柯洁参与《朗读者》 　　（文章来源：观察者网 专栏作者陈经）　　筹划了近一年的二次人机大战再一有了月消息。4月10日，谷歌与中国棋院宣告，2017年5月23日起，AlphaGo将与柯洁展开三番棋决斗。胜者奖金150万美元，负者出场费也低约30万美元，是围棋比赛有史以来的最低奖金。

　　一、败一盘的重要性　　然而，150万美元奖金虽低却像画饼，完全没有人坚信柯洁能胜两盘取得比赛的胜利。但这不是钱的事，只要柯洁胜一盘，就能封神了。　　这次比赛不会下满三盘，古力说道柯洁只有10%的机会败一盘，还有可能悲观了。

一些资深棋迷开玩笑进的赔率也是柯洁胜一盘缴10倍。这相等于说道，柯洁和AlphaGo下，30盘才能败一盘。　　棋界现在一种众说纷纭是，AI战胜人类带给棋士技术的大发展，人类自学AI与AI共同进步。

这却是交织谷歌团队的姿态，说道棋艺都有发展、自学AI，这都没问题。但棋士首先是个胜败的游戏，对职业棋手来说，胜败压倒一切。

棋士和国际象棋、中国象棋不一样，和棋很少，赢半目也是赢，更加残忍。现在无法何谓怂，还是应当谋求战胜AlphaGo，只败一盘意义都小于这150万美元的奖金。

我坚信，如果柯洁能胜AlphaGo一盘，倒贴钱他都不愿。柯洁自己也是斗志满满，在央视《朗读者》上读哈里波特，把AlphaGo比作伏地魔，声称要“零封AlphaGo”。　　去年李世石以1：4惨不忍睹负AlphaGo，震动了棋界甚至整个世界，引起了人工智能热潮。《大自然》与《科学》都将这个事件列入年度八大、十大科技进展。

对外界来说，1：4和0：5或许区别并不大，对棋界就不一样了。如果没这一胜，棋手们面临AlphaGo将极为自卑，只只剩各种不安与祭拜。

去年人机战第三盘AlphaGo序盘碾压李世石，以3：0落败比赛的时候，棋界气氛极为压迫，完全没有人再行对李世石抱着有期望。直到第四盘李世石落败，棋手们才恍然大悟，原本AlphaGo的命门是计算出来！整个棋界大急了一口气。李世石说道，这一败拿什么也换，意义真为有这么大。　　去年于是以因为我深深告诉人类胜局的重大意义，才在完全所有人都恐惧的时候，依然坚决分析AlphaGo的弱点，还真为预测到了李世石落败的方式。

　　Master年初60：0碾压人类高手，现在棋界的气氛又和去年3：0时差不多了。或许甚至更加恐惧，因为这回盘数很多有说服力。而且能战胜人类的AI不只AlphaGo了，还有绝艺和DeepZenGo。

好消息是有职业实力的AI只有这三个，坏消息是连最强的DeepZenGo都很差对付。　　3月18至19日的计算机棋士UEC杯，绝艺在预赛和决赛中两败DeepZenGo，AI界的老二老三座次定出。

紧接着3月21至23日的首届世界围棋最弱战中，老三DeepZenGo代表AI与中日韩三大高手下了三局每方三小时的慢棋，一局战胜两局憾胜，前半盘都是显著领先。3月26日UEC杯的先前节目电圣战，绝艺与DeepZenGo都展现出上佳击退日本新一代冈村辽。

在野党狐围棋网，绝艺实力不断进步，在快棋中对人类高手胜率高达9成，并以碾压态势首度升任10段。柯洁对绝艺13败仗，早已1个月没公开发表和绝艺下了。如果人类连绝艺和DeepZenGo都打不过，那还怎么和AlphaGo对决？　　二、正确认识AlphaGo，避免不安　　人类棋手的误区是，总是不由自主把棋士AI当成人来看来，首先根据战绩辨别AI的实力，其次看棋谱。

以前看棋谱实在AlphaGo实力不强劲，李世石100万美元奖金天上掉馅饼。AlphaGo3：0落败的时候，又实在AlphaGo不可战胜了，要让二子。李世石败了一盘，又实在原本AI有弱点，惧怕心理避免。AlphaGo升级为Master全靠又快又好创意很多，又实在它深不可测，不可战胜了。

