本文进一步从围棋和人工智能技术的角度，深入分析AlphaGo棋艺特点，评估其算法框架的潜能，预测与人类最高水平棋手的胜负。下文中出现的策略网络、价值网络、蒙特卡洛法请参考前文，理解具体围棋局面也需要一定的棋力，但是与算法推理相关的内容理解起来并不难。
AlphaGo是如何下棋的
所有人，包括职业棋手，看了AlphaGo战胜樊麾二段的五盘棋，都说这程序下得像人了，和以前的程序完全不同。柯洁九段（公认目前最强棋手，一年获得三个世界冠军，对李世石6：2，古力7：0）的看法是：
“完全看不出来。这五盘棋我也仔细地看了一眼，但我没看名字，不知道谁执黑谁执白，完全看不出谁是AI。感觉就像是一个真正的人类下的棋一样。该弃的地方也会弃，该退出的地方也会退出，非常均衡的一个棋风，真是看不出来出自程序之手。因为之前的ZEN那样的程序，经常会莫名其妙的抽风，突然跑到一个无关紧要的地方下棋。它这个不会。它知道哪个地方重要，会在重要的地方下棋，不会突然短路。这一点是非常厉害的。”
连笑七段让四子对DolBaram，看看电脑是如何搞笑的。
先来看我上一篇文章中提到的DolBaram被连环劫搞昏的局面。右下角白是连环劫净活，电脑却不知道，耗费了很多劫材来回打。这是因为电脑是用蒙特卡洛树形搜索（MCTS）下的，一直模拟下到终局，看各个选择的获胜概率。人一眼就知道打劫是没用的，你提这个我必然提回那个。电脑模拟时的选点却不会只有那一招，就会发现，如果对手不提另一个劫走了别的，那电脑就能吃角了，所以就去提劫。直到劫材损光，电脑才会恍然大悟，吃不掉，但这已经过去几十手，超过电脑的搜索能力了。
2014年日本UEC杯软件决赛，Zen执黑对CrazyStone。
再来看Zen和CrazyStone两个过去最强的程序间的一个局面。黑61威胁白右上角和中上，白却不应，在下面62切断，黑继续63吃掉右上角。最后白在上面损失惨重，为了救中上几个白子，下面又被黑先动手，没有收益。为什么CrazyStone不应上面？因为程序没有价值的概念。白不应上面，黑要把白右上吃掉，还需要很多手，中上的白子活不活更不好说，这已经超出了电脑蒙特卡洛模拟的能力。因为电脑不知道要对着上面猛算，它不知道上面是焦点，可能花了很多计算在下面或者其它地方，认为62手下面切断胜算更大，上面的损失它模拟得不对。这个局面能说明蒙特卡洛树形搜索法（MCTS）的局限性，这个弱点很要命。
那么AlphaGo会如何解决这两个问题？连环劫问题，DolBaram可能得打个补丁。AlphaGo也是基于MCTS的，但是它的策略网络是深度学习高手对局的招法训练出来的，更为准确，有可能提劫这手就不会给多大概率，因为高手们面对这个局面不会去提劫。另一种可能是，AlphaGo有一个价值网络，不用来回打一堆劫就能直接判断下一招后，获胜机会如何。由于价值网络是训练出来的，包含了3000万局的最终结果，对于右下那块白棋的死活是有判断的。当然也可能AlphaGo针对连环劫有补丁。
CrazyStone犯错这个图，假设AlphaGo执白，在考虑第62手。61、62、63这些着手显然都会在AlphaGo的策略网络的选点中。你要让它用MCTS模拟出右上和中上白棋几个子是怎么回事，估计也是不行的，手数和分支太多。因为这不是一个简单的死活问题，白可以不要一部分甚至都不要，只要在其它地方有足够的补偿。但是AlphaGo有价值网络，它会在模拟到63手时，用价值网络快速评估一下，发觉白必败，于是迅速否定62这手棋，在上面下棋。因为价值网络的3000万个样本中，上面这种白棋类似棋形导致失败的棋局会有一些。
这里我们看出来，AlphaGo相比前一代软件的革命性进步，是有了一个价值网络。实际上，AlphaGo可以不用搜索，直接用策略网络给出一些选点，用价值网络判断这些选点的价值，选一个最好的作为着手，就可以做出一个非常厉害的程序。这个简单程序就可以打败其它软件，达到KGS（一个围棋网，人工智能程序一般在上面打级） 7D，这是非常惊人的。Facebook的Darkforest也可以不搜索，用策略网络给出一些选点，选其中概率最大的点（最像是高手下的那招棋），这样可以达到KGS 3D。在此基础上再加上MCTS，把Darkforest提升到了5D。这说明AlphaGo的价值网络对棋力提升的价值，可能比MCTS还要大。
