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新浪體育訊 日前，AlphaGo團隊成員樊麾職業二段在歐洲圍棋大會上披露瞭AlphaGo關於人機大戰第二局的一些數據和變化圖，有兩個很有趣的事情樊麾表示無法解釋，一個是AlphaGo的一步“疑似”妙手是它臨時起意，走到那一步時才想到的；另一個是AlphaGo非常“沖動”地選擇瞭戰鬥，但結果卻令自己的勝率變低。
圖1：樊麾提到的第一個無法解釋的情況是這樣的，白棋三角一手在右上角掛角的時候，AlphaGo給出的變化圖顯示，它原計劃的下法是左上角走完後，在左邊5位吊一手。然而……
圖2：實戰當李世石白棋走到三角這手拆二的時候，AlphaGo忽發奇想，走出瞭這手五路“尖沖”（全譜第37手），這手棋也是本局最大的爭議所在，究竟是不是好棋，尚無定論。但我們也不是非得知道結果，樊麾說看到這手棋他淚流面面，因為真正感覺到瞭圍棋的自由，在棋盤上那種無拘無束的自由……就像AlphaGo數據顯示的，這手棋人類走出的可能性接近於零。
人類高手下棋的時候其實也經常出現這種情況，走到某個局部，忽然靈光一現，發現還有自己此前計算之外更好的下法。AlphaGo難道對局時也是這樣？！
圖3：本局第二個無法解釋的疑點。AlphaGo判斷李世石白棋佈局前面有些欠佳之處，下至此時黑棋的勝率已經升至55%，然後級擴大機推薦後黑1尖沖左下角，尋求戰機。
圖4：有趣的事情出現瞭，左下角的戰鬥，當進行到黑9擋住時，AlphaGo判斷黑棋的勝率僅剩50%瞭……換句話說，AlphaGo在左下角主動出擊，尋求戰鬥，結果卻令自己的勝率下降瞭，難道人工智能也有“沖動”這種情緒不成？
沖動是魔鬼……
圖5：按照AlphaGo的變化圖，此時白1在四路打吃是最強下法，這樣雙方將形成復雜的戰鬥，勝率各半。中國棋手時越也曾擺出這個變化，與AlphaGo的看法不謀而合。
圖6：然而實戰李世石卻選擇瞭在1位打吃，嚴重失誤，這手棋走完，AlphaGo判斷黑棋的勝率直升到瞭擴大機改電容59%……
圖7：接上圖的後續變化，黑5檔時，李世石白6立下太緩，接下來黑棋先手走到9位圍空，勝率已經超過瞭60%。此時在被聶衛平評價為“十三段”的AlphaGo的後半盤面前，勝負其實已經沒有太大懸念瞭。
樊麾說，AlphaGo為什麼忽然變招，為什麼選擇瞭勝率降低的下法，這兩個問題，以目前他掌握的數據和知識，他無法給出一個理由充分的解釋……
我們能想到的一個合理的推測是，問題還是出在瞭圍棋的復雜性上，即使是以AlphaGo網絡版強大的計算能力，深度學習和強化學習產生的對弈經驗，也無法在佈局階段把每手棋都計算到面面俱到。因此直到輪到黑棋走第37手時，AlphaGo的計算樹才搜索到瞭這手棋的可能；同樣在左下角的戰鬥中，AlphaGo挑起戰鬥伊始也沒有發現白棋四路打吃的手段，因此選擇瞭過分的下法，發現自己的失誤之後，AlphaGo的勝率評估，自然就下降瞭。
圍棋與陰陽、太極、周易這些我們不覺明歷的東西其實是異曲同工的
不過就像樊麾一直在強調的，這些變化圖和勝率評估隻是AlphaGo認為的情況，是不是真理，我們無法斷言。同樣，我們的判斷，我們的推測也是基於我們人類所接受圍棋理念而得出的，究竟孰優孰劣，恐怕隻能等後世評說瞭。
對於圍棋，對於這個世界，我們人類所音響改電容知還是太少瞭……
（周遊）
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