本月最吸引眼球的事件之一，是AlphaGo與李世乭的五番棋大戰(zhàn)。最終，人工智慧完勝人類頂尖棋手。這次對弈無論是結局還是過程，都讓人感到震撼。

賽前外界的猜測比較分化。懂技術的堅決看好機器，會下棋的一般都認為李世乭將橫掃對手。我圍棋水平很業(yè)余，但好歹會下，所以也看好人類。

但是，我的看法在第一盤就被完全逆轉。AlphaGo所表現(xiàn)出的深謀遠慮，決不是人類可以企及的。即便不懂技術也不會下棋的人，只要耐心看完第一盤的直播，再綜合一些信息，也會得出同樣的結論。

在第一盤中，白（AlphaGo）在第80手吃掉黑掉中上兩子，網(wǎng)上講解的職業(yè)棋手都說這一手是臭棋，認為電腦的大局觀不行。確實，白棋似乎有更重要的地方可以走。白右邊大龍還沒活，左上角的空可能被黑掏掉，左下星位在黑棋右測厚勢面前顯得非常單薄。李世乭在81手正是攻擊這顆白子，看起來氣勢如虹。此時，觀棋的絕大部分職業(yè)選手和業(yè)余菜鳥都認為黑棋優(yōu)勢明顯。有位高手甚至說，李世乭下好了可以贏20目。

但接下的走勢完全出乎意料。白棋先在左下活出一塊，然后打入黑棋右側空地，占住右下角后，又先手吃掉了右上三子，再點住左上的三三位置。局面一下變成李世乭要大敗了。而在這一過程中，講棋的職業(yè)選手還在評論機器哪手下得有問題，到很晚才發(fā)現(xiàn)“優(yōu)勢局面”已經(jīng)被逆轉。

而AlphaGo團隊的負責人賽后透露，機器在第一盤始終認為自己處于領先地位。也就是說，它不認為自己是逆轉取勝，人類以為的優(yōu)勢局面在它眼里根本不存在。

不懂棋的人也可以看出，AlphaGo的計算能力與人類不在一個層面上。據(jù)介紹，對手每走一步，AlphaGo都會找出可能的應手并推演到終局，瞬間形成幾百萬種局面，然后選擇勝率最高的那個。這種計算能力，人類先天沒有，后天怎么努力也練不出來。

所以在第一盤結束后，我就認為李世乭要悲劇了。李世乭是頂尖的人類高手，有如那呂溫侯：頭戴三叉束發(fā)紫金冠，體掛西川紅綿百花袍，身披獸面吞頭連環(huán)鎧，腰系勒甲玲瓏獅蠻帶，看上去八面威風，不可一世?？僧斔殖址教飚嬯?，騎著赤兔胭脂馬沖向AlphaGo時，卻被后者用狙擊槍一槍爆頭。雙方的能力存在明顯的代差。

該怎么看待這場人機大戰(zhàn)呢？

首先是對圍棋的看法。對我來說，這次比賽顛覆了我對圍棋的認識。我們知道，歷史上圍棋高手如云，因為各自的圍棋理念不同，形成了迥異的行棋風格，有的輕靈飄逸，有的扎實厚重，有的喜歡厚勢，有的喜歡實地，還有宇宙流、小林流什么的，聽起來高深莫測。AlphaGo告訴大家，這些都是扯淡。人類的計算能力有限，在序盤和中盤沒法對形勢做精確的評估，基本上是在憑感覺下棋，各種棋理就是在模糊之中產(chǎn)生的。AlphaGo不懂棋理，用算法統(tǒng)統(tǒng)碾壓。

人類慘敗后，仍有冥頑不靈職業(yè)棋手說，圍棋不光有勝負，還有美和藝術。我倒覺得，AlphaGo對圍棋的一大貢獻，就是掃掉了蓋在它身上的種種霉氣。說它代表博大精深的東方智慧或華夏文明，那是自欺欺人。它就是一種復雜的棋類游戲，同時也是殘酷的競技運動。光會欣賞美和藝術，贏不了對手，拿不了冠軍，是不可能成為圍棋大家的，頂多去啟蒙班教小朋友。

下圍棋主要看天賦。它需要很強的記憶力和在腦子里推演復雜局面的能力。其實人類很小的時候這方面的能力極強，但隨著年齡增長，要處理的信息太多，這種能力就衰退了。但有些孩子天賦異稟，加以適當?shù)挠柧?，可能成為天才棋手。李昌鎬、李世乭十幾歲時就有強九段的實力，柯潔97年出生，去年拿了三個世界冠軍，都說明圍棋跟天賦有關，跟年齡和經(jīng)驗無關。但大腦容量有限，隨著閱歷越來越多，少年天才棋手的棋力無一例外會下降。李昌鎬能稱霸棋壇十年，是因為他只管下棋，生活的其他方面都由別人打點，得以把有限的腦力都用在下棋上。

對人工智能，又該怎么看呢？網(wǎng)上的說法太夸張了。AlphaGo雖然在圍棋上打敗了人類，但也不意味著它有能力接管全世界。有多少人工就有多少人工智能，人工智能并不能超越人類的限定，完成其他的工作。AlphaGo要只能按照人類教給它的規(guī)則去學習，并不能學會規(guī)則本身。另外，這個機器自身有缺陷。比如第四盤，李世乭在中盤走出了可能導致劫爭的復雜局面，便觸發(fā)了AlphaGo的Bug，下了一些人類棋手不可能走的昏招。

實際上，AlphaGo也不是真的會下圍棋，而是在模擬人類下棋。這怎么理解呢，在第5盤就可以看出來了。比如Alphago在接近收官時的第158手。這步棋黑棋必須得應，但對白棋來說，除了損失一個劫材，沒有其他意義，雙方都沒有實空的損失。

人類職業(yè)棋手只有在讀秒的時候可能會下這種棋。當有個地方算不過來，時間不夠用時，人就會先在對手必應的地方下一手，再爭取一個讀秒。AlphaGo并不知道人類這么下是什么意思，但在它收藏的棋譜中，這么干的一方恰好勝率更高，它于是以為這樣能提高勝率。所以，我們看到，AlphaGo在第五盤的收官階段走出了好幾步這樣的棋。

總之，這場人機大戰(zhàn)有助于更好地理解圍棋運動，但同樣也幫我們更好地理解人工智能。