柯潔對戰AlphaGo：人機大戰真的太有意思了！

朋友們晚上好啊~科科今天看完柯潔&AlphaGo的「圍棋峰會」第一場對決，覺得有很多有意思的地方和大家分享一下~

先從結局說起吧。柯潔和AlphaGo的第一場對決在今天上午開始，雙方按照中國圍棋的規則，經過將近5個小時的對決，最終以AlphaGo執白子，小勝1/4子的戰況結束。

賽後還舉辦了一個簡短的發布會，柯潔坦言：

AlphaGo讓我震驚，我輸得沒什麼脾氣。

圍棋我不是很懂，但是在專業圍棋解說老師們的幫助下還是大致get了一些這場比賽的精彩之處，這就和你一一道來。

圍棋老師現場相聲，柯潔開局出其不意

現場解說主要是現任中國棋院院長的華以剛和他的解說「黃金搭檔」徐瑩進行的。要說這二位在圍棋解說界相當知名的解說員的風格就兩個字——「相聲」。

當然兩位老師也多次提到說是為了讓眾多「不太懂」的棋友和科技記者（比如我）能聽懂看懂圍棋才用許多淺顯易懂的方式去講解的，但是隨便上微博上一搜大家都表示：

而我文章里之所以花這麼多篇幅去介紹這兩位講解老師，是因為——他們開場基本上沒有講人機大戰的棋局啊！

終於！過了十多分鐘……第一個「妙招」出現了。

柯潔執黑子在第7手下出了一個「點三三」布局，令所有人大吃一驚。很多跟我一樣不懂圍棋的朋友可能不知道這個開場的「點三三」有多麼新奇。按照解說老師的話來講，「點三三」本就是使用率不高的一招，而最愛使用「點三三」的日本棋手坂田榮男也只是在執白旗的時候下，執黑棋則基本不會使用。

聯想起之前AlphaGo化身Master在網路平台上屠版專業棋手時，柯潔曾發微博稱：研究了專門針對AlphaGo的「那一招」。

應對AlphaGo這樣的AI棋手確實不能用「套路」來應對，柯潔選擇了不走尋常路。

在賽後的發布會中柯潔也說自己針對本盤較量的開局做了大量的準備工作，而點三三也是AlphaGo非常喜歡的一種布局方式，「我就是想看看對手怎麼應對，」柯潔對現場記者表示，「AlphaGO應對得很好，坦白說很多棋我沒有見過，是在意料之外的。」

柯潔小動作不斷，黃博士是何許人也

比賽進行一個多小時，Google官方微博@Google黑板報上傳了一段柯潔的「小動作」匯總，引來網友圍觀。

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相較於人類棋手來說，人工智慧在對弈的時候沒有情感起伏、不會有表情變化。而代替AlphaGo執子與柯潔對坐的黃博士也是一副雲淡風輕的樣子，對於雙人對弈中「氣勢」和「氣場」的互動也是一種顛覆。

這位黃博士也就是之前AlphaGo化身Master時與古力九段對過話的那位「黃博士」——黃志傑！

而為什麼這位神秘的黃博士會代替AlphaGo在現實中下棋、表態呢？因為黃士傑博士是讓AlphaGo擺脫傳統的「輸入已有棋譜學習」進入到「自我博弈自我學習」的關鍵人物！

1997年IBM的人工智慧「深藍」戰勝國際象棋大師卡斯帕羅夫，當時深藍使用的學習方法是「舉窮」，來計算出一步棋能夠產生所有的可能性。而圍棋相比國際象棋來說變化更是浩浩湯湯相當龐大,用單純的舉窮要麼是舉不過來，要麼是需要相當大的消耗。

看下面的動圖就明白了：

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就好比當你有個2位數密碼的時候，可以從00到99挨個試一遍，如果你有6位甚至10位的密碼的時候「舉窮」就是個相當龐大的工程了。而Google收購了AlphaGo的研究公司Deepmind，將Deepmind原本很有優勢的深度機器學習搭載在了Google的TensorFlow系統進行中，將笨拙的「舉窮」變成了有邏輯性的處理數據方式，實現了一次突破。

TensorFlow官網對神經網路的演示圖

而黃博士在這樣牛X的運算基礎上又使用蒙特卡羅模搜索樹進行運算，讓AlphaGo一分為二、自攻自受，去自己跟自己對弈。

因為圍棋有固定的輸贏規則，所以在規則的範圍內，AlphaGo通過不斷與自己對弈既理解了對手的思路又鍛煉了自己的棋藝，甚至是突破了基於「棋譜」而來的既有經驗，形成了自己出其不意的棋風和棋路。

AlphaGo和柯潔的對決才剛剛開始。雖然現在大家都看好AlphaGo，但就像象棋沒有因為深藍而絕跡一樣，如柯潔一般的人類頂尖棋手都沒有因為AlphaGo的強大而退卻，反而紛紛表示從AlphaGo的棋路中獲得更多的啟發和思考。

我們也期待著，人工智慧在更多領域成為人類發展道路上的良師益友。

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