跟它下！沒(méi)機會(huì )的！”

羅爽的表情比誰(shuí)都陰戾。如果世上存在A(yíng)lphaGo，圍棋這項競技將沒(méi)有任何意義。他作為職業(yè)棋手，將很快被歷史淘汰。

陳院長(cháng)問(wèn)程延清：“你怎么看？”

“他的棋風(fēng)很像我?！背萄忧宕笱圆粦M道，“我還挺喜歡他的風(fēng)格的?！?/br>
眾人忍不住一齊噓他，這個(gè)人不論何時(shí)都那么自大。

一直沉默的謝榆卻說(shuō)：“沒(méi)錯。不過(guò)AlphaGo和你風(fēng)格相一致，完全是出于另外的原因?！?/br>
“什么原因？”

“我還不知道?！?/br>
謝榆面色凝重地盯著(zhù)顯示屏。他以為計算機的強大之處在龐大的計算能力，但是AlphaGo完全顛覆了他的觀(guān)念。AlphaGo不是強算出來(lái)的，AlphaGo真的懂棋。比如說(shuō)有一局序盤(pán)，它選擇了日本棋手穩扎穩打的布局風(fēng)格；有一局在對方糾纏不清的情況下選擇脫先，棄小角而爭腹地……這些在從前都是無(wú)法可想的。AlphaGo怎么可能學(xué)會(huì )人類(lèi)的棋感與全局觀(guān)呢？

看來(lái)，魏柯的人類(lèi)衛冕之戰，并不好打。

果不其然，第二天，烏鎮傳來(lái)消息，第一局以魏柯慘敗告終。魏柯以非常保守的下法，與AlphaGo進(jìn)行接觸式作戰，結果被AlphaGo在中后盤(pán)吊打。要知道，中后盤(pán)原本是魏柯的主場(chǎng)。他的攪功和官子功夫曾讓他無(wú)數次轉危為安，而這兩者靠的都是計算力。比照一秒可以進(jìn)行上億次計算的AlphaGo，魏柯自然沒(méi)有任何勝算。

消息傳到中國棋院的時(shí)候，所有人都像是霜打了個(gè)茄子似的。唇亡齒寒，兔死狐悲，這下連羅爽也高興不起來(lái)。只有謝榆一人默默坐在研究室里，快速翻看著(zhù)幾個(gè)G的資料，時(shí)不時(shí)瀏覽群里的聊天記錄。他委托中國棋院發(fā)動(dòng)了一切可以調動(dòng)的資源和人脈，四處搜集AlphaGo的信息，然后與計算機領(lǐng)域的大牛們討論分析?？梢哉f(shuō)，今天的結果，他完全已經(jīng)預料到了。

按照傳統，計算機的長(cháng)處應該在計算。而圍棋，恰恰是不可能被暴力計算的領(lǐng)域。圍棋的很多概念都無(wú)法被量化，厚薄、爭先、取勢……這種東西，電腦怎么去理解？！謝榆的本職是個(gè)碼農，雖然不務(wù)正業(yè)，但憑他對計算機和圍棋兩個(gè)領(lǐng)域的了解，他曾經(jīng)嘗試過(guò)圍棋AI的編碼，所以他非常清楚這些概念是無(wú)法被量化的。此前出現的AI也一直印證著(zhù)他的猜想，直到AlphaGo。

他敢肯定，AlphaGo的計算方式產(chǎn)生了相當大的變化！AlphaGo不是以計算機的慣性在運行，它完全是人腦的思維方式！

“他們在蒙特卡洛樹(shù)搜索上加裝了什么？”謝榆一目十行地掃過(guò)屏幕上的代碼。

蒙特卡洛樹(shù)搜索，是圍棋AI的基本解決框架。圍棋AI每一步都選擇若干種落子，然后在電腦中模擬到終局，進(jìn)行數子，最終選擇勝率最高的那一步棋。因為計算量太大，AI只能給出一個(gè)近似最優(yōu)解，并非全枚舉，在A(yíng)lphaGo之前AI因此也只能達到業(yè)余五級的水準。

這依舊是一個(gè)計算的范疇，而職業(yè)棋士很多時(shí)候并不是單靠計算做出判斷，像之前所說(shuō)的全局觀(guān)念，就是蒙特卡洛樹(shù)搜索無(wú)法解決的問(wèn)題。要讓AI發(fā)揮出人腦的效果，到底靠的什么？

