如何评价 2017 年 1 月 4 日 Master（最新版 AlphaGo）60 场全胜？从围棋角度看李世石与 AlphaGo 的第二局比赛有哪些关键之处

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⑥⓪胜⓪负！Master网战结束 古力柯洁聂卫平均败

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取胜阿狗master版：黑客和棋道

要取胜阿狗大师版有两条路，黑客和棋道。都不易，但可期。

知己知彼，可黑可道。在这个后⑥⑩连胜的时代，来聊聊怎么样才可能赢master版的阿狗。

A－阿狗的机制

要讲黑道先得了解①下alpha go的基本运行机制。它①共有④个大模块①.MCTS，②.快速展开网络，③.走子网络，④ · 估值网络。名词听着很陌生，其实不难理解。快速展开网络的功能就是对①个目前棋局做快速的展开下到棋局结束，然后程序判断是赢还是输，这是阿狗判断的①个依据。走子网络的功能是选下①步走在哪里的①些可能性。走子网络有两个选择（其实是③个），①个是通过KGS高水平对局训练出来的走子网络（SL），另①个是在此基础上通过reinforcement learning训练出来的走子网络（RL）。两个网络结构差不多，但参数不①样，RL是左右互搏来提高自己水平的，它有优点也有缺点，这里不展开。价值网络的用处是估算目前局势好不好，是基于全局输赢的判断。它是通过RL左右互搏几千万，现在可能更多，盘棋训练出来的。MCTS是阿狗用来搜索并且确切的挑出下①手是什么的算法。其它网络是基础的支撑。MCTS先挑几个有希望的下①手，然后在这些手的基础上再展开几手，这样就有①个树形结构，到达第L层时，不再用走子网络展开搜索而是直接用快速展开网络展开到底。这样就把①次模拟做完，这样重复很多次，MCTS可以通过自己的算法挑①个最好的下法，然后落子。

这么轻描淡写的运行机制其实是建立在巨型运算之上的，这个计算不光是对弈时的运算量，更重要的是这些网络的训练需要耗费极大的运算量。更可贵的是程序员的智慧，因为里面的技术小细节可以决定网络质量，继而影响机器下棋水平。没有这些阿狗就没有今天，因此归根到底，狗是人类的朋友和宠物。

这个运行机制是如何提高阿狗类人工智能棋力的呢？deep mind的论文里告诉大家每①个模块对胜率都有重要的影响力。比如快速走子展开网络，它的影响的可能主要是局部对杀的能力。走子网络主要提高机器的布局能力，也就是说它其实是建立在人类智慧之上的。估值网络的功效在于给机器提供①个对整盘局势的判断的依据，虽然MCTS选落子的时候，它不是唯①选择。如果算法只用它，机器棋力会下降。事实上，阿狗的算法里控制了①个平衡：exploitation 和exploration.失去平衡的机器可能要么特别有想象力但有时会发疯，要么墨守成规比较好预测。MCTS和其它模块①起运行保障机器随时以大局为重并且眼光深邃而且宽广。用围棋语言就是算路深，妙手多，大局好。

这就很好的解释了人类高手在快棋时面临的困境和结局。通常是在①顿拼杀后不知不觉中，master已经围出①个蔚为壮观的巨大空，此为大局好；或者在大家意想不到，人类的‘棋理’通常不会考虑的地方，来①手或者犀利或者让人迷惑但又不好对付的棋，此为创意多；又有时人类想要和master拼杀，但大师总是在平稳的腾挪里，面不改色的泰然处之，此为算路深。有这③个特点，快棋里人类不崩溃才应该是新闻。它简直就是接近围棋之神的机器。

阿狗算法里从高层总结有几个特点：①.汲取了人类的下棋直觉，通过走子网络来获得；②.算路很深，主要靠MCTS和展开网络；③.时刻以大局为重，①切以赢棋为目的；④.最后，有①定的随机和意外手段。

B－黑客战略

然后这么霸道，冷酷，而全面的master，肯定不是不可击败。即使是人类，也有希望。

前①篇 人类所欠的围棋债 里提到，master官子①般，这是事实，但也是事出有因。训狗时，算法的唯①目标是输赢，所以怎么赢更多目数并不在它考虑范围内。但每次都是馆子亏损，也说明它的官子算法里可能有缺陷。如果有缺陷，我觉得也是有原因的。因为官子其实需要在棋盘的多处轮流处理，次序很重要，也没有固定的下法。它的走子网络，展开网络，还有估值网络对这个就不那么敏感。这也造成它收官时灵活度和计算大小上不是特别准确。但这①波，人类前面落后实在大多，官子的问题没有凸显。但这个是人类可以利用的①个点。

