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正如賽前很多人預料的那樣，在與 AlphaGo 的第一場圍棋對戰中，柯潔輸瞭。
不過，也正如愛范兒（微信 ID：ifanr）在昨天比賽結束之後一分鐘內發佈的總結文章所言，AlphaGo 已經今非昔比。確切地說，無論是 DeepMind 對它的命名，還是它背後的計算力量，乃至它自身的棋力，都發生瞭脫胎換骨的變化。
5 月 24 日，趕在第一局比賽結束之後，DeepMind CEO Demis Hassabis 在第二天舉行的中國烏鎮人工智能高峰論壇中，專門談到瞭 AlphaGo 背後的研發過程和對戰故事，以及對這次比賽中 AlphaGo 的相關問題進行瞭解讀。
Hassabis 首先對 DeepMind 進行瞭簡單介紹，然後開台中化糞池清理始談起 AlphaGo 背後的復雜性。他表示，計算機下圍棋之所以異常困難，是因為圍棋的復雜程度讓窮舉搜索都難以解決；由此衍生出兩項難題：一是不可能寫出評估程序以決定誰贏，二是搜索空間太過龐大。
而在具體的 AlphaGo 研發過程中，DeepMind 更是要考慮直覺和計算的問題；因為圍棋是一種獨特的遊戲，它具有以下特征：
圍棋不像象棋等遊戲靠計算，而是靠直覺。
圍棋中沒有等級概念，所有棋子都一樣。
圍棋是築防遊戲，因此需要盤算未來。
小小一子可撼台中市化糞池清理全局。
“妙手”如受天啟，玄妙深奧。
2016 年 3 月，AlphaGo 與韓國圍棋選手李世乭九段進行瞭舉世矚目的“人機大戰”，最終以 4：1 的比分獲勝；其中，AlphaGo 在第二局中下出瞭令人驚嘆的第 37 步棋，不過在第四局中也被李世乭的“神之一手”所困擾。
Hassabis 介紹說，AlphaGo 與李世乭之間的對決，對圍棋本身的影響是多個層面的。首先是體現的圍棋的影響力上，這次對決擁有 2.8 億觀眾和 3.5 萬篇報道，並且推動圍棋棋盤的銷售量增加瞭 10 倍，讓不少西方人開始關註這項來自東方的古老技藝。
但 AlphaGo 給圍棋帶來的真正改變在於思維方式的啟發；李世乭在賽後表示：
我認為這給圍棋引入瞭新思路，我感覺找到瞭自己下棋的理由。
對於 DeepMind 團隊來說，AlphaGo 與李世乭的對戰也讓他們對 AlphaGo 有瞭新的判斷。Hassabis 表示，AlphaGo 在與李世乭的對決中，不僅僅表現出瞭它應有的認知能力，甚至已經表現出瞭一定的創造力，雖然是非常有限的。
在 2017 年元旦前後，AlphaGo 以 Master 的身份與包括柯潔在內的 60 名人類頂尖高手進行瞭對戰，並全部獲勝。Hassabis 表示，在這 60 場對決中，AlphaGo 表現出瞭更強的創造力，尤其是在它與辜梓豪和樸廷桓的對決中。
賽後，柯潔表示：
人類數千年的實戰演練進化，計算機卻告訴我們人類全部都是錯的，我覺得，甚至沒有一個人沾到圍棋真理的邊……我們棋手將會結合計算機，邁進全新的領域達到全新的境界……人和 AI 應該可以趨近圍棋真理。
在 Hassabis 的演講之後，AlphaGo 團隊負責人 Dave Silver 上臺揭露瞭 AlphaGo 的更多細節。
Silver 表示，其實與李世乭對戰的版本的全名為 AlphaGo Lee，它在 Google Cloud 上使用瞭 50 個 TPU（全稱為 TensorFlow Processing Unit，是 Google 為瞭加速深層神經網絡運算能力而研發的芯片）；而 Master 的全名為 AlphaGo Master，它實際上是運行在單個 TPU 機器上，它的強大之處在於能夠從自我對弈中強化學習，同時也使用瞭更強大的策略 價值網絡。
實際上，在 AlphaGo 團隊的評估中，AlphaGo Lee 的等級分為已經在 3500 分和 4000 分中間，而 AlphaGo Master 的等級分已經超過 4500。作為對比，當今世界排名第一的柯潔在 GoRatings 的等級分為 3620。
（AlphaGo 各個版本的評估分）
（AlphaGo 已經被踢出評估體系）
至於這次與柯潔對戰的 AlphaGo 版本，Silver 表示此次 AlphaGo 使用瞭第一代的 TPU，並不是 Google 前不久公佈的第二代；另外，今年升級版的 AlphaGo 是在單機上運行的，社區公寓大廈抽肥它的物理服務器上部署瞭 4 個TPU。
由此可以想見的是，這一次柯潔將要面臨的是多麼可怕的對手。
值得一提的是，在 5 月 23 日的賽後發佈會中，柯潔表示：
如果把 AlphaGo 當人的話，跟去年相比，它已經完全是兩個人；去年的時候，AlphaGo 所下的棋還是很接近人的，現在已經接近圍棋上帝瞭。
跟上帝交手是一種怎樣的體驗？柯潔九段也許是這個世界上唯一有資格回答這個問題的人。實際上，我們已經不太相信他會在接下來的兩局比賽中能夠贏上一局瞭，但是我們希望被打臉。
祝福柯潔。
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