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。在MCTS、深度学习、价值网络三大革命技术支持下，AlphaGo形成了与职业棋手们非常不同的行棋风格。不是说AlphaGo下得多么的天衣无缝，职业棋手们已经提出不少质疑。但是，也不能说AlphaGo就犯了什么简单的错误。这种错并不是很容易在数手之内，或者摆一个简单变化图就说它错了，简单算路的错它绝对不会犯。最根本的一点，AlphaGo的判断与职业棋手们非常不同。它有一套自己的“价值观”，不是没有根据的，后面有价值网络以及几百万个搜索局面支持，并不能简单地就说它的判断是错误的。如果职业棋手们粗粗一看，不仔细考虑，可能就会迅速作出结论，说AlphaGo错了。但细细品味后，也会有职业棋手判断不同。

从第一局来看，AlphaGo对人类并没有压倒性的技术优势，不是说从头到尾让人没有机会。本局李世石的失利，也确实有他发挥不佳的原因。但是，AlphaGo已经可以说是一位有着独特围棋哲学与风格的顶级棋手，有着强大的战斗力。职业棋手们应该放下成见，用心去品味领会它的行棋逻辑，不要过于快速地作出经验性的判断。

职业棋手们注意到了自己这个群体的不稳定，说精力不集中会出错，会给机器可乘之机，但对于现代围棋的局面判断之类的“艺术”似乎还比较有信心。应该说，从艺术角度确实如此。但是，AlphaGo的独特风格与价值判断，也应该得到尊重。不能简单地说AlphaGo想得和人不一样，就是有问题。

预计接下来四局中，李世石总结经验发挥水平，还是有机会赢回2-3局的。AlphaGo显然也是有弱点的，只是风格比较独特，弱点不象人想象的那样。

致谢：感谢中国科学技术大学科技与战略风云学会会长袁岚峰博士（微博@中科大胡不归 ）与其他会员的宝贵意见。

本文系观察者网独家稿件，文章内容纯属作者个人观点，不代表平台观点，未经授权，不得转载，否则将追究法律责任。关注观察者网微信guanchacn，每日阅读趣味文章。