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60勝0負1平，AlphaGo7天之內橫掃中日韓圍棋高手，讓這樣一次帶有營銷性質的網絡公測，以這樣的結局收尾，當真是效果極佳。不過，圍棋...
60勝0負1平，AlphaGo7天之內橫掃中日韓圍棋高手，讓這樣一次帶有營銷性質的網絡公測，以這樣的結局收尾，當真是效果極佳。不過，圍棋最講究復盤，在快棋橫掃一大片圍棋高手後，咱們也到瞭為AlphaGo復盤的時候瞭。
所謂
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無招勝有招
“棋道一百，我隻知七。”這幾日，日本棋聖藤澤秀行九段說過的這句話反復被大傢引用。擁有361個交叉點的圍棋擁有廣闊的選擇空間，它的可能性或許一直都未被人類挖掘完整，而這可能是這次AlphaGo帶給圍棋界最大的一個思考。
事實上，當披著“Master”的馬甲出現在大傢面前時，當時很多人並不能確定，這個對手就是AlphaGo。原因是Master的招法極其奔放，推翻瞭很多高手常走的定式，棋風與去年3月的AlphaGo大不相同。為什麼它能如此的不按常理出招？為什麼會有這樣匪夷所思的下法？為什麼這樣它還能贏？這是很多棋手心中的一個問號。
對此，最後一個披掛上陣的古力這樣說：“和它下完棋，我的感覺是顛覆性的。圍棋有幾千年歷史，人們也研究瞭成百上千年。但自從人工智能出現後，才發現我們對圍棋的理解是有局限性的，我們以前的一些定論甚至可能是錯的。比如我們的定式以及對一些局勢的判斷。”古力還表示，AlphaGo的棋風和誰也不像，完全是自成一派。
確實，人工智能並沒有一個屬於自己的固定的條條框框。盡管它的學習樣本內容包括過往的棋局，但機器對棋局存在消化和吸收的過程，絕非簡單的復盤。人工智能下棋的第一步是搜索最優選項，第二步是決策，在這個過程中，系統可能會選擇人類記憶中並不存在的棋路，這就是為什麼大傢覺得AlphaGo不按常理出棋，完全是無套路下棋的原因。
無招勝有招？這或許正是人工智能帶給圍棋的一個全新概念。Master不按人定的規矩出棋，這意味著它自己找到瞭一些下圍棋的規律。反過來，它的棋譜也讓人類棋手推演，發現人給自己設置瞭很多陷阱，把思維封閉在某些環境下。如果跳出這些思維，有可能下得更好。相信經過與AlphaGo和Master的比賽，各國棋手可能會有不少新的招數出現。
偷師人工智能什麼的，棋手們其實也相當在行。比如去年AlphaGo戰勝李世石後，在隨後的第三屆百靈杯世界圍棋公開賽預選賽中，對電腦頗有研究的羅洗河九段對陣等級分排名第三的周睿羊九段中，羅洗河提前數小時早早來到賽場冥想，然後在比賽中，他使用瞭類似AlphaGo的招法，戰勝周睿羊，爆出不小的冷門。
所謂
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這次AlphaGo的測試領域是快棋，除瞭給棋聖聶衛平開瞭小小的綠燈，將時間延遲到1分鐘外，其他全部要在30秒內完成每步棋。當人類思考的時間被壓縮到一個極限，有的時候，考驗的不過是臨場的反應。
當聶老以七目半告負後，他單手托腮，兩眼微閉，顯然還沉浸在剛剛的對弈之中。他說：“我本來是贏棋的，一塊活棋走死瞭，損失很大。”在聶老看來，AlphaGo確實足夠強大，而更為關鍵的是，快棋中留給棋手思考的時間確實太短瞭。對此，時越九段說：“跟它下有些不太適應，幾乎每步棋它都保持在8到10秒，而一般棋手在復雜局面下會用更久的時間，通過用時、何時停頓來判斷、分析對手的內心。”同樣，和AlphaGo對弈過的檀嘯七段也認為，人工智能在快棋方面的優勢毋庸置疑：“可以說是顛覆性的認知。我確實沒有下好，盤面很快就不行瞭。如果是慢棋，讓先還可以下；要是快棋，讓先也贏不瞭。”
