【今天上午，小编发出了这篇坚持分析AlphaGo弱点的文章，大约6个小时之后，李世石终于在围棋人机大战第四盘的“荣誉之战”中下出妙棋，逆袭取胜。这场来之不易的胜局几乎验证了本文的预测：要想战胜目前的AlphaGo，应该采用这样的策略，大局观要顶得住，不能早早被它控制住了。局部手段小心，不要中招。顶住以后，在开放式的接触战中等它自己犯昏。或者在局部定型中看它自己亏目。在接触战中，要利用它“不喜欢打劫”的特性，利用一些劫争的分枝虚张声势逼它让步，但又不能太过分把它逼入对人类不利的劫争中。

李世石获胜后，观察者网编辑立即采访了本文作者陈经，陈经表示，李世石78手的挖，对于人工智能算法来说，有一个劫争分枝，不一定对人有利，但这个劫争引发了AlphaGo的bug。他说，李世石今天心态非常好，开局中局一直都没有犯致命错误，顶住了。然后在中间右边的局面中发挥非常好，成功将局面导入开放式的复杂接触战。李世石78这手，就是与人对局也可以说是神之一手，很难对付。这手一出，局面非常复杂，要点非常多。电脑要计算的分支特别多。人已经确定最强变化是打劫，虽然并不一定对李世石有利。电脑由于天生的“不喜欢打劫”的特性，在这个局面模拟中，终于引发了程序中的bug。证明AlphaGo终究是基于MCTS（蒙特卡洛树搜索）的产物，虽然比之前的围棋程序zen强大很多，但一样会出现可笑的bug。之后陈经还会继续撰文分析。】

2016年3月12日人机大战第三局，AlphaGo执白176手中盘胜李世石，以3:0的比分提前取得了对人类的胜利。

这一局李世石败得最惨，早早就被AlphaGo妙手击溃，整盘毫无机会。最后李世石悲壮地造劫，在AlphaGo脱先之后终于造出了紧劫。但AlphaGo只靠本身劫就赢得了劫争，粉碎了AlphaGo不会打劫的猜想。这一局AlphaGo表现出的水平是三局中最高的，几乎没有一手棋能被人置疑的，全是好招。三局过去，AlphaGo到底实力高到什么程度，人们反而更不清楚了。

看完这三局，棋界终于差不多绝望了，原以为5:0的，都倒向0:5了。有些职业棋手在盘算让先、让二子是否顶得住。整个历程可以和科幻小说《三体》中的黑暗战役类比，人类开始对战胜三体人信心满满，一心想旁观5:0的大胜。一场战斗下来人类舰队全灭，全体陷入了0:5的悲观失望情绪中。

我也是纠结了一阵子，看着人类在围棋上被机器碾压的心情确实不好。但是承认机器的优势后，迅速完成了心理建设，又开心地看待围棋了。其实挺容易的，国际象棋界早就有这样的事了。这个可以等五盘棋过后写。

现在我的感觉是，棋界整体还是对AlphaGo的算法以及风格很不适应。一开始轻视，一输再输，姿态越来越低，三盘过后已经降到一个很低迷沉郁的心理状态了。这也可以理解，我一个围棋迷都抑郁了一会，何况是视棋如生命的职业棋手。但是不管如何，还是应该从技术的角度平心静气地搞清楚，AlphaGo到底是怎么下棋的，优势到底在哪些，是不是就没有一点弱点了？

现在有了三盘高水平的棋谱，质量远高于之前和樊麾的五盘棋谱。还有谷歌2016年1月28号发表在《自然》上的论文，介绍了很多技术细节，还有一些流传的消息，其实相关的信息并不少，可以作出一些技术分析了。

之前一篇文章提到，从研发的角度看，谷歌团队把15-20个专家凑在了一起，又提供了巨量的高性能计算资源，建立起了整个AlphaGo算法研究的“流水线”。这样谷歌团队就从改程序代码的麻烦工作中解放出来，变成指挥机器干活，开动流水线不断学习进步，改善策略网络价值网络的系数。而且这个研发架构似乎没有什么严重的瓶颈，可以持续不断地自我提升，有小瓶颈也可以想办法再改训练方法。就算它终于遇到了瓶颈，可能水平也远远超过人类了。

这些复杂而不断变动的神经网络系数是AlphaGo的独门绝技，要训练这些网络，需要比分布式版本对局时1200多个CPU多得多的计算资源。AlphaGo算法里还是有一些模块代码是需要人去写的，这些代码可不是机器训练出来的，再怎么训练也改不了，谷歌团队还不可能做到这么厉害。例如蒙特卡洛搜索（MCTS）整个框架的代码，例如快速走子网络的代码。这里其实有两位论文共同第一作者David Silver和Aja Huang多年积累的贡献。这些人写的代码，就会有内在的缺陷，不太可能是完美无缺的。这些缺陷不是“流水线”不眠不休疯狂训练能解决的，是AlphaGo真正的内在缺陷，是深度学习、self-play、进化、强化学习这些高级名词解决不了的。谷歌再能堆硬件，也解决不了，还得人去改代码。

第一局开局前，谷歌就说其实还在忙着换版本，最新版本不稳定，所以就用上一个固定版本了。这种开发工作，有可能就是人工改代码消除bug的，可能测试没完，不敢用。

总之，像AlphaGo这么大一个软件，从算法角度看存在bug是非常可能的。在行棋时表现出来就是，它突然下出一些不好的招数，而且不是因为策略网络价值网络水平不够高，而是MCTS框架相关的搜索代码运行的结果。如果要找AlphaGo潜在的bug，需要去仔细研究它的“搜索 ”。这可能是它唯一的命门所在，而且不好改进。

那么MCTS的好处坏处到底是什么？幸运的是，Zen和CrazyStone等上一代程序，以及facebook田渊栋博士开发的Darkforest都用了MCTS。它们和AlphaGo虽然棋力相差很远，但是行棋思想其实很相似，相通之处远比我们想象的高得多。

这是田渊栋贴的Darkforest对前两局的局势评分。可以看出，这个评分和棋局走向高度一致，完全说得通。而且谷歌也透露了AlphaGo对局势的评分，虽然一直领先，但第二局也有接近的时候，能够相互印证。如果到网上下载一个Zen，输入AlphaGo和李世石的对局，选择一个局面进行分析，也会有像模像样的评分出来。这究竟是怎么回事？