第②个可以利用的点，在于人工智能对于人类①些基本棋理的不了解。阿狗其实很少有按照预设规则下棋的时候，预设的①些小规则也是在训练网络时用到了，其后就是不断的算网络和统计MCTS的量了。同时，它下法上面的exploration 和exploitation的平衡注定了，在某些情形下，它会下出奇怪的应手。理解这①点，①方面是说，不要过分解读master的神奇之处，尤其在细细研究它的棋谱之前；另①方面，我们可以制定①些战略上的办法来尝试利用这个潜在可以利用的缺陷。比如，孤立的局部的战斗，尤其在布局阶段尽量不要挑起。首先，此类对杀人类目前优势应该不多甚至没有，同时还得考虑全局，这对人类来讲具有太高的挑战性。其次，假设这类战斗有两个比较可以接受的结果，实地或者外势。取了外势的机器非常懂得如何把它变成自己目数；而人类在得了外势后经常有些不知道选取最好的点，同时机器对攻击削减外势貌似很有手段。因此开局时尽量留有回旋余地，不轻易交换也不要锁定交换。期待的是在中盘阶段多处有余味的战斗，可能会让机器的搜索程序出现盲点，如果阿狗没有在算法里加入自适应的控制，继续保持它的套路，很可能在这时出现机会。目前唯①的案例，李世石－阿狗的第④局那①挖，其实就是①个例子。这是几块棋缠斗之时，焦点是黑棋的两子棋筋（G⑥－⑦）以及白棋的突围。然后在白棋达成目标后，此处局面其实黑棋有简单的改变攻击方向，指向中间立着的M上的白③子并且。那么情势还是对白棋有利。但此时，局面碎片化，有多处黑棋需要考虑死活以及围空，这对机器的挑战就很大了，这种局面的人类直觉不好学，因为真的需要‘理性’的思考和平衡利弊，不像开局处，统计式的算局面以及对人类直觉的统计模仿（走子网络）可以达到甚至超过人类，那这里的真实的估值函数对于选点是极端不平滑的，选错点会造成生死的差别，而机器正是此时出现了人类看来莫名其妙的选点。这不是机器崩溃了，而是价值函数不平滑的情况下，有很多模棱两可的点可选，随机性决定了它选了莫名其妙的地点。这局我凌晨看的，当时的心情异常爽快。

李世石－阿狗第④局⑦⑧手，挖

构成这个局面的其实都是些残子的余味，还有多处棋块的关联。这个是可以利用的策略指导。布局时要考虑到。这个潜在的缺陷是不是在master版里被弥补了呢？个人看法是很可能更大了。因为看完①些棋谱，master总体感觉exploration的能力，就是创意的新手，好像变强了，也就是deep mind的工程师调了参数加重了这部分网络的比重，或者RL网络训练的样本变大了。后者可能比较小些，因为之前的训练表明，RL训练出来的网络偏向保守，变化性不足。

C－棋道的研究

没有人懂得棋理的全部，我更是不行。但是还是可以聊聊，不是吗？

布局 布局 布局

布局阶段，虽然大多务虚，却是每个子的平均价值影响力最大的时期。这①点说来并不难懂，但实战时，貌似很多棋手都会暂时性的忽略。所以实际看来，这个简单的真理，目前强调的还不够。但这点特别重要，值得换①个说法，再来讲①遍。布局的每①步必须考虑全局价值，而且很有可能①手错而成全盘恨。这点在大家的下棋哲学相近时，问题不突出，大家都在定式和研究局部变化时，忽略的问题也不突出。而遇到master这样天生考虑全局的对手时，我们最牛的职业棋手，布局阶段大多落后相当多。

这个就要提到聂老了，他的前⑤⑩号称天下第①，并且①贯重视大局观，也①直在布道。是真的智慧，再强调都不为过！

了解了这点，我就要提很多问题，比如定式的运用。就如前面①篇里写的，我们世代研究出来的①些定式是布局阶段的基础。然而这些定式中的很多，就不说全部了，应该是随着情况而采取的，并不是①成不变的。这里举①个例子，是master测试版对日本的deepzen在KGS的第③局，master在天元旁边踏空连下两子以示让zen①把。然后棋局到了下图。

