柯洁输了！人不是那个人，「狗」更不是那个「狗」

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这种心态在赛制上也有所体现，除了代表中国选手最高水平的柯洁个人之外，新加入的配对赛和团体赛也非常值得关注。

配对赛将由古力、连笑两位九段当中的一人分别与 AlphaGo 组队，再与剩下的一人进行对决，每方只有 1 小时时间，比赛在 26 日上午打响

团队赛则是时越、芈昱廷、唐韦星、陈耀烨和周睿羊 5 位世界冠军组成人类联队，合力对抗 AlphaGo，每方 2 小时 30 分钟，这将在 26 日下午进行。

当 1 对 1 的对决已经过于残酷，人机组队又会擦出怎样的火花，人类联合组成的“神经网络”面对 AI 又是否还有胜算呢？

人不是那个人，狗不是那条狗

千万别以为“坐”在场上对弈的双方一年来都没有变过，用很哲学的说法来说，他们都已经不再是当年那个存在。

自从今年 4 月确定了本次人机对决之后，柯洁已经有意识地在寻找对抗 AlphaGo 的“神之一手”，在先前进行的新奥杯世界赛和中国围甲联赛中，柯洁在 8 盘比赛中输掉了两盘，而这两盘中出现了一些之前并不常见的运子方法，有观察者表示这是柯洁在尝试以传统套路之外的方法寻找 AlphaGo 的软肋。

从这个角度讲，这三盘比赛中的柯洁的策略或许将与之前完全不同。

那一年，柯洁的世界排名还在 AlphaGo 前面

但 AlphaGo，恐怕在以令人绝望的迭代速度进化着。同样在今年 4 月，AlphaGo 之父哈萨比斯在英国剑桥大学进行了演讲，专门提到为了帮助 AlphaGo 提升，他们还开发了名为 Anti-AlphaGo 的防止过拟合的扰乱工具，之前 AlphaGo 提升一个版本需要 3 个月，现在只需要 1 周。

AlphaGo 对阵李世石时的版本号是 V18，而当下的版本估计已经到了 V60，在逻辑上和棋局策略上已经今非昔比。

这种进化的力量源泉与意义，是蒙特卡洛搜索算法和深度学习模式的不断进化。

为了解释上面这两个似乎每个字都能看懂，但其实都看不懂的词，我们先来看两组数字。

如果读过人工智能的科普文章的话，一定知道 20 年前的 1996 年 5 月，IBM 的
“深蓝”计算机在国际象棋中战胜了世界排名第一的卡斯帕罗夫。

从数学上考虑，国际象棋棋盘上能够发生的不同可能大约是 10 的 46 次方，也就是 10000000000000000000000000000000000000000000000。

但这在围棋面前就是小巫见大巫了，围棋共有 19X19 个落棋点，加上不同的落字方式，全部可能大约是 10 的 170 次方左右，根据荷兰科学家 John Tromp 的计算，大约是 208168199381979984699478633344862770286522453884530548425639456820927419612738015378525648451698519643907259916015628128546089888314427129715319317557736620397247064840935。

大家知道，困扰人类很多问题的原因在于算力，比如一个密码锁，如果只有两位，那么如果忘了密码很多人都会尝试去从 00 试验到 99，但 4 位数的手机密码就没几个人去试了，因为试出来花的时间太长，这就是算力不够。

对于现在的 AI 来说，对弈国际象棋所需的算力已经基本达到，但是妄图用穷举法算出来围棋的各种可能的算力还没达到，这种情况下，就要考虑算法了。

而 AlphaGo，就采取了一种“大智若愚”的办法，让算力不足的计算机“大愚若智”起来。

这就是蒙特卡洛搜索算法，我们明白，很多时候两人对决，其实不需要每一步都走当时最好的那一招，只要出的招是妙招，或者比对方能想象的好就行。这时候，就是一个概率问题。

举个非常简单的例子，从你家到火车站共有 ABCDE 五条路，或许你不知道每条路具体的长度和用时，但此时，如果从你家同时出发 500 人，每条路 100 人，然后你到火车站去观察，假设半小时内到达的人里，走 B 的最多，你就可以断定走 B 是条好路。

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