许天燊

戏剧性、精彩、震撼、刺激、受激发，看完5场“人机大战”，朋友圈里的工程师们无不抚掌赞叹，意犹未尽。

比赛开始之前，李世石九段认为应该是5：0击败AlphaGo，有人建议他找搞AI的人了解一下机器围棋，做一些准备，他觉得没有太大必要。

第一局，AlphaGo的棋风和人类棋手就不太一样，走出一些“创新”下法，李世石由于轻敌，过早地展开了短兵相接的战法，布局出现弱点，而AlphaGo稳扎稳打，全局几无失误，以吃掉人类棋手一条大龙的战绩，获得了辉煌胜利。随即继续连胜两局，下完了第三局，李世石九段的目标改为“希望尽力赢一局”。第四局，戏剧性的反转出现！人类的自尊暂时得到了挽回，AlphaGo走下了神坛。第五局，就在大家都认为人类将获胜的时候，李世石又显示了人性脆弱的一面，在局面占优的情况下没有扩大战果，只下出几步缓手，即被抓住机会，以微弱优势取得胜利。总的来说，AlphaGo已经达到了顶尖棋手的水平，但是还没有达到远超人类的程度。

从AlphaGo的原理可以看出，计算机离替代人脑还很遥远。这次对战只是说明，在对等完全信息博弈领域，计算机接近了人类大脑。它的算法主要基于蒙特卡洛搜索（MCTS）和人工神经网络，简单地说，是从当前局面出发，选择一些概率大的分支进行穷尽试算，向下试25步。AlphaGo比Zen、Crazystone等之前的程序棋力大增，主要是加入了人工神经网络，能从巨量的历史棋局和自我对弈中学习，了解到哪些分支的胜率大。和机器相比，人有直觉和经验，即使不怎么懂围棋的人，从棋子的摆放经常也能感觉出哪方占优，人类依据棋理、定式，剪掉大部分无效分支，极大减少了计算量，好比人能从一群人中直接认出熟人。……