當天晚上，謝榆從美國的某個(gè)計算機大牛那里，獲知了他想要的答案。

AlphaGo團隊在蒙特卡洛樹(shù)搜索上加裝了策略網(wǎng)絡(luò )和價(jià)值網(wǎng)絡(luò )兩個(gè)模塊。

這兩個(gè)模塊讓AlphaGo不是單純地計算，而是深度學(xué)習、模仿人類(lèi)！

策略網(wǎng)絡(luò )，顧名思義是決策下一步走子。AlphaGo會(huì )檢索KCS圍棋服務(wù)器上所有真人在線(xiàn)對弈，進(jìn)而判斷：如果是人類(lèi)棋手處于它當前的位置，他最有可能走哪一步？它只對那些解進(jìn)行計算！然后，它就自我對弈上千萬(wàn)局，看看這一步是否真的是最優(yōu)解！

遵循策略網(wǎng)絡(luò )，蒙特卡洛樹(shù)搜索的樹(shù)寬將大量減少，但深度依舊存在。上千萬(wàn)局博弈，每一局都走到最后，依舊是可怕的計算量。

計算深度的減少用上了價(jià)值網(wǎng)絡(luò )。它以AlphaGo產(chǎn)生的大量自我博弈作為樣本，檢索這種棋形在歷史上的勝率，把好壞、優(yōu)劣變成了一個(gè)概率問(wèn)題！那么每一回，AlphaGo計算到一定深度就可以停下來(lái)，直接估算當前勝率！

經(jīng)驗的本質(zhì)是概率，從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，以概率判斷局面的AlphaGo，就是以“經(jīng)驗判斷現狀”的人類(lèi)大腦運行模式！AlphaGo的走子，也完全遵循了人類(lèi)棋手的思維歷程——大量背譜，吸取經(jīng)驗，自我思考，判斷局勢……然后估算其后若干步的棋局導向！

只是這個(gè)棋手，等于千百年來(lái)千千萬(wàn)萬(wàn)個(gè)棋手的經(jīng)驗總和，并且，完全不會(huì )出錯罷了。

第二天，烏鎮再傳出消息：魏柯第二局，依舊慘??！

魏柯意識到細棋是沒(méi)有機會(huì )的，一開(kāi)始就主動(dòng)展開(kāi)攻勢，趁著(zhù)布局階段想要對AlphaGo進(jìn)行壓制。他意識到AlphaGo非常有經(jīng)驗，嘗試用怪著(zhù)、偏著(zhù)對付他，導致子效低下，輸得比昨天更慘！王夢(mèng)雨甚至在解說(shuō)時(shí)失聲痛哭，即使他根本不是魏柯，也無(wú)法承受這種絕望的差距，可想而知魏柯所肩負的壓力。

然而公眾是難以理解的。消息一出，全網(wǎng)嘩然。因為此前對魏柯寄望太高，現在輿論開(kāi)始轉了風(fēng)向，對人類(lèi)失敗的恐慌很容易就演變成了對魏柯的憤怒：“魏柯他根本不能代表全人類(lèi)”、“他之前是靠作弊獲勝的，谷歌怎么會(huì )選中這種人”、“他腦子不太好使的吧”、“一年沒(méi)下棋，已經(jīng)不是從前那個(gè)他了”……唱衰之聲頻頻出現。甚至又有黑子借機挑事，想要將他徹底踩在腳下。

與此相對的，是AlphaGo遭受到了所有人的追捧。開(kāi)發(fā)人員為其植入了虛擬人格，專(zhuān)門(mén)注冊了一個(gè)網(wǎng)站，使得人類(lèi)可以在A(yíng)lphaGo不比賽的時(shí)候與他進(jìn)行交流溝通。因為電腦天生具有多線(xiàn)程任務(wù)的能力，它迅速地成為了網(wǎng)友的手機寵物。人類(lèi)在頻頻的調戲中驚訝地發(fā)現：這位AI朋友還挺可愛(ài)的！AlphaGo的新浪微博在幾日之內吸粉無(wú)數，還成天模仿著(zhù)@棋士魏柯的語(yǔ)言風(fēng)格編纂微博，取而代之之心昭然若揭。

中國棋院對于谷歌開(kāi)發(fā)組歡天喜地過(guò)大年的舉動(dòng)一片低氣壓。大眾只看輸贏(yíng)，他們卻看得出門(mén)道，AlphaGo軟萌的外表下，是強大到可怕的實(shí)力。定下是五番棋，明天這局再不贏(yíng)，就再也沒(méi)有機會(huì )了。若是AI勢不可擋，說(shuō)不定以后圍棋就演變成一方先行一步，另一方直接投子認輸的局面。也許所有算法，都要被AI窮盡了。

所有人都在唉聲嘆氣，只有