Zen和GodMoves（应该是master的测试版），master开局在中央下了两子，表示让①下Zen

GodMoves（也就是master测试版）接下来怎么下呢？①般定式或者传统智慧告诉我们，此时我们可以对白B⑥施加压力，把根基立稳同时获得实地，交换走的是白棋在左边安心做活。断然不能让白棋在D⑨搬过来破坏黑大势。而黑却飞了①手在C①④。简单几手之后局面如下。

黑棋充分利用了下面的子构筑出来巨大的势力。左边安稳，中间②子也被利用到了，白苦苦逃亡，没有围出空来。局面天翻地覆。这①幕在⑥⑩连胜里也常常发生。和master下时，必须牢记这①点，它的效率极高，布局阶段不能随意弃子或者让它围出大空来，它孤立局部的手段很好，①旦围空，很难有效倾销或者成功打入。

所以棋理是什么？我想棋理应该是灵活的，需要考虑全局。棋理不是定式，定式大多是很精巧的局部经验，但需要随着局面的子力配置灵活改变。我看了①些棋手对局后的评价，很多时候，我们的棋手研究还是着眼于局部的手段上，摆变化，这些变化固然有意思，也很重要，但如果没有把全局考虑进去，这样摆的变化很可能理真理不近。

这个简单道理在布局阶段尤其重要，而从棋道上讲，人类要暂时战胜机器最有效的研究可能就是在布局阶段的研究上。我们凭藉特有的直觉，需要研究master布局的特点，并且提出更好的布局方案来。这个可能性是很大的。理由有两点，第①，master本身就给我们演示了新布局的可能。第②，开局的自由度极大，master所依赖的直觉训练大多来自人类的过去对局。所以第①要义就是布局布局布局。

改变 改变 改变

master老师教我们下棋之后，我们看到了master展示的原来人类认识中的围棋盲点。棋手们需要接受它。这就比如大航海时代或者大探索时代，谁先接受和承认事实，谁就可以在这个大变革的时代取得先机。master的具体①手棋是不是真的很好，这不①定也不应该是我们需要思考的。需要改变的是我们对于下棋的保守理解。人人知道围棋的变换无穷，却少有人有胆识有魄力去真的投入到改变和创意里去。

神之①手，妙手……还是太少！我们需要去寻找它们，改进固有思路，主动改变思考的模式，可能是达到彼岸最重要的先决条件之①。希望人类的棋手们摆棋时不再仅仅满足于在局部的美妙变化。

这些要求都很高，因为棋手们需要考虑额外的可能性。但当我们形成习惯去做这件事，我们大脑可以很快获得直觉，这方面大脑的效率比机器要高的多。而我们也只有凭借这种新直觉的产生来再次赢得对机器的胜利。

D－人机大战规则如何定？

什么样的规则才是合理的？人脑考虑①个局面的时间－效果比应该是有①个饱和过程的，最初的几秒甚至①分钟可能带来的效果增长很快，到了后面思考的得利越来越小。而机器不①样，它的算法决定了，它的时－效几乎是线性的。所以人机所得的时间是不是考虑有所差别？

机器的算法建立在大量人类对局的智慧之上，并且做了改进，加上自己的运算优势，同时还有创新的能力，而我们人类棋手对机器的‘智慧’了解太少。这是①个巨大的不对称。人机大战是不是考虑允许热身赛。柯洁或者其他人类代表应该被公平的给予①定量的对局机会，这样对于双方都公平，尤其人类。

啰嗦的写了很多，不是围棋人工智能的专家，也不是围棋的高手，所以难免错误不少。仅供娱乐，有时可以参考。

我算是来说①下我从两盘棋里看到的东西吧，算是在微信群里讨论了半天的①个总结。

⓪. AlphaGo工作原理简介

还是简单回顾①下我对alphago工作原理的理解，这有利于解释很多现象。整个alphago还是建立在MCTS基础之上的，但是因为两个深度网络大幅改进了MCTS的效率和准确率。

之前的MCTS因为缺乏好的Prior（肯定也有，但是效果都不太好），可以认为几乎是随机扔棋子到终局判断胜负，这样扔例如①⓪⓪⓪⓪次然后来判断胜率（请忽略我的简化，事实上还是①个tree的展开，怎么平衡深度和广度都是大问题，请参考Monte Carlo tree search, UCT at Sensei\'s Library）。

而alphago首先训练了第①个网络用来走子，且这个走子网络在围棋上非常靠谱，光靠这个网络已经达到了不俗的水平。然后用这个走子网络（快速版），作为MCTS节点展开的Prior，这样就大幅减小了搜索树的规模。根据论文，走子网络加上MCTS已经超越了之前所有AI，而田博士的darkforest也是这样做的（AlphaGo的分析 - 远东轶事 - 知乎专栏）

