二、这局棋，如何评说？

“虽然受到很大冲击，但还是很享受这盘棋，并且很期待后面的比赛。这盘我没下好，所以想后面的棋我胜算还是会很大吧，胜算会是五成吧。”

“这盘棋电脑不是靠运气，而是凭借实力完胜的，这不由让我们对李世石的信心有所动摇。他们自己发挥的水平高低相差很大，如果说是柯洁去下，可能整体会好一点，但也难说一定能赢。毕竟电脑具备很多人所不具备的优势，最主要的还是心态。”

AlphaGo胜利的概率是100%，只不过不见得是这次。“毛病”还是机器学习的老毛病。表现在：无法总结规律，或者说无法吐出一套规整自洽的规律；泛化能力差，无法在复盘中举一反三，即便告诉它哪步走错了，恐怕它也不知道为啥，只是一气儿死磕到撞了南墙才完事。

Facebook人工智能组研究员，Facebook人工智能围棋程序Darkforest负责人田渊栋评论AlphaGo：

第一点，如果你觉得AlphaGo的落子水平会波动，其实它可能判断胜率已经很高，有时候随便下；

第二点，蒙特卡洛树搜索是遇强则强的，如果对手太弱的话也不会下出太强的手；

第三点，AlphaGo下棋每一步最后都是算整体分数的，并非单纯局部，反倒是有时候局部弱，对杀会有问题；

第四点，接下去的研究是进入程序的黑箱里去。人工智能研究者们虽然设计学习算法，但其实不知道电脑是怎么决策的，要打开黑箱了解内部机理，还有很长的路要走。

国内科技界大有迷信算法的拥趸，搜狗CEO王小川正是其中代表，不过在他看来，谷歌这次是个“心计婊”：

“谷歌找樊麾的时候，他找了一个职业棋手至少是一个洲的冠军，但其实段位相对比较低，这样他能够在里面得到一个取胜，但是说出去是很大的影响力。另外还有一个设定，谷歌和樊麾签了保密协议，最后等到《Nature》封面文章一发表，立刻起到了引爆的作用。所以谷歌在做这件事情的时候，不仅在做技术研究的问题，还深刻考虑了背后选什么人，怎样实现媒体影响力。

以我对AlphaGo的判断，他们并不会对李世石做特别的判断，样本量不够。”

虎嗅编辑翻同学却在这人机大战中，感到深刻的危机：

“科技公司最邪恶之处在于，把全部用户信息拿去让机器学习，而且还不告诉用户。＃人类的叛徒＃”

三、AlphaGo究竟是什么

如果不对 AlphaGo 背后的神经网络系统稍作了解，你很容易以为 AlphaGo，在对局开始前跟李世石站在同一起跑线上。

作为一种人工智能的 AlphaGo，和 IBM 在上个世纪打败国际象棋大师卡斯帕罗夫的深蓝超级计算机，以及当代的苹果 Siri、Google Now 有着显著的区别。

要了解 AlphaGo，首先我们需要了解 AlphaGo 背后到底是一个什么东西。

它背后是一套神经网络系统，由 Google 2014 年收购的英国人工智能公司 DeepMind 开发。这个系统和深蓝不同，不是一台超级计算机，而是一个由许多个数据中心作为节点相连，每个节点内有着多台超级计算机的神经网络系统。就像人脑，是由 50-100 亿个神经元所组成的，这也是为什么这种机器学习架构被称为神经网络。

你可以将 AlphaGo 理解为《超验骇客》（Transcendence） 里约翰尼·德普饰演的人工智能，而它所控制的超级计算机，就像影片里被人工智能心控的人类一样，共同为一种蜂群思维 （Hive Mind） 服务。

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