李世石对AlphaGo比赛开始后，不管懂不懂，人人都在讨论围棋和人工智能，这是种社交恐惧，唯恐失去共同话题，谁都想说几句，文章良莠不齐。现在热度过去，再讨论就容易多了。

现在人机对局已经完成了两局。对这两盘棋李世石状态的评论，原本想勉强说几句（因为我不具备谈这个的实力）。今天发现李喆六段这篇佳作：http://sports.sina.com.cn/go/2016-03-11/doc-ifxqhmve9080655.shtml ，就不用再班门弄斧了。

在AlphaGo赢李世石第二局以后，职业棋手们大部分转变了态度，开始认真对待，也总结出了一些特征，最典型的，就是他们发现电脑下的很多臭棋，并不是因为水平差，而是在已赢定的情况下争取更高概率的安全运转：

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这一步挡，业余初段都会知道比T4跳要损。而且，因为此棋是在一个封闭局部，所以可以通过穷举严格证明电脑没有下出最佳走法。但对于电脑来说，已经赢定的情况下，赢一目还是赢两目，没有任何区别，反正都是赢。有时为了增加赢棋概率，尽快定型降低风险，它可能主动下损棋。这应该是为了简化训练程序复杂性而设置的目标。但这个弱点难以被棋手利用，因为一旦电脑下出这种棋，那99%以上意味着你已经输了。另外，Google部分员工可以看到AlphaGo后台的胜率预判。第一局AlphaGo全程认为自己优势，而第二局AlphaGo则认为李世石前半盘下得非常出色，平分秋色。当然这并非李世石已完美，而是AlphaGo在前半盘还有缺陷。所以胜它并非完全不可能，那李世石胜一盘的可能性是多少呢？我谈一下自己的判断：

欧洲棋界以匈牙利物理学家发明的Elo（等级分）来作为棋力评判。这个评判比段位，以及中日韩的等级分制度科学得多。根据Elo还可以估算出两个棋手之间的平均胜率。目前樊麾二段的Elo是2986分，去年10月战胜他的AlphaGo老版是3168分，李世石大约是3520分。他对樊麾的平均胜率通过计算可得95%，棋份大概是授二子到让先之间。对老版AlphaGo的平均胜率89%，同样可以让先胜率过半，这也是李世石看了两人棋谱后的底气所在。

但从去年10月到2月份Google主动约战，期间三个月AlphaGo每天都自己跟自己下大约一百万盘棋，以优化估值网络。考虑到Google不可能主动凑上来丢脸，所以在2月份约战时，AlphaGo的Elo很可能已经超过了李世石，个人判断至少在3700分。Google需要留一些余量避免机器学习算法中的“过拟合”现象（指的是由于机器自己跟自己下，导致它优化的估值网络是针对自己某个特例的）。有这个把握，才可能挑战。这方面的基础判断，可以看我在赛前写的预测AlphaGo取胜的文章，怎样在对相关方面知识一无所知时预测棋赛的结果：http://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309403951020702063790 

这是大家需要抛弃的第一个思维定式：并不因为Google工程师大部分是不懂围棋的外国人（这里要提一下，Aja是台湾业六，在大陆棋力至少也是业余强五），就不知道李世石有多强。相反，他们可以通过科学的方式准确地评估出李世石有多强，AlphaGo有多强，以及双方相遇时的平均胜率，约战之后所作的只是验证这个评判。

然而，根据我得到的内部消息，意想不到的是，AlphaGo的棋力在双方约战之后依然随着训练时间直线上升，没有遇到瓶颈。尽管我不知道它具体的Elo，但从时间上推算，目前新版AlphaGo的Elo至少达到了3800-3900，有一定几率达到了4000。如果在3900，那么李世石的胜率约为10%，大致是让先棋份，如果达到了4000，那么李世石的胜率为6%，大致在让先到授二子之间。我个人认为，从前两盘的情况看，AlphaGo的Elo很可能达到了4000。根据我的另一个内部消息，AlphaGo新版对旧版的胜率高达100%，我们假设这个值是99.5%取整所得，那么它的Elo可以反推为4085分。

此时要再想胜一盘就非常困难了，李世石在后三盘想赢一盘，概率只有不到20%。柯洁是目前世界上等级分最高者，Elo是3621，他单盘的胜率为10%，对AlphaGo五盘里面赢一盘有50%的概率。当然，这一系列推算都建立在AlphaGo等级分为4000的情况下。具体多少，我想赛后Google会披露的。

不少人很难理解对李世石“授2子”“让先”这种概念，认为说这种话“不懂围棋”、“不知道2子有多大差距”。我可以打个比方，百米短跑选手，一个跑10秒，另一个跑9.7秒。他们之间显然“相差巨大”。要是有个人100米只用了8.5秒，你肯定不信。因为9.7秒已经接近了人类极限，你想提高0.1秒都是很难的。但假如我说我开着一辆汽车完成的，你如果懂汽车，肯定信，因为汽车虽然也有极限，但不在9.7秒这里。假如你从来没见过汽车，也不知道汽车是啥，那你说什么也不会信。但这是无知。你必须拓宽自己的思路，主动地去理解、拥抱新事物，而非抱残守缺，人工智能就是这辆汽车。

值得玩味的是人们在此事件中的态度转变。从开始的不屑，到恐惧，直至无法接受。即便认为AlphaGo会赢的人，也有很多承认此事超出了他们的预想。他们的反应如同遭到了更高文明的碾压一般，在历史上重复过无数次：1.电脑根本不会走中盘，李世石把局面搅乱，展现一下杀力就行了。（我大清乃泱泱大国，英吉利小小岛国，大军碾过，立成齑粉）2.第一局李世石是因为不小心才输的，只要稳妥走棋，它那些靠纯计算拿出的厉害杀招就没用了。（我方输在贪功冒进，只要严守坚城，洋人自退。他们那套大炮妖术，用黑狗血泼之，就能破除）。3.第二局李世石为什么不打劫？电脑说不定不会打劫。是不是和Google有协议？（听说洋人膝盖不能弯，我们只要耍一套地堂刀，专斩他们的脚就行了。打不赢是因为汉奸太多）……

这些都是人类根深蒂固的弱点，因无知而自大，又因无知而恐惧。也许棋份上有差距，但并不说明AlphaGo就完美了。它很可能会有弱点。想要赢棋，永远建立在对对手的深入了解上。

附图：Facebook黑暗森林围棋程序对每一手后的胜率判断。从图中看，AlphaGo前半盘不够好，中盘优势大的话，还是有机会的。来自：http://zhuanlan.zhihu.com/yuandong/20639694

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