可能再次点错的哦：） 黑右上角的跳，震惊世人 小编不禁回想那天被棋手朋友圈刷屏的一步的奇招，这步棋当时很多人都认为是Master判断清楚形势后的胜利宣言。这步棋如果是别的人下出来，大家肯定说是误点了，但Master走出来，真的滑标也被解读成了“独孤九剑破尽天下剑法”。 平心而论，当时排着队跟Master过招的棋手们，心态可能多少都有些问题，再加上30秒一手的快棋节奏……不自信在棋盘上是一件很可怕的事。樊麾很早曾经说过，跟电脑下棋，心态一定要调整过来，不要想它为什么这么下，而一定要想清楚我为什么要这么下。 井山裕太不太怕布局怪招 开局井山裕太白棋尚可 Master的布局怪招很多，中国和韩国棋手布局大都是下套路，Master突然袭击之下，开局都有些懵，往往早早就陷入劣势，甚至败势。反倒是在日本经常下两日制比赛的井山裕太，开局经常会下出或者碰到一些怪招，因此与Master的对抗可圈可点，上图是双方开局的变化，白棋其实不错。 综上所述，很有可能井山裕太才是当时最接近击败Master的人，只是他因为不想因为网络原因胜之不武，很有风度地认输了而已。一直有个设想，如果中韩棋手去日本下两日制的超慢棋比赛，会是什么样的结果呢？ （白夜）[详情]
2016年1月28日，DeepMind在《自然》杂志上发表了一篇关于AlphaGo的论文，没想到引发了巨大的争论甚至质疑；3月9日至15日在韩国进行的五局人机大战，给全世界人民普及了什么叫围棋，什么叫人工智能。AlphaGo带来的新闻效应，远远超出他们的想象。这次的Master也是一样，他们又误判了。 本来这只是一次简单的网络测试快棋，AlphaGo团队为后面正式的人机大战第二季搜集些数据而已，而且还和两个网站签了保密协议。黄士杰是用回老家度假的时间完成的测试，可见他们开始并没有把这件事当回事儿，甚至连谷歌中国都没通知。（谷歌的公关童鞋哭晕在厕所……） 新闻联播报道大师事件 之后的剧情大家都知道了，大师是谁？为什么这么厉害！人工智能这么强了！朴廷桓输了！井山裕太输了！柯洁也输了！把家里“大人”棋圣聂卫平请出来了，也不行！最后一盘古力也输了！大师原来是AlphaGo！ 其实AlphaGo那边真的没想搞事情，否则最起码也得给黄士杰家装个好点的网啊。（Master与井山裕太的对局因为网络问题摆错了位置，险些输掉） 高晓松自称很受伤 但就是AlphaGo这样一个不经意的举动，让上亿的中国网友“吃瓜”围观；资深业余围棋爱好者高晓松感到“了无生趣”；央视《新闻联播》总结报道：为正式的人机大战很好地做了预热；人工智能威胁论再度暗流涌动；德州扑克甚至麻将的人工智能软件也跑出来凑热闹…… 站在AlphaGo团队的科学家们的视角可能会觉得很奇怪：“围棋不是说在中国是小众项目么，大部分爱好者都是数学家和工程师（在欧洲是这样），难道中国人民这么喜欢数学？！” 在欧洲下棋的以学者居多 确实中国人民的数学不错，因为小时候都学过口算，一百以内的加减乘除不用计算器就能搞定，而且没事还喜欢研究K线，但这些和我们关心人机大战没有太大关系。真正重要的，那是我们祖祖辈辈玩了几千年的玩意儿啊；那是整整激励了我们整整一代人的一口“气”啊；那是蕴藏着我们东方智慧与思维的四艺之一啊；因为那是围棋啊！ 很多人下得不好甚至不会下围棋，但这并不影响他们关注围棋，关注人机大战。相信不久后的正式版人机大战第二季，会刮起更狂热的围棋风暴。 （白夜）[详情]
1月20日，AlphaGo团队就不久前在网上进行的60局测试棋的某些离奇招法，发布公告，称是因为操作员摆错位置所致。但这种说法遭到了一些棋迷和棋手的质疑，因为一般摆错棋子的位置大都是在附近，而公告中说的一步摆错的位置和AlphaGo想下的位置横跨大半个棋盘，令人费解。唐韦星发布微博表示对此事的疑惑，并猜测此事可能并非操作员摆错了这么简单。以下是唐韦星微博全文： AlphaGo本想在左下提掉白子，但操作者不小心滑标走了右上角？ 我昨天想了想我还是觉得这个图应该不是什么操作失误（个人意见），因为操作失误一般来说有两种可能，一是滑标（或点错）这图大家觉得滑标刚好滑到这的可能有多大呢？为什么没滑到别的地方去？（另外一个失误倒是有可能是滑标，滑出一个天马行空的跳，就算不滑到跳滑到别处也可以）。但这个滑标还刚刚是这可能太小。 第二个可能是操作人员的想当然就点鼠标上去了，首先黄博士应该操作经验丰富，不大应该会自作主张，就算黄博士自作主张我想以人类思维来看黄博士也应该是提吧？如果说ai是打，黄博士下提我还相信，反过来我就不太信了。除了这两种我认为不应该在这里出现的失误之外我暂时想不出别的失误了，当然如果非要说滑标就是滑到打吃我也没办法，毕竟世界上巧合很多。 所以我大胆猜测可能ai就是有一定失误，黄博士他们那么说我也不知道为什么。当然这都是我个人意见仅供参考，我对ai不清楚，目前看来ai也比我强。我只是从如果出现操作失误的可能去考虑的。我认为常见的操作失误不应该会这样（还是那句话，非要说滑标滑到打吃我也没办法）大家不喜勿喷，科学就是要大胆假设小心求证。也许操作失误并不是我说的那两种，也许还有着我不清楚的操作失误也是有可能的，不知道黄博士可以讲讲到底是什么操作失误吗？以我所能理解的操作失误我认为不应该会这样。我在这只是谈谈我的看法。[详情]
1月20日晚，AlphaGo团队的樊麾发布了一篇长微博，为大家澄清Master的60盘网上测试对局中的“误会”，两步令人费解的招法是人工输入棋谱误摆所致。以下是微博全文： “人肉臂”黄士杰操作失误了 感谢大家对AlphaGo最近的测试对局所展现出的兴趣，我们团队感到很高兴。由于这60局棋被广泛且深入的研究，我们想要澄清两处人为的操作失误，帮助大家更好的分析這些對局。这些是由于快棋而导致的人为操作失误，因此沒有下出AlphaGo原本的下法。 The AlphaGo team has been delighted by the Go community‘s interest in AlphaGo’s recent test games played by Master（P） and Magister（P）。 As these 60 games have become the object of deep study and investigation， we would like to clarify two situations in which， due to the short time controls， the operator accidentally entered a move other than AlphaGo‘s recommendation。 We hope these notes will help all the Go players analysing and learning from these games。 图1 在第9局与HopeIdo（P）的对局中（图一），AlphaGo原本是想下在图中的黑1（F13）提子，实战的K6是操作者的失误。 In game 9 against HopeIdo（P）， AlphaGo recommended capturing at F13， and K6 was an operator error。 图2 在于jpgo01的对局中（图二），AlphaGo原本是想下在图中的黑1（O12），实战的N6是人为失误。 In the game against jpgo01， AlphaGo suggested O12 instead of N6， which was also due to human error。 微博原文地址[详情]
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