看DeepZenGo网上战绩，高手们评价不太高，但从最弱战三局慢棋空战展现出来看是高估了它。只有绝艺仍然和高手们亲近认识，甚至有能悔棋的内测版，开发人员中也有罗洗河这个世界冠军，所以棋手们理解多些。　　棋士AI是程序，思维和人截然不同，无法象仔细观察人那样去想象它的能力。

它强劲的地方，不要高估，它很弱的地方，也不要低估。除了战绩、棋谱这些放在清面上的信息，更加有一点分析的是AI的算法。

应当从算法原理去分析，棋士AI为什么强劲，为什么很弱，融合空战展现出，作出合理的说明与庞加莱。现在棋界众多问题是对AlphaGo过于过害怕，不少职业棋手对Master可以说道是吓死的，招法几乎变形，序盘就大败了。不理解输掉，输掉下的招出乎预料就惧怕傻眼了，时间压力之下丧失长时间思维，这显然不了对局了。

　　棋界迫切需要尽可能理解AlphaGo，对它的不道德模式创建预期，避免不安。Master的60局棋谱，棋手们研究一段时间了，有了非常的了解。由于谷歌的保密风格，算法上AlphaGo有什么重大进展信息很少，但也还是有一些可以分析的，本文不会从算法角度展开推断。

　　我的结论是，AlphaGo是个“城外地大师”、“创意大师”，但并不是“战斗大师”，棋艺从原理上就不存在短板，但是特长极强，掩饰了弱点。柯洁意味着是避免惧怕心理，完全恢复平常心是过于的，这还是传统思维模式，也不一定做到获得。

人类高手无法空喊“有信心”之类的口号，必须从理性上奠定“获得胜利是可以做的”这个信念，根据AlphaGo的算法特点，改变传统思维模式，针锋相对与它战斗，谋求在人机战中获得胜利突破。柯洁在人类棋手中思维活跃、煲功百变，是战胜AlphaGo的最差人选。

期望柯洁使用准确战术，获得一败。只要一败，二次人机大战就不会沦为棋手与棋迷的狂欢节。　　尤其有协助的是，腾讯研发的绝艺超过了极高水平，柯洁和绝艺十分对外开放的内测版下，可以重复实践中演练自己的点子，并不是闷头打算。腾讯研发棋士AI的团队就有三个，绝艺只是落败的那个，这个投放显然很有魄力，如果柯洁能超越AlphaGo的坚冰，棋界要感激腾讯。

　　由于绝艺大大在野党狐围棋网上下，虽然胜率大大提升，但还是常常败给职业高手，所以人们有可能高估了它的实力。绝艺赢主要是出有bug，展现出长时间的时候实力十分可怕，而且在较慢变革，要看最近的胜率。

业余六段和职业棋手也就是让再行到二子的差距，据传有业六让四子和绝艺下20分钟的慢棋还是赢了。绝艺的棋风和AlphaGo有所不同，创意不多，但是力量过于大了，使出很灵敏。4月10日开始绝艺在野党狐重返对局每天两盘，是20分钟和三次1分钟读秒的慢棋。

到4月14日，对10位职业高手获得了9胜1胜的战绩。　　通过和绝艺的大大对局，人类高手早已坚信，自己长时间1分钟读秒的展现出不会比20、30秒好得多，对绝艺胜率明显提高（指以前版本，绝艺近期版本又变革了）。AI输掉和人不是一其实，人类下快棋对AI实力不会大叛。

如果现在的绝艺和人类高手下20秒、30秒的快棋，再行再加人类高手不理解它，如果它还新手大大，杀死个60：0不是不可想象。有了绝艺这个参照物，年初Master的展现出也就不是这么震憾了。

绝艺虽然在较慢变革，但人类高手由于看著它茁壮的，和它下思维较为长时间，展现出要好得多。　　我这并不是心灵鸡汤式的给人类棋士高手加油。

如果是国际象棋，从算法原理上就告诉，人类不有可能战胜AI。国际象棋AI和人对局的思路差不多，称得上比人深远影响，无论是局势评估还是推理小说搜寻，人会的AI全会，还更加得意。国际象棋AI能中盘人类无法想象的“AI”棋，人类显然没理由战胜AI。