有了高效的价值网络，AlphaGo就容易知道局面的焦点在哪，不会在非关键的地方走。可以预期，其它软件开发者要跟上AlphaGo，就得把价值网络搞出来。但是这非常难，需要模拟海量的对局，对局水平还不能低，需要的投入很大。
AlphaGo想要战胜业余高手，策略网络、价值网络就够了。但要战胜业余顶尖，就还得加上MCTS。这相当于对策略网络、价值网络的选择，进行验算。策略网络有两个，一个是给出当前局面的选点，一个是在MCTS模拟中快速给出一些选点。价值网络给出判断，有价值的搜得深。整个决策过程非常象人类高手的思维过程了：面对局面，给出一些选点；然后对各个选点推演下去，有的推几步就判断不行终止，有的会推得很远；有时算不清，就根据感觉下；有时没时间，直接感觉，都不推理了。
所以AlphaGo的算法框架很强大，和人类高手很像。而且它没有情绪波动，每一步都会稳定地用MCTS进行验算，人类不一定做得到。樊麾二段就是败在这上面，不少着都没有仔细验算，冲动地下了被AlphaGo反击吃大亏。
AlphaGo还不如人类高手的地方
分析AlphaGo的弈棋算法，可以相信，AlphaGo到了一定的局面以后就是必胜，因为它不会在此后犯错。实际之前的Zen、CrazyStone也是这样，到了后盘必胜局面，就靠MCTS，它们都能知道必胜了。这时电脑会下得特别猥琐，“赢棋不闹事”，胜多胜少一样。而人类高手后半盘胜局被翻盘很常见，官子没时间算清楚，稳定性比电脑差得多。
樊麾对AlphaGo的第二局就有这样一个局面。AlphaGo执黑，由于在右下角大占便宜，这时已经必胜了。黑下135，放白136活（如破上面的眼，白借O16的连出再做出一眼）。中韩职业高手刘星七段和金明完四段都指出，黑135右移一路，下在O18，是能够杀死白棋的。
参考图
但是AlphaGo为什么不下？我们可以试着推理一下，如果黑强杀，接下来局面会是这样：
黑135下三角一着强杀，白提一子，黑137退。白138先手切断右上黑棋，虽然是靠劫。接下来白有ABC甚至更多“捣乱”的方法，但职业棋手一眼就能看出来，白的捣乱必然失败，因为白角也没几口气，还要撑劫，黑肯定能对付。但是AlphaGo作不出这种推理！
参考图
刘星说，AlphaGo肯定知道白是死的，但选择了稳当的下法。笔者认为恐怕不是这样。AlphaGo的搜索框架里，并不一定能断定白是死的，因为需要的手数不少，打劫虽然更不利于白，但增加了推理手数。它并没有一个搜索任务叫“杀死白右上角”。如果硬要去这么搜索是做得到的，但是如果它这样去想问题，棋力反而会下降，因为围棋很复杂，杀棋付出代价太多会败。AlphaGo推理时会发现，放活白，100%胜，杀白，有风险（虽然实际没风险，但它很可能没去算）。所以AlphaGo集中搜索放活的必胜下法，最后选择是放活。如果局面是不杀不胜，那AlphaGo就会发现其它招不行早早放弃，就会去集中算杀棋的那些招。
也就是说，一些对于人类非常明显的死活，对AlphaGo反而是麻烦的。人类高手在这个局面很可能就去吃棋让对手早点认输，因为没有任何风险。AlphaGo就不行，它没有分配足够的计算资源去算这个死活，而是去算它认为胜率更高的分支，这些分支要消耗非常多的MCTS局面。人类一眼能看出来的死活，AlphaGo却需要“足够”的计算资源才能算出来。有时因为局面的焦点问题，它还真就分配不出来。只有其它分支不行，被价值网络与MCTS早早砍掉，这块棋的死活才会获得足够资源算个通透。
这不会影响AlphaGo的胜利，但已经可以看出，它的思维其实和人不一样。它并不是一定能算清的，只有你逼得它没办法了，它才会去算清。但是人就有优势了，人看一眼就知道结果，AlphaGo以及基于MCTS的这些程序，都得去算不少步才知道。程序并不像人一样，对于棋块能给出结论。人给出结论需要计算，但是算一次就行了，然后就一直引用那个结论，直到条件变化。但是程序得去算，算到死了才是死，有一些局面计算甚至是活的，它只是概率性地在那选择，并没有给出确定性的结论。
再看一个局面，第三局樊麾执黑对AlphaGo。金明完四段指出白60扳，62打，都是走在黑空里的损着。还不只是亏空，本来白不走，右中的白棋粘在S7位，是有一个眼的，现在没有眼了，对中间的攻防战影响不小。
参考图