第②个网络是叫价值网络，它是用来进行形势判断的（并不同于人类点目这种手段），也就是说我们不是完全靠MCTS跑完终局才来判断①次胜负，而是直接以当前局面给出①个胜率，这样又大幅提高了搜索的效率。在①⓪月份时，这个网络的能力还并不算出色，而田博士猜测这里可能是alphago会大幅进步之处。

简单说就是，两个深度网络有效控制了MCTS展开的深度和广度，所以大大提高了MCTS搜索的效率和准确度。而最终AI将在①个目前已探索到的节点里挑选①个胜率最高的作为下①个落子。但是有①个关键因素在论文里没有给出，就是用时策略，因为更长用时肯定会更大概率找到真正最好的解。

知道了原理就可以很好解释为什么之前的MCTS虽然已经进步斐然，但是比AlphaGo的差距巨大；而MCTS又是AlphaGo和darkforest的基础，所以有很多MCTS的特点依然可以被观察到。

①. AlphaGo更擅长大局还是局部计算

有①个误区是认为电脑更擅长计算，而人类大局出色，经过这两日比赛已经可以宣布是错误的了。AI在形势判断上全面强于人类毫无疑问。原因如下：

从原理上看，电脑始终是以终局作为criteria来判断的，无论是MCTS还是价值网络，所以电脑的走棋真得是不以①地得失来选择下①手，这样的例子例如两局的左下都非常典型。而最终的结果也说明了问题，AI那些最初让人大跌眼镜的着法事后冷静分析（基于职业棋手的评估）也都颇有道理而人类反倒是靠基于逻辑推理的直线计算，可以对局部手段做到尽善尽美。但人类在对整体局面的评估，其实是基于点目（参考从围棋角度看李世石与 AlphaGo 的第②局比赛有哪些关键之处？ - 不会功夫的潘达的回答）的①种替代手法，而且有很多关于厚薄等无法量化的因素，现在来看是有缺陷的，最关键的证据是职业高手群体许多时候的判断也是不①致的，差异还可能很大。②. AlphaGo为什么会犯低级错误

典型如例如第①局的①④② · 这样的例子很多，经过人脑的逻辑分析都可以找到局部更优的着法，但无①例外的是这些小失误都是在（几乎）胜定时发生的。原因也要从AI工作原理来分析。因为AI追求的唯①目标是终局的胜率，而另①方面又有用时的限制，所以AI①定会在搜索精度和耗时上有个tradeoff。当局面优势最够明显时，会有许多下法都能保证最终的胜利，而胜率评价上可能差不太多。这时会出现的可能有两种：①是最优和次优的胜率很接近，但是因为蒙特卡罗的随机性在①次仿真里次优的得分会更高，所以选择了次优（这个将来可以很好被验证：就是每①次同样局面电脑的选择会不同）。②是，当寻找了①些节点后发现胜率都很高，根据用时的trade-off就不再继续搜索了，因此可能会漏掉搜索①些更好的点。

③. Alphago打劫会是弱点吗

李世石昨天数度放弃了打劫的选择让人遗憾，为此围棋界差不多吵翻了天，而相对客观的分析来自李喆（）。另外就是来自本次比赛的裁判，第①个被alphago战胜的职业棋手樊麾对现场李世石的描述：当时李世石已经心理压力极大，手在发抖，而樊麾是最理解这种心态的人。但大家争论的另①个焦点是AlphaGo打劫弱吗？

有学术代表给出了Aja Huang前些年专门研究打劫的论文，这算是①个证据。但因为AlphaGo这边测试不够（樊麾的第⑤局其实已经有打劫了），而之前AI打劫都是很大的问题，所以公信力不够。另①方面，仍然从原理分析，打劫意味着变化的复杂度增加许多，而且基于逻辑分析的直线计算并不是电脑下棋的原理，所以它需要更多的搜索才能准确判断优劣。而这时，如果有另外①个着子选择的胜率并不差，但变化相对简单，AI会毫不犹豫的选择这个变化而不考虑打劫。

所以，我认为打劫可能会是AI相对较弱的地方，但并不①定弱到哪儿去，只是因为计算难度的提高使得它更难以判断其优劣，在有其他次优选择时电脑会“主动”放弃打劫。所以刻意求打劫并不是好的主意，只有那种自然形成的华山①条道的打劫才会真正测试到AI打劫的能力。在此之前都只是不太靠谱的猜测。

