【星际随笔之55】神狗胜天半子，侥幸还是吊打？快评AlphaGo首局胜柯洁
作者：袁煜明/蒋佳霖/徐聪/雷雳/陈冠呈/洪依真
写这篇时就一个想法，不能跪着写。
举世瞩目的AlphaGo与柯洁首局比赛结束，符合所有人预期，AlphaGo取得了胜利，虽然只赢了1/4子。
这篇随笔内容包括：
1. 神狗赢1/4子是否侥幸？
2. 先捞后洗是否是柯洁的有效策略？
3. 这次的AlphaGo相比之前有何不同？
1. 神狗赢1/4子是否侥幸
1/4子是围棋上的最小胜负。虽然电视剧里总有些绝世高手，每次输给皇帝1/4子，但实际高手对决时，1/4子的胜负都会被冠以险胜/惜败的字眼。
这次比赛采用的是中国规则，如果用日韩规则，其实还是柯洁赢半目（两个规则在贴目上有一目的差距）。
然而并没有人觉得AlphaGo是险胜，只是情商高。
因为到中盘之后，其实AlphaGo已经领先了不少，后面柯洁收官时虽然追得很猛，但狗显然是一切尽在掌握，有张有弛，只求赢，不求多赢。
从之前的Master的很多局比赛来看也是如此，除非是中盘胜负，不然下到终局都赢得不多。因为按照编程逻辑，只是在力求获胜概率最大，而不是赢的目数最多。
当然，这局棋柯洁不是没有机会。
虽然开局柯洁黑7点三三我觉得是略亏的，但后面在左上战斗中感觉柯洁下得不错，尤其白48拆二我觉得有点缓，被柯洁打入下边后，局面很不错。（网上有说前50手柯洁就已经崩盘了，我觉得是言过其实了）。
但之后柯洁的黑55太过激进，只活了左下一个小角比较吃亏。再后面就是黑97也是太激进，虽然当时评棋的都叫好，但从结果来看是冒进失败，被白棋成功打入逃出。如果这些着法都没下错，胜负还难说。
另外，柯洁比较吃亏的地方在于用时和体力。
这个比赛每方三小时，但和通常世界大赛不同在于没有午休。对AlphaGo来说当然无所谓，对人来说就比较吃力了。从12点后传回来的图片看，柯洁明显停顿、小动作增多，最后从用时上也是柯洁用得多很多。从结果来看，柯洁前半盘要比后半盘下得好。
午休对棋手影响的确是很大的。举个例子，2011年古力在三星杯决赛爆冷败给元晟溱，他妈妈就分析因为没有午休，输棋是因为饿了。
2. 先捞后洗是否是柯洁的有效策略？
先解释一下先捞后洗。
围棋有两个概念，实地和厚势。大致实地相当于价值股，利润当期兑现，厚势相当于成长股，短期啥也没有，空间很大。
棋界一直以来有两个流派，实地好还是厚势好。其中实地派中有种极致的打法就是先捞后洗。就是我自己先捞够实地，然后打入你厚势想要围起来的空间，将其破坏掉。
从之前棋局来看，AlphaGo也是更喜欢实地而不是厚势。因为从胜率的角度，无疑厚势的不确定性更大。从之前另外几个AI绝艺和Deepzen的情况来看，厚势围空然后杀掉打入的棋子也是相对的弱项。
于是，柯洁准备把对手引到对方不喜欢的地方，自己先捞后洗。
一上来柯洁第3手就三三，第7手再点三三。如果当年学棋时哪个小朋友敢这么下，肯定被批评没认真学。但柯洁显然是精心准备了这个打法，在此前他已经在多个正式比赛中点三三来练兵。虽然从结果来看黑7局部并不成功，但毕竟达到了把对手逼到围厚势的目的。
但AlphaGo显然是明白了柯洁的意图，从白26到46，一系列腾挪之后，把柯洁的角给掏了。虽然局部来看也不算成功，但同样地，把柯洁逼去围厚势了。最后柯洁的败着黑97，也是因为强行围厚势，才被AlphaGo打入做活而落败的。
敌之要点即我之要点。显然先捞后洗是双方共同的策略。
只是柯洁贯彻得不如AlphaGo彻底（当然也是功力不如狗更深），最后被迫强行杀棋落败。接下来几盘如果柯洁贯彻这一策略，并非没有机会。
当然，从棋局进程看，柯洁显然是精心准备了与狗的对局（不像去年李世石基本没准备），第一局亮出的是三三流的先捞后洗，不排除后面两局还有别的策略。
3. 这次的AlphaGo相比之前有何不同？
之前有很多猜测。比如是否会采用不学习人类棋谱的版本？是否这版水平会高很多？是否会用单机版？等等。
我们先说结论，还是学习了人类棋谱，水平没有比之前的高，是单机版。
昨天我们在随笔里分析了如果是没有学习过人类棋谱的AlphaGo会怎么样，会下出怎么样出人意料的着法来。但从结果来看，下得实在是太正常了（除了白24难以理解），甚至可以说下得比柯洁更像人类在下棋（柯洁的三三特别像狗下的）。如果不学习人类棋谱肯定没法如此规矩。
另一个猜测是AlphaGo是否比上一版本进步很多，彻底碾压人类，但从结果来看也没有。不像和李世石的比赛，好几场都是一边倒的局面。主要原因应该是用了单机版。
赛后发布会上，DeepMind创始人哈萨比斯发言表示，这次的版本是单独机器，比和李世石下的版本的计算资源的1/10。
所以，虽然从结果上看并没有特别强，但从技术上是个巨大的突破。类似人们把计算机从大型机做到PC后，就可以走入千家万户了。
计算资源在一年里可以节约掉90%，这个速度比摩尔定律还快。如果可以持续的实现摩尔定律，那么以后AI的应用领域会增加很多。
当然，现在由于还没有详细披露技术细节，无法得知是怎么省下这90%的，也无法得知是否可以持续摩尔定律。
Deepmind团队已经向Nature投稿了，论文里会有更多细节。明天的人工智能论坛可能也会介绍一些。我们明天会到现场去学习，欢迎关注。
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