但棋士是另一种游戏，不仅简单得多，特点还几乎有所不同。AI和人是用两种截然不同的思维模式下围棋，AI学会了人的部分本事，还发展出有了新的本事，在局势评估上相比之下优于人。但是人也有AI会的绝招，就是简单战斗、对杀死、干什么、准确收官等以推理小说为基础的棋士技术，由于AI没概念推理小说的能力，这些任务对AI算法来说很艰难。　　相等于人和汽车的长跑比赛，如果是一条平路，汽车必定战胜人。

如果路上有的地方有墙，有的地方有沟，人会翻墙也不会进到沟里再行上来，而汽车翻墙过沟不太会，可能会打滑败给人。人如果自由选择在平路和汽车较量，那当然必输；如果把比赛推向翻墙过沟的较量，不仅比赛有意思多了，还真为可以获得胜利。比赛之前人制订战术的时候，无法说道要平常心，要自学汽车的高速度谋求跑出博尔特的水平，那也是赢。为了胜利就应当扬长避短，跑步也要不会，不要跑步就把腿折了退赛。

速度领先于汽车不要惊恐，如果能把汽车推向有墙有沟的路段，就能等到时机。　　当然AlphaGo的能力很强，很难把它推向展现出劣的路段，这只是一个比喻。但可以认同AlphaGo不是全能的，从算法原理上就有漏洞。

最低水平的国际象棋AI相互比赛绝大多数是平局。两个AlphaGo自我对局总是能分设胜败，也不是每局都差距较小。这中间认同有大量的局面，在算法的能力之外，AlphaGo执白或对局随机地错误。　　三、AlphaGo的算法变革与人类棋手的应付　　打了很多比喻，还是要明确说道算法。

AlphaGo在去年3月以后，算法框架又有了突破。但是从种种迹象来看，棋士AI对局还是依赖三大技术：得出搜寻候选点的策略网络、评估局势的价值网络、进行搜寻树根仿真至终局数子的MCTS（蒙特卡洛树形搜寻），这三大技术全部以“胜率”这样的概率输入统一一起。AlphaGo、绝艺、DeepZenGo，以及一些要强的AI都是这样对局的，在基本框架上没本质区别，有的没价值网络。谷歌团队得意的是，在训练上有很多突破，做到出来的策略网络、价值网络在质量与特性上，比其它AI要得意得多。

　　在策略网络上，棋士AI都是自学人类高手棋谱训练的，AlphaGo的策略网络并不引人注目。这是一个深度自学训练问题，Facebook的Darkforest在预测人类高手著手时正确率还更高，也有一些业余开发者作出了不俗的策略网络。AlphaGo展现出的高超实力，并不是靠策略网络，它的研发门槛不低。

　　但是价值网络的研发门槛很高。只有谷歌这种大公司，才能动用十几万个服务器产生几千万局机器自我对局棋局，用作价值网络的训练。

后来腾讯也做了，绝艺自我对局多达30亿局。而DeepZenGo的价值网络训练就或许不更容易，开发者加藤英树责怪合作公司的反对过于。

DeepZenGo的价值网络甚至罪了这样一个拢：　　2017年3月22日世界围棋最弱战，DeepZenGo对局胜朴廷桓 　　这个局面左上部的几个白子是死棋，连业余棋手都告诉。但是DeepZenGo的价值网络却辨别是“双活”，得出了几乎错误的胜率辨别。这个局部看起来和双活的棋形很象，黑棋要吃红要经过一定次序的紧气。

这解释，价值网络是根据静态的相近棋形来辨别的，不管怎么训练它的搜寻能力都很差。绝艺和AlphaGo的价值网络训练的棋局数多，展现出认同好些，但也还是静态的卷积神经网络计算出来，不具备动态的搜寻能力。　　从算法原理上就可以相信，无论怎么训练，价值网络都不存在“bug局面”。

比如简单的对杀、局部棋块干什么，价值网络认同不会做出错误判断。网上空战，绝艺和DeepZenGo就常常辨别错误。AlphaGo的价值网络认同也有bug局面，它总是一个静态的神经网络，就算系数多达几百M，也不有可能解决问题必须简单推理小说的棋块干什么问题，深度神经网络没这种神秘能力。正如人类高手看一眼棋局，也无法讲出局部是杀是活，得花上些时间计算出来，除非以前见过这类“局部常形”。

