圍棋還能這么下？

2016年12月29日，Master首次出現在弈城，并在當晚就很快取得了對國內高水平職業棋手的十連勝；30日中午，它又在數次連勝后，拿下了“韓國第一人”樸廷桓九段和疑似“中國第一人”柯潔。

柯潔此前在觀戰時曾驚嘆：“從來沒見過這樣的招法，圍棋還能這么下？”“人類數千年的實戰演練進化，計算機卻告訴我們人類全都是錯的。我覺得，甚至沒有一個人沾到圍棋真理的邊。”

1月4日晚，在連續對陣申真谞九段、周睿羊九段、古力九段后，AlphaGo的連勝紀錄擴大到了60場，按照事先的計劃，圍棋程序的非正式比賽測試暫時告一段落。

網絡快棋是目前職業選手練習的主要方式之一，因為每一步思考時間很短，與帶獎金的正式比賽相比，快棋賽中對決雙方更加容易出錯，所以這次升級版AlphaGo的實際圍棋水平如何還需要正式規則比賽的進一步檢驗。

Master展示了人類棋手無法企及的快棋水平，但如果給人類足夠的思考時間，是否結果會不同？

沖擊已經開始

值得一提的是，去年12月13日，多名谷歌高層曾經突訪中國，他們在中國棋院與聶衛平、柯潔等人進行了交流，并達成了合作協議。隨后在日本棋院JournalistClub的頒獎儀式上，哈薩比斯曾表示：“2017年對AlphaGo和圍棋界都將是充滿興奮的一年。”人們沒有意識到，在新的一年還未到來時，人工智能對這項流傳千年的古老技藝的沖擊已經開始。

芝麻科技創始人、CEO朱智對第一財經記者表示：“這次比賽相比上次和李世石的三局體現出了AlphaGo更好的穩定性和信心。在圍棋這個領域，人工智能證明了它確實表現得更好，但這并不意味著機器具有智慧。事實上，機器更擅長處理這些復雜的理性問題，因此在許多的特定領域，機器學習所帶來的智能將逐漸改變傳統的模式。”

而Master版本相較AlphaGO是否有升級與改進，又究竟是優化了什么使其變得如此強大，具體的改進方案目前仍沒有公開。人工智能公司第四范式創始人兼CEO戴文淵猜測認為，“經過逾半年的訓練，數據量應該提升了不少，上回訓練了800萬盤棋，這次估計好幾億了。另外針對上回（對李世石）第四盤棋的弱點，估計在訓練方法上也有改進。”

知乎上同樣引發了Master是否升級的討論，一位備注為“未來知識圖譜創始人”的用戶表示，變強的原因在于，“Master是在AlphaGo的基礎上調整了算法和參數的，而不是它下過多少盤棋，畢竟機器不會真的‘學習’，它只是在重復使用人設定的算法，為優化參數提供數據。”

不過戴文淵認為，升級版的AlphaGo“在對弈中可能會有一些隨機或者非隨機的擾動，即選擇不是最優的位置落子，嘗試新的可能，不會是很笨地自己和自己下”。

電氣和電子工程師協會（IEEE）高級會員、英國厄爾斯特大學計算機科學專業教授柯倫（KevinCurran）對第一財經記者表示：“AlphaGo的成功就連它的創造者們也大吃一驚。我們都知道AlphaGo已經非常先進了，但是沒想到它竟如此優秀。由此可見，增強學習加上‘樹搜索’而成的算法，的確有效增加了‘勝率’，這是AlphaGo優于最厲害的人類圍棋選手的地方。同時我們也不應忘記，當初谷歌的DeepMind團隊研究人工智能技術的目的，并不僅僅是為了研發一套圍棋比賽工具，而是為了在將來能夠更好地把人工智能科技應用到醫療、機器人、無人駕駛汽車、農業、金融等為人類服務的行業當中。這才是如今科技發展最讓人驚艷的地方。”

詩人艾略特說過，“去年的話屬于去年的語言，明年的話等待另一種聲音。”這用在人工智能的瞬息巨變上絲毫不差。