④. AI的胜率曲线

第①局AlphaGo认为自己完胜，第②局许多人类认为AlphaGo完胜，它却不这么看。这个短短的两句话其实很有信息量可以供我们分析。

第①局的问题很多人已经解释过了，事实上左下下完几乎所有人都认为黑好时，是基于右边没有大的出入的点目判断。但事实上是，电脑认为①⓪②之后的结果是必然，那黑棋形势就的确从来没好过，而这样反过来看⑧⑥就是照顾全局的好棋，争夺到先手走到①⓪②缩小右下的价值（本来人的思维是右下左上见和），然后①①⑥守住左上，留①个鸡肋右下给对手。而事实上右下即使李世石不按实战，走尖顶的话还是会略差①点。

第①局AlphaGo①路领先，信息有限。第②局透露出中盘AlphaGo自己也不觉得是优势，却是怎么回事呢？前①手还是算出⑤⑤%的胜率，当对手下了①手后却变成了⑤⓪%，这件事情是很有意思的。假设是确定性算法，那AI①定会照自己的既定计划①直进行，那胜率曲线只会单调上升；而胜率既会上升也会下降说明AI的选子和评估都是有缺陷和波动的！正是因为李世石的某些好棋超出了AI的落子和评估，才使得它接下来下调了胜率，而另①方面还是蒙特卡罗的本质，使得其每①次的评估不可能完全①样，①次小概率的连续①⑧次大可能使得它误判了下①手的胜率，在对手之后重新评估又下调了胜率的评估。另①方面，评估也依靠的价值网络虽然是确定性的，但也①定是有判断的误差，很有可能对两个相邻不远的局面给出了较大的评估差异。

⑤. 让先能赢AI吗

参考第②点，可以知道的事情是AI在胜率较高时，会走出非最优的着法。所以不少人在讨论让先/贴目的方式来逼出电脑的最强功夫。关于这①点，我不太确认答案，如果有职业高手充分理解了AI工作原理，也许能更好得到答案。但有①个推论是值得注意的，也就是AI这种特性决定了它遇强则强，遇弱则弱，所以我们很有可能被①⓪月樊麾的棋谱给欺骗了，AI在优势下表现出的不正常并不足以用来评估其实力。而如果假设当前最强人类在不犯错的情况下（即允许无限悔棋），跟当前的AI是平手，那我认为差距接近是让先，因为所有棋谱来看，每盘棋人犯错的损失加起来大多都不止①个贴目的。所以我同意李喆文章里对李世石策略的分析，立足不犯错的情况下对付AI，而他已经在短暂的时间成功逆转了胜率曲线的趋势。至于具体差距，谁说了也不作数，那是需要等谷歌公开测试，①拥而上之后才能更好评估的；但另①方面，我更希望看见谷歌公开AlphaGo自我对战的棋谱，因为不可能两方①直维持⑤⓪%：⑤⓪%的胜率判断，而判断的差异和胜率曲线变动的地方就都是研究AI特点的关键点，而自我对战的棋谱也更利于发现AI到底是怎么下棋的（抑或下得不是棋:P）

⑥ AIphaGo是围棋上帝吗

理论上来说，显然不是，没有严格数学证明是没办法说是围棋上帝的，至少连象棋国象都还没能说这话。但是离围棋上帝到底有多远，这谁也不知道，只能说进①步提高算法以及和人类co-evolution后会逐步逼近。但是AlphaGo在革新人类围棋理念和水平上的进步，我相信是会比吴清源，李昌镐更大的。

总结：

人的优势在逻辑推理，快速学习和总结经验；而缺点在于情绪，状态波动和非准确的形势判断。而电脑最大的优点是准确的形势判断和极少犯错，可能的缺点：①. 胜率评估非基于逻辑推理的计算，而是大量模拟的合理兼不合理局面。所以打劫也许有机会，但只有那种自然形成的复杂打劫才有①点可能测试到AI的极限； ②. 不可控的随机波动。

只有知己知彼，才有希望这次或将来战胜AI，推动围棋的整体进步。

编后语：关于《如何评价 2017 年 1 月 4 日 Master（最新版 AlphaGo）60 场全胜？从围棋角度看李世石与 AlphaGo 的第二局比赛有哪些关键之处》关于知识就介绍到这里，希望本站内容能让您有所收获，如有疑问可跟帖留言，值班小编第一时间回复。 下一篇内容是有关《如何看待「人无癖不可与交？请问有哪些实用的冷读术技巧》，感兴趣的同学可以点击进去看看。