　　这也是棋士不可思议的地方，局面略为有差异，价值网络有可能以为是一其实，但干什么就有可能翻转，翻转变异程度近超强国际象棋。价值网络少见棋形训练多了告诉是杀是活，但如果局部棋形没有经常出现过或者训练严重不足，就有可能再次发生干什么失误。而且神经网络深度自学训练也不是说道冲刷样本就一定能全部训练准确，总会有一定差错率。

训练不会转入瓶颈，这个训练摸对了，原本对的那个又拢了。还包括策略网络的训练，预测人类高手著手正确率只不会是50%多，再行低上不去了，也没有意义。谷歌可以填机器把训练做到得更慢，但不有可能让价值网络产生神秘的能力，bug局面意味著大量不存在。　　据Deepmind透露，2016年3月以后，AlphaGo的训练流程显然转入了瓶颈，应当是训练出来的新版对上一个新版棋力提高不多了。

价值网络和策略网络再行怎么训练，棋力也没明显提升了。这时谷歌研发团队又作出了一个创意，有可能就是Master谜样实力的最重要来源。

　　之前棋士AI是自学人类高手棋谱分解策略网络的，但是人类高手群体只不过有很多盲区！就像后来不少高手看见Master的展现出说道，像开局点三三之类的著手，没一个棋手胜过，集体没往那个方向想要，但只不过是不切实际的。自学人类高手棋谱，这些新招只不会有极低的预测概率，就搜寻将近了。

但是研发团队找到，有些选点，虽然策略网络不寄予厚望，但真要下出来，价值网络却得出了不俗的评分。可以在训练中对价值网络海量尝试，补足一些胜率不俗的选点给策略网络，又经过搜寻与海量对局找到，这显然是不俗的选点。

这就是Master新招大大的技术秘密，只不过也没有那么神秘。人类棋手没具体的价值网络，也不有可能天天去中举一些奇招。而机器自我对局自学却可以这么做到，训练流水线运转一起后，所有选点都试一下不过是写出个循环，靠机器算力牙中举就行了。

就算绝大部分告终，只要寻找一些新招就不足以震憾人类棋手了。　　最后结果就是，取得价值网络的赠送之后，Master的策略网络早已和人类棋手很不一样了，人类棋手不敢想的招，Master敢想不敢下。Master和人类棋手60局对局，完全每局都有这种人类想不到的招，这也是棋手们对Master十分敬畏的来源。人类棋手要创意很难，能大大下出有不切实际新招的棋手不会获得极高的推许，正如吴清源大师，不告诉他为什么那么能创意。

但是Master的创意却不难理解，就是极高质量价值网络的可选效应。只不过Master的新招下出来以后，人类棋手渐渐也能解读了，甚至在空战中应用于了。　　2016年12月31日，Master执白对金庭贤 　　Master在17位挂了以后，19位必要开局点三三，惊爆眼球。棋手们总结后也解读了，空战要点是无法D2位右脚硬卯白虎成铁厚，而两侧的黑子能容许红厚势的发展。

后面条件成熟，白就能从两侧攻逼这块厚势，E5的点会很诙谐。人类更好是没往这个方向想要，而不是无法解读。机器的价值网络是中立的，下出来它就耐心地全盘评估，没人类妨碍创意的固有错误逻辑，天然就能找到好点。

Master的很多新手都有这个特点。朴永训在月比赛中对於之莹也是开局点三三，而且还败了，复盘这招也是不切实际的。　　可以从理论上坚信，AlphaGo的价值网络，再加MCTS终局数子，对地域的估计比人准确得多。对于一些虚虚的厚势，人类很难讲清楚其价值，AlphaGo却有成熟期的套路得出胜率评估。

以此为基础，AlphaGo的价值网络再加搜寻，在很多局面能找到人类的盲点，找到更加合理的围地自由选择。如果棋士是一个双方和平围地的游戏，理论上人类棋手就可以认输了。

实质上Master的60局中不少就是如此，没白热化的战斗，几个自由选择后，人莫明其妙就领先了。只不过就是围地做不过AlphaGo。　　城外地就是子力的因应，角上、边上、中央，因应的方式多种多样，有的子能自己城外，有的能斩对方。