这是AlphaGo确定无疑的亏损错着。但是证明这个结论，需要黑能够对付白Q3长捣乱，要杀掉白右下。职业棋手也要花一点时间，但不难。结论是，因为中下的黑子够厚，所以没有棋。要是没有H4J4这两个黑子，就有棋了。这里涉及到的手数和分支是不少的，虽然结论是明确的。下面是一个白捣乱失败的参考图。
参考图
对于AlphaGo来说，这个局面就很麻烦了。如果逼得它不得不做活，它会用MCTS一直模拟下去，最后认为还是死。但现在局面还很空旷，局面选点很多，它并不知道去开一个“任务”算右下角的死活。
在很多高手对局里，类似这个角的局面就是有棋的，甚至没有棋，高手也会下类似60这样的棋“留余味”，例子很多。所以AlphaGo的策略网络会给出60这个选点。但是高手会迅速否定掉60，因为做不活，而且会损右中白棋的眼。
AlphaGo不会有“损眼”这种概念，它得模拟到很多步以后，才能知道右中的后手眼很关键。60提出来以后，MCTS救不了它，因为手数和分支太多。价值网络也救不了它，因为这里死了，白也只是吃了亏，并不是明显败局。价值网络背后的3000万局里，60及其后续捣乱手段可能出现过不少胜局，会给60这招一个好分。
这里我们能看出来AlphaGo的巨大不足了，它对于围棋中的很多“常识”其实是没有概念的，例如“后手眼”、“先手眼”，“厚薄”。有一定水平的人类棋手都明白围棋概念很多，开发者根本就没有准备去建立这些概念，而是自己想了一个决策过程。表面上看AlphaGo和人类高手一样先选点，再推理验算，但这只是表面的相似，内在机理是完全不同的。
AlphaGo的策略网络可能和人类最高手没有水平差别，甚至更厉害都可能，因为可以考虑更多选择。但是接下来的价值网络和MCTS验算的区别就大了。人类高手是进行复杂的概念推理，大多数情况下可以把“棋理”讲清楚，为什么这么选择，几个变化图就够了，高手们就取得了一致。但AlphaGo是不行的，它只能死算。在封闭局面，死算表现是很稳定，超过人类高手。但是在前半盘的开放局面，它不知道去算什么，其实也是东一下西一下没有逻辑地在那撞运气地推理。
由于围棋的复杂性，它增多推理的局面数并不能带来多高的棋力提升。Distributed AlphaGo（1202个CPU，176个GPU）的计算能力是“单机版”AlphaGo（48个CPU，8个GPU）的很多倍，但互下只有78%的胜率。
我们可以得出一个重要结论：
在早期的开放局面或者中间复杂局面中，AlphaGo的算法有时会走出明显吃小亏的错招，如果“思考”时需要较多的手数与搜索分支，就可能超过它的搜索能力。而人类高手能看出来程序的错误，有能力避免这类错，因为会进行高级的概念推理。这是人类高手的巨大优势。
为什么AlphaGo的这个弱点表现得并不明显？这是因为开发者用各种办法进行了“掩盖”，而且对手必须很强才行。这个弱点只对高手才存在，甚至象樊麾这样的职业二段都无关紧要。这局樊麾根本没利用白棋损了一眼这个错误，自己先在中间行棋过分被抓住。人类对手面对的各种考验更多，局部出了错被AlphaGo一通死算抓住就锁定败局完蛋。人类对手需要自己先稳住，不能出“不可挽回”的错着。就算是顶尖职业高手也不一定做得到，之所以出了错在职业圈里胜率还可以，是因为对手又送回来了。
AlphaGo开发者没有在程序中提出围棋常识概念，甚至所有开发者都不是高手（只有第二作者Aja Huang是弈城8d，高手让三四子都可能），很多高深的棋理不明白。但是他们用深度神经网络的办法，隐性地在多层神经网络中实现了很多围棋概念。为什么一个13层的神经网络，几百万节点系数相乘相加，就能预测高手在19*19的棋盘上的行为？通过训练，这些神经网其实已经隐含了很多概念，一层层往下推。所以它下的很像人，确实和人的神经系统类似。
机器用多层神经网络识别图片的能力，甚至超过了人。但在围棋上，这其实是一种“掩盖”。人识别图片时是没太多概念的，直接看出结果，机器也这样。但在下棋时，其实不是在识别棋局，还是有明确的建立在“常识”基础上的概念，越是高手概念越多，而且说得清，能教给学生，是一个知识系统。
AlphaGo的策略网络和价值网络，那些神经网络各层里，是些什么“概念”没人说得清，也不好控制。DeepMind小组其实也不想去搞清楚，就是暴力堆数据，信奉大数据暴力破解。
