不出所料，AlphaGo 又赢了。

人不再是当年那个人，“狗”也不再是当年那只“狗”。

对于昨天的棋局，柯洁表现如何 AlphaGo 的表现又如何，它何以能变得更强？

昨天的棋局，柯洁的表现还是值得称赞的。但最后，当然还是毫无悬念就输掉了，这说明人类在准备上，针对 AlphaGo 还是有不足。

 

柯洁不是一个人在战斗，应该是中国的围棋界，加上中国的计算机界、AI 界来一起迎战人类最强大的对手。如果我们能够打败他，这将是一个非常重磅的新闻。

 

可是我们现在感觉，柯洁在开局上的套路准备有所不足。50多手下来，其实局面对黑棋（柯洁）来说已经不乐观了。所以，这是反映我们准备不足的一个因素，特别是点三三局面的变化其实并不复杂，但从判断来讲是黑棋（柯洁）不利。

这里是我们对棋局的看法。

 

AlphaGo棋风已变

聂卫平老师有说，AlphaGo 是特意只输半颗子。这一说法我们尚不能证实，但 AlphaGo 的白棋在后续变化上，相对于人类棋手对局，肯定是下得比较保守的。而另一个角度，柯洁的发挥又相对强势。

因而，最后能出现这么细微的局面，说明棋局还是在 AlphaGo 的掌控之中的，毕竟它要确保的是结果的胜利。至于胜子 1 目还是 10 目，对于电脑来说，这里的判断其实是一样的，都是 100% 胜利这个结果。

所以，我认为这是两个方面的因素，一是电脑从计算上可能做了适当的退让，这从取胜的角度讲是完全没有问题的；二是柯洁在官子上也下得相对紧凑和精彩。

相对于去年的版本，今年 AlphaGo 的成长是非常明显的。它有了很多创新的下法，和自己独有的下法，这些下法我们可以从它今天的对局以及年初的 Master 大战群雄上看出来。

 

DeepMind 创始人哈萨比斯也简单讲过它的细节，AlphaGo 今年是单机版，在计算量上是去年的十分之一，但能力上看来比去年提升了不止一点。

 

用柯洁自己的话说，他有信心战胜去年的 AlphaGo，但距离 Master 与新版 AlphaGo 的差距是非常显著的。

强化学习功不可没

从新版 AlphaGo 的表现来看，它更多是在自我学习的成长上，也就是通过强化学习（Reinforcement Learning）和自我对局演化成不同的版本。这样，每一个 AlphaGo 程序都会有它自己的风格，你可以有意识地诱导它往不同风格去发展。

 

如果没有不同的风格，强化学习的效果就不会太好。这就相当于你左右互搏，尽管自己和自己下得很多，但风格相近的成长对你未必是好事。而不同风格的成长，就能带来更好的结果。

 

总的来说，这次的 AlphaGo，跟去年相比是很不相同的，棋风也大不一样，下法的创新程度也要高很多。这要归功于它在自我对局中的成长，同时也证明 DeepMind 在强化学习上的研究和成果是非常有价值的。

李世石的学生也来凑热闹

第一局比赛开始后，李世石的学生化身 conanbatt，专门出现在 Hacker News 上，来回答硅谷网友的围棋问题：

问题1：AlphaGo 面世以来，人类棋手的下法有何变化？

AlphaGo 无疑已经改变了围棋领域。专业棋手在围棋领域的竞争是相当激烈的，当棋手研究出一种全新的下法时，必定有另一位棋手会尝试来推翻他。这样的竞争一直在推动着专业围棋的进步。

柯洁在本局所用的点三三开局，是人类棋手在 AlphaGo 之前从未用过的。我 15 年前刚学围棋的第一件事，就是不要下出这样的落子。

问题2：AlphaGo 之后最重要的问题，就是围棋的未来将会如何？

当然，当前的专业棋手将依旧以围棋为生。不过，在电脑始终能比你下得更好的情况下，再花毕生精力学成专业棋手还有何意义？

在 AlphaGo 去年打败李世石的时候，我就说过，围棋的未来是在于找对人类仍能进步但 AlphaGo 却没戏的细微领域。这就是为什么古力、连笑同 AlphaGo 的配对赛会对我特别有吸引力。

专业棋手与 AlphaGo 一起合作会有希望打败 AlphaGo 吗？果真如此的话，人类或许能有一席之地。

 

问题3：柯洁说再也不想打AlphaGo了，为什么李世石也这么想？

我不认为李世石还想再打。围棋非常依赖于棋手下棋时的信心：专业棋手从不会随意跟业余棋手下围棋，因为一旦输了，会非常他们的心态，使他们在面对其他专业选手时表现得更差。

 

在 2001 年的一场专业大赛中，一个阿根廷的业余围棋选手连续击败了两位有实力的专业棋手，这是一个强烈的信号。自那时起，那两位专业棋手基本就告别了专业赛事。

这对专业棋手的打击是巨大的，他们很难赢下自己认定会输的比赛。

说到这里，对于周五的双人 AlphaGo 配对赛，我们竟有点小小的期待了；至于五人围殴 AlphaGo 与柯洁获胜的希望，你们觉得还重要吗？

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