几面周围机一挺大，但是输掉进去一个头效率就剧叛，围地的效率很有讲究。棋块的方向自由选择互相配合十分关键，较低手往往想象将近这有多最重要。　　2009年9月4日，第一届丰田杯八强赛李昌镐执白败阿基鲁尔 　　阿根廷业余棋手阿基鲁尔曾杀进世界大赛八强与李昌镐对局，几乎没有战斗，就是区分地域，到这个局面就领先30目了。黑棋的子都城外了很结实确认的地，白棋边角的确认地不多，棋块构成的厚势面临白的活棋没起到，相互配合又成不了大空。

　　人类棋手也发展出有不少城外地理论，布局理论一度十分风行，甚至被指出是最高级的棋艺。中国国家队曾长年自学日本，集体研究大局观，说道收官与战斗自己研究就讫。

但是世界棋坛的发展却出乎预料，高手们南北了暴力棋士。这是因为人类棋手眼中的大局观，木村到后来就说不清楚了，高手复盘时常常意见不统一。较低手大局观提高逆高手可以，高手再行怎么提升就不告诉了。后来甚至以为棋士布局也就这其实，再行怎么木村也占到没法多大低廉，随意下下就行了，中后盘战才是王道。

而且空战也显然如此，没哪个棋手布局优势引人注目，都是拼成中后盘。　　直到棋士AI经常出现，人们才明白，原本布局方向自由选择比想象的还要最重要。

不仅是AlphaGo，人们眼中实力并不过于强劲的DeepZenGo大局观都很好。最弱战三场比赛，芈昱廷、朴廷桓、井山裕过于大局上都领先于DeepZenGo。如果和AI比大局观，比围地，人类棋手连DeepZenGo都战胜没法。

我和唐韦星九段一起在腾讯直播讲解了DeepZenGo和冈村辽的比赛，DeepZenGo虽然下得迅速，但大局观还是显著比冈村辽强劲。绝艺的大局观应当和DeepZenGo类似于，并不强劲过于多，UEC杯决赛对DeepZenGo直到120手胜率还是0.5不占优势。AlphaGo由于有创意，大局观又很强很多。　　人类运动员在大局观上面临绝艺和DeepZenGo早已占到将近低廉，甚至不会不吃点盈，但还到时被碾压的程度，后面可以等机会逆转。

高手们面临Master可以说道布局阶段就显著吃大亏，从没遇到过这样的输掉，一时间不告诉怎么办了。首先用时策略就得改为。　　人类高手和AI下的时候，从棋士技术角度还以为是和人下，但又告诉输掉是AI心态变形，展现出甚至更差。

和人下，不会感觉布局并不是过于最重要，20秒、30秒双方下得有模有样。谁也没很得意的大局功夫，有人略为强劲点也受限。用时分配上就显著有偏向，布局阶段往往全靠慢，感觉差不多就下了。

不是说道没有时间思维，习惯上就不实在能想要多少，没什么好想要的秒下忘了。有时遇上新手才用多些时间应付。到中盘战斗与收官“简单”一起，才开始习惯性宽录，有人甚至指出宽录解释局势艰难。

　　这个用时策略对付绝艺或者DeepZenGo有可能还行，倒是不过于大后面总有机会。对付Master就敢了，感觉行棋布局认同顶不住。

由于Master对人60：0都是网棋，每手20秒或者30秒，人类高手不得不用错误的时间策略和它下，赢这么惨不忍睹这是很最重要一个因素，Master的棋力优势缩放了很多。这次柯洁对战AlphaGo是3小时思维时间，五人大度棋是2个半小时，一定要留意把时间花上在序盘布局。1分钟读秒的凸棋高手们有经验，宁肯转入中后盘读秒下，也不要序盘下快了莫明其妙吃大亏。　　只不过人类高手布局水平也不是说道劣到被Master碾压的程度，细心思维展现出不会好得多。

如果思维时先存了一个“布局不要吃大亏”的点子，一些行棋方向辨别细心体会，认同可以提升。Master的60局中一些创意，反映了一些布局新思想，隐约有“全局关联”行棋的感觉，远处几个子不一样，焦点处的自由选择就不一样。Master并不是靠惊天妙手在局部击退高手们，更好是在平平淡淡的局面自由选择中反映功力，有不少反直觉的招法，细心体会是正式成立的。