確實，迄今為止，AlphaGo一直是以快棋挑戰人類的高手，在人機對弈中，這對人類來說或許有點不公平。如果允許人類長時間思考，AlphaGo或許就能被戰勝。胡耀宇八段昨天在微博上寫道：“說人工智能肯定碾壓人類棋手，恐怕還未成定數。這次它隻接受用時30秒以內的快棋挑戰，而眾所周知，下快棋肯定是對它有利得多，所以下慢棋會是什麼結果？還有待實踐檢驗。”
確實，智力運動從來都是一個需要時間和思考的運動，當人工智能遇上慢棋，或許我們會等來一個不太一樣的結果。
所謂
輸贏
何謂輸贏
當人工智能在和圍棋大師們的比賽中獲得壓倒性的勝利後，一場關乎輸贏的爭論也隨之而來。很多人悲觀地認為，圍棋的生命力會因此受到威脅。但是，什麼是所謂的輸贏呢？
“圍棋遠不像我們想象的那麼簡單，還有巨大的空間等著我們人類去挖掘。阿爾法狗也好，Master也罷，都是‘圍棋上帝’派來給人類引路的。”敗北之後，聶衛平說。
聶老說得一點沒錯。在這次的網絡公測中，人工智能無疑給很多棋手打開瞭一扇新的門。拋開勝負這個問題，人工智能其實給大傢帶來瞭很多新的思路。幾乎所有高手在看完瞭這幾天的人機對決後都認為，Master的每一步並不執拗於局部優勢，而在於全局的勝率，子和子的聯系空前地宏觀和廣闊。這種被帶上哲學意味的弈棋方式似乎也和人類一樣，深諳棋道廣闊，甚至理解更深。
“Master顛覆瞭多年的定式，最後證明它的選擇都成立。”聶衛平說，“而這些會讓我們看到並期待許許多多圍棋未知的可能性。”
確實，如果不把AlphaGo當做一臺計算機，而是把它當做一起來探究圍棋可能性的助手，那麼人工智能對於圍棋來說，根本無所謂輸贏。
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“下瞭之後還想下。”這是陳耀燁首次與Master對弈後的想法，經過三番較量，這位百靈杯新科冠軍發現，與去年3月風頭正勁的AlphaGo相比，Master的進步速度很快。“人機大戰時阿爾法狗還會有明顯的低級失誤，但從這幾天的網棋來看，Master幾乎沒什麼失誤。”但他賽後也強調，Master距離圍棋之神的稱譽還有差距，“它並不是不會犯錯，隻是不會犯那種關系勝負的大錯誤。”
“Master確實很厲害，但如果說它對人類高手能取得百戰百勝就顯得誇張瞭，我看有些棋的內容，對手簡直就是被它嚇死的，僅僅百餘手就崩潰瞭，這已不能用技術原因評判瞭。”在以7.5目不敵Master後，聶衛平總結道，“人類要打敗它，必須在前半盤領先，然後中盤和官子階段也不容出錯，這固然很難，但客觀上也促進瞭人類棋手在圍棋技術上的提高。”
在陳耀燁看來，與圍棋人工智能過招，正是有利於打破思維定式的訓練方式，Master犯錯更少，如果將來有單機版能用以訓練的話，以後訓練模式肯定會不一樣。越接觸Master越感到圍棋的深奧，未來提升空間很大。同樣樂觀的還有柯潔，他表示：“人類數千年的實戰演練進化，計算機卻告訴我們很多時候人類是錯的。我覺得甚至沒有一個人沾到圍棋真理的邊兒。但我想說，從現在開始，我們棋手將結合計算機，邁進全新的領域，達到全新的境界。”
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