柯洁对战AlphaGo：人机大战真的太有意思了！

朋友们晚上好啊~科科今天看完柯洁&AlphaGo的「围棋峰会」第一场对决，觉得有很多有意思的地方和大家分享一下~

先从结局说起吧。柯洁和AlphaGo的第一场对决在今天上午开始，双方按照中国围棋的规则，经过将近5个小时的对决，最终以AlphaGo执白子，小胜1/4子的战况结束。

赛后还举办了一个简短的发布会，柯洁坦言：

AlphaGo让我震惊，我输得没什么脾气。

围棋我不是很懂，但是在专业围棋解说老师们的帮助下还是大致get了一些这场比赛的精彩之处，这就和你一一道来。

围棋老师现场相声，柯洁开局出其不意

现场解说主要是现任中国棋院院长的华以刚和他的解说「黄金搭档」徐莹进行的。要说这二位在围棋解说界相当知名的解说员的风格就两个字——「相声」。

当然两位老师也多次提到说是为了让众多「不太懂」的棋友和科技记者（比如我）能听懂看懂围棋才用许多浅显易懂的方式去讲解的，但是随便上微博上一搜大家都表示：

而我文章里之所以花这么多篇幅去介绍这两位讲解老师，是因为——他们开场基本上没有讲人机大战的棋局啊！

终于！过了十多分钟……第一个「妙招」出现了。

柯洁执黑子在第7手下出了一个「点三三」布局，令所有人大吃一惊。很多跟我一样不懂围棋的朋友可能不知道这个开场的「点三三」有多么新奇。按照解说老师的话来讲，「点三三」本就是使用率不高的一招，而最爱使用「点三三」的日本棋手坂田荣男也只是在执白旗的时候下，执黑棋则基本不会使用。

联想起之前AlphaGo化身Master在网络平台上屠版专业棋手时，柯洁曾发微博称：研究了专门针对AlphaGo的「那一招」。

应对AlphaGo这样的AI棋手确实不能用「套路」来应对，柯洁选择了不走寻常路。

在赛后的发布会中柯洁也说自己针对本盘较量的开局做了大量的准备工作，而点三三也是AlphaGo非常喜欢的一种布局方式，「我就是想看看对手怎么应对，」柯洁对现场记者表示，「AlphaGO应对得很好，坦白说很多棋我没有见过，是在意料之外的。」

柯洁小动作不断，黄博士是何许人也

比赛进行一个多小时，Google官方微博@Google黑板报上传了一段柯洁的「小动作」汇总，引来网友围观。

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相较于人类棋手来说，人工智能在对弈的时候没有情感起伏、不会有表情变化。而代替AlphaGo执子与柯洁对坐的黄博士也是一副云淡风轻的样子，对于双人对弈中「气势」和「气场」的互动也是一种颠覆。

这位黄博士也就是之前AlphaGo化身Master时与古力九段对过话的那位「黄博士」——黄志杰！

而为什么这位神秘的黄博士会代替AlphaGo在现实中下棋、表态呢？因为黄士杰博士是让AlphaGo摆脱传统的「输入已有棋谱学习」进入到「自我博弈自我学习」的关键人物！

1997年IBM的人工智能「深蓝」战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫，当时深蓝使用的学习方法是「举穷」，来计算出一步棋能够产生所有的可能性。而围棋相比国际象棋来说变化更是浩浩汤汤相当庞大,用单纯的举穷要么是举不过来，要么是需要相当大的消耗。

看下面的动图就明白了：

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就好比当你有个2位数密码的时候，可以从00到99挨个试一遍，如果你有6位甚至10位的密码的时候「举穷」就是个相当庞大的工程了。而Google收购了AlphaGo的研究公司Deepmind，将Deepmind原本很有优势的深度机器学习搭载在了Google的TensorFlow系统进行中，将笨拙的「举穷」变成了有逻辑性的处理数据方式，实现了一次突破。

TensorFlow官网对神经网络的演示图

而黄博士在这样牛X的运算基础上又使用蒙特卡罗模搜索树进行运算，让AlphaGo一分为二、自攻自受，去自己跟自己对弈。

因为围棋有固定的输赢规则，所以在规则的范围内，AlphaGo通过不断与自己对弈既理解了对手的思路又锻炼了自己的棋艺，甚至是突破了基于「棋谱」而来的既有经验，形成了自己出其不意的棋风和棋路。

AlphaGo和柯洁的对决才刚刚开始。虽然现在大家都看好AlphaGo，但就像象棋没有因为深蓝而绝迹一样，如柯洁一般的人类顶尖棋手都没有因为AlphaGo的强大而退却，反而纷纷表示从AlphaGo的棋路中获得更多的启发和思考。

我们也期待着，人工智能在更多领域成为人类发展道路上的良师益友。

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