从算法角度，这些新招是可以说明的，就是价值网络的贡献，突破了人类策略网络的偏见，不要看得过于谜样。多挖出分析Master在60局中领先的原因，有助人类高手在布局阶段顶着。一些棋手早已在月对局中仿效Master的下法，但不少棋手都说道如果没解读盲目仿效并没益处，这是对的。

要下功夫去解读这些棋谱。　　2016年12月29日，Master执白败於之莹 　　这是Master对於之莹的对局，白23、25炒地，白26挡住，好象是很大自然的招法。但是白27很差应付。

红的棋形经常出现弱点，为了防断，不得已28和30位修补自身。这时白31拆卸就变得价值很大了。Master的棋常常有这种展现出，它炒地，人类输掉自以为外面是厚势。

但是再行来几招就找到，输掉的厚势Master有几个子相比之下的容许着，还有几个子贴满很喜欢，厚势逆孤棋甚至被不吃都有可能。后来红这团“厚势”显然被不吃了。

　　2016年12月31日，Master执白败朴廷桓 　　这个局面也类似于，Master连爬到二路，4目做活，看起来很委曲。但是细心看，白上面一块早已是带上眼铁活的厚势，白扣除极大。而白三路连压这一串，说道是厚势，只不过没眼，黑棋再行来一两手，这块棋就得整天做活了。

而且红这块“厚势”没发展了，下面四个黑子远远地容许着，红也没手段借这块厚势打进白下面大搞破坏。　　这类局面Master得心应手，而人类棋手即使在局面构成后能明白，前面也习惯性地行棋。

如“力输掉爬到二路真爽”，“挡住再说”，“外面打一下不亏”，“分断总是对的”。这些只不过都不是绝对真理，必须之后推更多步来辨别。

曾多次日本棋手面临中韩棋手有理说不清，战斗一起被暴打。只不过就是感觉行棋，以为棋形于是以就对了。日本前辈总结说道，中韩棋手再行不管棋形，仅靠感觉辨别，而是往领口，挂出有结果大自然就解释问题了。某种程度的错误，现在人类棋手面临AI布局时也在犯。

人类布局就靠感觉，有时根据一些“格言”秒拍电影，或者粗粗看下就实在不切实际。只不过有些先前招法有必然性，能往后引不少步，再行来辨别感觉有可能就不一样了。布局时无法一味讲究“棋形”、“经验”。

哪怕就按人类对局时的思维方法，也可以往后多引一些，再行小心地展开局面辨别，有时是能缺失一些错觉的。　　布局时什么时候要小心，只不过也不是几乎没有迹象。

如果子都在近前，人大自然告诉要小心推理小说，局部结果都不受影响了。就是有些子相比之下的放着，人更容易掉以轻心，只看局部。只不过引多些步以后，这些相比之下的子就关联上了，有时甚至能直接参与战斗，更加少见是能影响局部结果评估。

有可能Master的价值网络也并不是多神秘，只是天生就是全局思维，从不不会只看局部，对这些全局错综复杂的地方体会浅，会产生错误的局部“格言”。人类也要这样全局思维。虽然一时间无法做很好，但和AlphaGo对战布局时转变一下思维模式，警告自己多展开布局分析，应当是可以的。

　　这必须转变平时网上拍电影快棋的习惯。年青高手尤其讨厌在网上拍电影快棋，20秒都实在快了，常常下15秒的。

这是能磨练棋感，但这么慢下出来构成的往往只是局部的棋感。要从全局抵达培育棋感，必须多下慢棋，在慢棋中细心体会全局配备。起码要有了全局思维的习惯，再行去下拍电影快棋。

高手们细心体会Master的全局思维，布局水平一定会有相当大变革。如果全局思维上获得变革，虽然从原理上还是不了比不上AlphaGo，和它对局时莫明其妙吃大亏的机会就小多了。

这只不过是人类和AlphaGo目前差距仅次于的地方，也是人可以主动努力提高的方向。　　人类棋手如果布局能顶着，战胜AlphaGo的机会就不会显著下降，因为从算法原理上AlphaGo依然不会有无法避免的弱点。

