DeepMind的一个探索方向或许是：是否能通过改变每一步的胜率，来控制最终胜率，获得更多可能性。

　　文 | 宇多田

　　在赛后发布会上，今天参加了配对赛与团体赛的7名顶级棋手全部到场，基本上每位棋手都对今天的比赛有很多感慨。特别是专门与AlphaGo合作过的连笑与古力，他们的确在现场承认了AI作为场上主导更有优势。

　　赢得了上午配对战的连笑表示，在没与AlphaGo对弈之前，他认为AlphaGo的棋路一定是天马行空的，但没想到它还是更像人类。但在棋面的判断上，他承认AlphaGo更胜一筹：

　　“其实它下的还是蛮保守的。一开始我觉得这个棋面不能只让AI主导，所以我就挑起了一些战斗，但没想到损失惨重。AlphaGo的表现真的非常稳健，感觉在一步一步等待机会。我想我能赢或许是因为古力的那只AlphaGo没有发挥出水平吧。

　　但我感觉它并不是这么无敌，它还是有退缩的地方，它很像人类，只是能力上又超越了人类。”

　　而输掉配对赛的古力也在赛后懊恼了一阵后变得更加坦然，甚至把AlphaGo尊称为“Alpha老师”：

　　在布局阶段，我觉得自己还是能跟上节奏的，当时觉得这棋一直朝着对我有利的方向发展，我还很开心。但到中后盘，我有一个地方没下出来，出现了疏漏，这是我的错。

　　最后AlphaGo主动认输的时候，我还小任性了一把，认为我是能翻盘的。但越走到后面，我才越发现自己应该是输了。AlphaGo的判断是对的，我想是我跟不上Alpha老师的节奏，它应该是给我留了一些颜面。

　　实际上我跟连笑都是力战型选手，内心其实很希望AlphaGo能下的激进一些，但等它下的激进一些的时候，却发现我们已经不行了……

　　从战胜了李世石的AlphaGo再到Master，棋手们几乎见证了狗的技术成长之路，特别是连笑与古力，从对战再到合作，对AlphaGo的认识有了巨大的转变：

　　去年的时候，我们还不知道AlphaGo的实力，觉得李世石一定能赢。而狗赢了之后我们才通过棋谱发现它这么厉害，atv，现在又跟它的升级版对战及合作，我觉得它的思路更加广阔，棋路也更加丰富了，真的很佩服Google的技术。

　　而参加团队赛担任“主刀”的周睿羊则很直白地承认了自己的不足，顺便也小幽默地“黑”了队友一把：

　　非常感谢团队能让我主下，但这并不是我的个人原因（大家笑）。可能我的责任比较大吧，猜先（就是先决定谁执黑子，谁执白子）都不会猜，4个小伙伴都埋怨我。不过AlphaGo的着法的确比较罕见，开奖，后面我们非常弱势。但实际上我们通盘都没有找到机会……不过也许我们执白表现会更好一些。

　　不过就像AlphaGo在比赛过程中一直在“观察学习”人类棋手一样，5个顶级棋手也见缝插针地测验了一下AlphaGo是否真的钟情于保守打法：

　　到了后面定局的时候，我们就试验了一下AlphaGo是否会走最稳健的路子，就抛了一个棋，但发现狗并没有明显的退让，但有时候也亏一点是一点，反正就是走的很保守。

　　而作为DeepMind首席科学家，Davis Silver并不分为这是两场比拼，而是两次最难忘的AI应用及技术的探索形式。特别是人机配对战，就像4位风格迥异的画家在一副画布上涂抹一样，你会发现很多不一样的崭新的东西出现。

　　实际上，让AI与人类进行合作比赛，更像是DeepMind对AlphaGo进行的一场胜率测试。

　　如果AlphaGo自己独立作战，它每一步都会向着最终胜率最高的结果而选择下子位置，但加入了两位力战型选手的棋路之后，在某种程度上就扩大了AlphaGo每一步的风险，可能会让最后的胜率产生较大的起伏。

　　这也是DeepMind的一个探索方向：是否能通过改变每一步的胜率，来控制最终胜率，获得更多可能性。同时也找到AlphaGo更多的弱点：

　　“在一年来，我们的确找到了AlphaGo的很多弱点并进行了修复。相信在这几天的时间里，我们也会通过比赛，让AlphaGo变得更加完善。”