李世石人机大战第一局棋谱 第一局复盘图文讲解

李世石人机大战第二局讲解视频高清TV版

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李世石人机大战是至今备受瞩目的一场比赛，很多的用户都纷纷的表示希望看到人工智能与人类智慧有着怎样的一个比拼，对于用户来说，是一场科技与人类的大战，而李世石的第一局的比赛输掉之后，也是纷纷在找李世石输掉的原因，那么在这里为大家整理了相关的李世石人机大战第一局的详细的复盘，一起来看看吧。

李世石人机导诊第一局棋谱：

李世石人机大战第一场复盘：

第一场棋AlphaGo表现非常好，我觉得。其实最初预测时我就认为电脑有希望赢，但当时是想它赢到一盘就算赢……没想到第一盘就赢了，说明AlphaGo这5个月进步真的很快。李世石今天的布局，一开始就采用了非常规的下法，我想或许他还是有心理方面的波动，因为他意识到是跟电脑，而不是和人类在下棋。

这种情况下，我个人觉得李世石的布局不太成功。而AlphaGo在序盘第一个作战中就表现出色，当断即断，算路相当深远。

但是中盘时，李世石追上来了。原因是AlphaGo在中间吃净两子有点缓，当然应该左下角小飞应。在我看来，这是AlphaGo让职业棋手觉得low的地方，它那个下法偏离了主战场，太不职业了。但是，后来再想，这也许是AlphaGo对形势判断的乐观导致它做出的选择吧？左下角的战斗也是李世石得分，这时可能AlphaGo也意识到了形势不妙，于是放出胜负手──102手右边打入黑空。这里感觉很险，如果是人可能要化很长时间验算，但是电脑一头栽进去，接下来一连串下法非常漂亮，一气呵成，先手获利不少。再加上李世石在右边角上的失误，AlphaGo一下就超出了。

之后AlphaGo给人感觉就是有一点点小损但是安全运转至终

李世石有所准备，开局猜先正确有了选择权，却仍然选了职业棋手们一般认为贴目过多的黑棋。李世石开局R8这招是新手，也许是想导入AlphaGo“没有见过”的局面。而AlphaGo第10手的托退，就不合职业棋手的口味。24、26这两手棋，显示了AlphaGo的实力，确实不好应付，获得了棋手们的赞许。李世石强硬地27位挡住，可能是一个选择错误，导致了他开局不利。

48手是古力、俞斌等人都指出来的AlphaGo的问题手，甚至在职业棋手眼中是低级错误。这手和黑49手交换，黑是活棋，而且损害了白右上大龙的眼位，将来会导致在中间的战斗中白失去主动。职业棋手一般会保留48手这手不走。

让我们试着去理解，为什么AlphaGo会下这招？首先，这步立从“棋形”的角度来说，是个感觉不错的招法，职业业余的都会注意到，实战中经常下出来。AlphaGo的策略网络显然会把它提出来作为候选点。这招加固了白的左上阵地，还威胁了黑中上一块，黑应对不善是要死棋的。即使黑应对正确，白也可以搜刮让这块棋“两眼苦活”。所以这招在AlphaGo的价值网络与蒙特卡洛树形搜索（MCTS）的推理系统中，会有不错的评分。而坏处，是对白右上大龙眼位有损失。这是一个比较长远的损失，黑攻击这块棋出成果，肯定是几十手以后的事了。这种推理手数太长，可能超过了它的搜索能力。这招棋有点类似于AlphaGo对樊麾第三局中，第60手捣乱不成功还损了眼的那个错招。这可能说明，在与樊麾对局五个月后，AlphaGo的搜索框架仍然不能实现“保留变化”这类较为高级的围棋概念，缺陷仍然存在。

上图是AlphaGo被质疑最多的一串下法。白58手跨断，然后上面交换几手，下面连着推下去，被李世石77手罩吃掉“棋筋”。许多看棋的职业棋手与棋迷到这松了一口气，觉得AlphaGo犯下了大错，黑明显优势了。但是从后来的结果看，这可能是一个错觉，黑的优势没有多大，甚至有没有优势都是个问题。

如果按AlphaGo的算法框架去理解，它是没有什么“棋筋”之类的概念的，从来都是进行全局评估，MCTS模拟还会下到终局去，可能会观察到一些更深的东西，虽然不一定严谨。我认为AlphaGo这里的选择是有道理的，它放弃了中间两子，看似得到的不多，在人的感觉里，白右边中间那一排是厚势还是孤棋都不好说。它在MCTS模拟中，应该是发现了黑右边阵势的弱点，如后来R5的挂、R10的打入。它不是看到了就罢，而是真的会模拟下完，于是可能发现在很多模拟结果中，黑右边阵势被破得很惨。所以，它和很多职业棋手的判断不同，先让黑棋“爽”了不少手，把招数留在了以后。

第80手又是古力等不少职业棋手指出的AlphaGo的问题手。这手感觉上比较缓，只是吃掉了H14和J14二子，但是F17和左上角仍然没有护住。黑81手双飞燕下出后，整个左下角黑棋显得气势如虹，不少职业棋手们和棋迷认为这时黑优势非常大了。

但这又是一个价值判断的问题。AlphaGo会将80、81这些着手作为可能的候选提出，却不会先天地认为某一手就更厉害，还是会用搜索来验证哪招胜率更高。如果白不下80，黑显然会在这里动出，确实味道不太好，全盘一块大的基本空都没有，不少模拟分支中直接就崩盘了，AlphaGo模拟会认为这里最危险。而黑81看上去阵势很可怕，但白星位一子总是不会被吃，有各种复杂的办法来谋活（后来确实先手活了不小的一块）。职业棋手对于阵势的判断往往有问题，不能仅凭感觉。

2015年12月9日，三星杯决赛柯洁执白对时越

类似的一个局面是刚刚过去的三星杯决赛，如上图这个局面。职业棋手们普遍看好时越的黑棋，认为黑右上角阵势庞大。但这只是一种感觉，实际并不靠谱。当柯洁138手挂入后，没几手就发现，黑居然拿白没有什么办法，局势完全颠倒，黑已经必败了。

这是局面转折的焦点，白102手打入。这手之前，职业棋手们一片乐观，黑左下那块空感觉很大。从最后的结果来看，这个胜负手取得了超乎想象的成功。黑拿这手没办法，右上三子先手被吃，白补了C17左上全姓了白。而黑却没有对左下R5那个白子攻出什么东西，等于什么都没捞到，就此告负。职业棋手们在这个过程中，或早或晚发现“不对劲”。但到底李世石哪手是败着也没有说清楚。有说是对102应得不对的，有说是右下角应该R4尖顶的。也有说是左下角让白先手活不对的。

总体来说，AlphaGo的算法设计者中没有职业棋手，对围棋的理解肯定不够深，但是他们对于人工智能与围棋算法的理解非常的深。