　　谷歌团队在AlphaGo训练到瓶颈以后，又做了几种创意。除了前面提及的用价值网络选点调补策略网络很大提高创新能力，可以认同的是AlphaGo的训练速度提高了，从一月一个新版本变革到一周一个。另外，他用了增强自学领域的一个技术，做到了一个Anti-AlphaGo来专门针对AlphaGo的弱点，更加慢改良提高跑出训练中的局部陷阱。

这有可能就是一周能出一个新版的技术原因。另外还有众说纷纭，AlphaGo的策略网络和价值网络改为了模型，输出仍然是三值（黑白无）的图形，每个点根据棋块的性质可以有几十个值，相等于用彩色图形输出展开深度自学图像识别训练了。

或许这能提高计算速度，很大改良AlphaGo训练与对局时的速度，快棋水平急遽提高。这次比赛据传AlphaGo会用几乎抛弃人类棋谱从0开始训练的版本，这个版本毫无疑问创新性不会极强，几乎不不受人类偏见的“污染”。明确不会如何觉得不了庞加莱，但棋谱不会很有意思，说不定开局就不出角上。

　　这些改良一方面是提高了AlphaGo的对局速度，另一方面提高了价值网络的水平，搜寻时局面判断能力更加强劲了。这让AlphaGo的辨别更加强劲，城外地能力更加强劲，遥遥领先人类输掉很多，是意味著的“城外地大师”、“创意大师”。只不过它自己并没“创意”的感觉，它只是想围地，下出新招是对人类而言的。但是，能无法说道AlphaGo是“战斗大师”？虽然它的战斗力也不弱，但显著不如布局创意这样能给人震憾。

有一些局面，人类是逃着大战一场去的，Master却沉闷地掌控局面，绕过了这类看不清的“大决战”。　　从算法原理上来说，对杀死、干什么、劫争之类的战斗局面主要靠MCTS进行搜寻树根推理小说。价值网络是敢的，静态的计算出来不了解决问题战斗问题。

AlphaGo是有推理小说能力的，不会进行二三十步的搜寻树根推理小说，算法变革、硬件变革能更加拓展更加多步。但是，这个框架就必定有一些机器的“难言之隐”。　　有一些局面，人类的推理小说需要探讨，集中于去计算出来一块棋的干什么，一个对杀死的结果，有一些成熟期的推理小说验算经验。

但是AI算法很难把这个逻辑构建，可以合理推断，AlphaGo也没有这个能力。它得按策略网络得出的概率去逐一点搜寻，如果策略网络得出类似于“只此一手”的极高概率，那和人类的感觉差不多，但往往并非如此。选点不会不少，有时对杀死应当探讨低概率的点，有些局面又应当小概率的也搜搜看，算法不能全面照料都去侦。

这样，步数一多，算法就不会面对“指数发生爆炸”。这是一个天生的缺失，很难填补。AI不会遇到两类困难，一类是推理小说步数过长，经常出现“地平线效应”，棋局复杂度多达算法搜寻能力，下出自于以为能胜的败招。

一类是漏算，棋块的干什么以为算清楚了，只不过有些小概率顶点没有考虑到，一个人类可以得出结论的必定推理小说过程被带上扯了。　　2017年3月22日世界围棋最弱战，DeepZenGo对局胜朴廷桓 　　如图，第225手时DeepZenGo早已是盘面都好的成败局面了，朴廷桓抢劫死撑。226手突然退出抢劫封口城外中央。

早已在等机会的朴廷桓当然229手冲入红空中做事，DeepZenGo极力要吃229、231这些来“送死”的。但是233这手一出，DeepZenGo才发现自己算错了，这三个黑子不吃不丢弃。这个误算只不过再次发生在226手，由于自由选择与先前手数较多DeepZenGo配备敢搜寻能力差一些，再次发生了“地平线效应”，无我过来时为时已晚。AlphaGo也曾为某种程度类型的错，就是李世石知名的“神之一手”引起的误算。