但围棋是很精微复杂的。某种概念，可能用几百个棋局能说明清楚。但是一大堆概念混在一起，有些概念还没有明确结论，怎么训练？比如前面的“后手眼”概念，人一解释很清楚，DeepMind的人想去改进程序让AlphaGo减少这类失误，就很麻烦。可能要去堆一大堆这类棋局进行训练。先不说能不能找到足够的棋局，在3000万个棋局里，加进一些棋局进行训练会产生什么影响，就很难控制。
AlphaGo的策略网络、价值网络、MCTS三大招数确实很强大，但也存在很不好解决的内在矛盾，就是没有概念推理的能力，很简单的都做不到。
AlphaGo与人类棋手对局预测
假设AlphaGo仍然维持现有的算法框架，但在持续的研究中，增加CPU，增加训练局数，打些小补丁，不断提升能力，那么可以对它的棋力进行推测。
这些改进就是让强的越强，但是本质的弱点无法消除。也许可以加一些程序代码，处理连环劫、多劫之类的bug型局面。AlphaGo的策略网络和价值网络已经很好了，对人类有优势或者不吃亏。AlphaGo的MCTS能力对于锁定胜局、抓对手大错误足够了，但还不足以消除自身的错误，增加CPU也不会有本质提高。虽然锁定胜局时，这种死算比人类更靠谱，但对于开放式局面仍然远不够用，这是算法本质的问题。
对于大多数业余棋手，AlphaGo只用策略网络和价值网络，连MCTS都不用，就能轻松获胜了。而且下棋速度特别快，只是算神经网络的输出值，0.1秒就可以，对人类等于不花时间。这个版本可以很容易放到手机上。
对于强业余五段、六段高手，PC版的AlphaGo可以一战了，需要用上MCTS，但不需要好到48个CPU。
对于顶尖业余棋手、冲段少年、等级分不高的二三线职业棋手，AlphaGo会有相当高的获胜概率，48或者1202个CPU只会在概率上有些小差别。当人类棋手在中后盘出小错，或者局部出恶手时，立刻就会输掉，无法翻盘。
对于顶尖职业棋手，AlphaGo会有较低的获胜概率。当顶尖职业棋手发挥好时，是可以做到没有明显错着的，甚至有个别方向性大局性的错误也不要紧，只要不是局部恶手被抓住。但是顶尖棋手状态不好或者心理波动的可能性是有的，甚至不小，所以AlphaGo也是有胜机的，甚至在三番五番棋中取得胜利都是可能的。
但是如果AlphaGo获胜，职业棋手们的评价会是人类出了明显的错着，而不是机器压倒性的胜利。反过来，人类顶尖高手如果发挥正常，可以对AlphaGo压倒性地全盘压制。
三月李世石与AlphaGo的对局，如果李世石输掉，一定是因为他出了恶手。而机器也会被多次发现明显的问题手，因为李世石总有能力在五局中表现人类的高水平。
这个情况有点类似于1997年深蓝战胜卡斯帕罗夫。卡斯帕罗夫输了，但当时不少舆论认为是他发挥不佳甚至收钱放水，后来直到2006年都有人类在比赛中战胜了程序。当然后来国际象棋程序越来越强，真正全面碾压人类棋手，甚至可以让人类一个兵或者两先，等级分比人类最强者高几百分。从当时的机器算法框架看，国际象棋程序彻底战胜人类只是个时间问题。
围棋的格局会有不同，不会被机器打得这么惨。如果开发者不提出新的算法框架，AlphaGo这样的人工智能程序无法战胜状态良好的人类最高水平棋手，甚至能看出明显的棋力短板。当然由于围棋人工智能不犯大错，抓错的水平很高，对职业棋手群体胜率会比较高，甚至参加世界大赛都有夺冠可能。但职业棋手们仍然掌握着最高水平的围棋技术，这些技术具有真正的艺术性，如果在和人工智能程序的较量中让世界认识到这一点，也有利于提高围棋的影响力。
AlphaGo已经取得的成就，无疑是非常了不起、令人震惊的。但通过仔细分析它的算法框架，人类棋手也不需要恐慌，它还达不到人类棋手的最高水平。当然不排除人工智能又搞出另外的高招取得突破，但这不好预测，而且会是非常困难的。
分析清楚AlphaGo的强大与不足，有利于破除迷信，“祛魅”。这也引出了更多哲学性的问题，例如：概念是什么？人工智能的极限在哪里？如何把人类积累的智慧和洞察力用到未来的人工智能科研中？
稿源：观察者网。作者简介：笔名陈经，香港科技大学计算机科学硕士，中国科学技术大学风云学会研究员，棋力新浪围棋6D。21世纪初开始有独特原创性的经济研究，启发了大批读者。2003年的《经济版图中的发展中国家》预言中国将不断产业升级，挑战发达国家。2006年著有《中国的“官办经济”》。
from 月光博客 http://www.williamlong.info/archives/4501.html