　　2017年4月10日，党毅飞执白败绝艺 　　这盘棋野狐围观棋迷以为绝艺要胜了。白204先手送至2子，205做活包藏杀机。绝艺却混然自若，208占到官子大棋。

白再一等到209先手截断再行211长，红上面大块早已连不回家，也无法做活。这个变化在人显然并不简单，绝艺却罪了低级错误。

绝艺的搜寻框架还是有bug，要避免这类bug，必须艰难的希望。　　由于棋士的复杂性，很难证实一个程序知道避免了低级bug。

甚至从原理上来说，深度神经网络不存在错觉，而且无法避免。价值网络就是发神经指出一个输了的局面是败的，或者策略网络就是对某个最重要选点给极低概率，这都无法杜绝。

这个版本的绝艺早已十分得意了，还不会出有这样非常简单的bug。　　这两类bug，第二类靠运气，知道为何AI就出有bug了。第一类或许人类棋手有主动操作者的空间。

理论上来说，要激增盘面上相互关联的“头绪”，这在中间开放式的战斗中少见。几块棋纠在一起，断点多，头绪相互有联系，这时策略网络、价值网络得出的概率不许，或者不能得出多个自由选择，还得靠MCTS搜寻解决问题。如果头绪多、关联手数多、空间对外开放，产生“地平线效应”的概率就大多了。这不是说道一味地强硬态度“战斗”，战斗本身并会让搜寻瓦解出有bug，而是引而不发的“头绪”要多。

　　或许柯洁可以考虑到，在盘面中大力生产头绪的战法。他本身这方面能力不俗，东一下西一下做事，搅棋的功夫很得意。我感觉柯洁有可能是和绝艺下得较为多，没分确切两类bug的区别。绝艺更好的是第二类bug，就是非常简单的错误，也能较慢修缮越来越少，不足为据。

第一类的bug就很本质了，AlphaGo显著讨厌修改局面、控制流、防止简单劫争，原因就是害怕地平线效应。人类棋手应当反其道而行之，与它针锋相对。例如可以展开另类的局势辨别，不数目，而是仔细观察盘面头绪的多少与关联性，生产出有头绪就分数，被AlphaGo避免头绪就减分。　　文章本天成，妙手偶得之。

AlphaGo的bug意味著大量不存在，怎么也分列不光，只等柯洁去生产，去找到妙手。　　棋士AI与人类的比赛，天生就极具看点。世界围棋最弱战第三轮，朴廷桓与芈昱廷前两战都落败，将争夺战冠军，冠亚军奖金180万、60万人民币，一盘棋价值120万。

两战均胜的DeepZenGo与井山裕太争夺战第三名，奖金都是30万人民币。要是以前，两个负者的比赛就是篮球比赛里的垃圾时间，注目的人不多。但这次讲解棋手和棋迷们却显著更加注目DeepZenGo大模样登陆作战战胜井山裕过于这盘。这解释，哪怕是AI界老三的月比赛也能引发相当大的注目，更加不要说道柯洁与AlphaGo的顶级决斗。

　　近来柯洁正在绝艺的协助下秘密训练，一些棋手感觉柯洁又涨棋了，时隔绝艺之后第二个沦为野狐的10段（20战中对世界冠军和全国冠军18胜）。柯洁声称有对付AI的“秘密武器”，有人猜测是仿效棋，绝艺显著对付没法仿效棋，4次赢在仿效棋上。但仿效棋是可破的，引起到中央的征子或者战斗就能斩了。

AlphaGo团队如果意识到这个问题，认同有办法应付。虽然棋士规则比赛规则都容许仿效棋，我不期望柯洁在这么根本性的月比赛这么做到。职业棋手们对局对Master时到是应当试一试，惜只有周俊勋执白中举了一下也速大败了。集训还是应当基于棋士基本技术与对AI算法的了解理解。

柯洁对绝艺13败仗显著事出有因，想要试练一些招法速败。他在和绝艺内测时应当有所找到，“秘密武器”也有可能是一些开局简单劫争之类的。　　有一种众说纷纭是由于柯洁败局已以定，这次比赛社会关注度不会不如去年人机大战。棋士充足简单，AI也不是全能，还有很多严重不足，从原理上并非不可战胜。

期望本文可以让更加多人有理有据地提高对柯洁的信心。也期望棋界不要陷于惧舆论中无所作为，要全面正确认识AlphaGo棋力背后的算法，共同努力集训减少人类棋手的胜机。

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