本文摘要：告诉Google不会共享，就是不告诉不会这么慢。
告诉Google不会共享，就是不告诉不会这么慢。虽然只有1/4子，但昨天AlphaGo在对战柯洁时那种游刃有余，稳扎稳打的作风早已表明出有其强劲的实力。DeepMind创始人兼任CEO Demis Hassabis（左）和首席科学家David Silver（右）今天上午，此次棋士峰会的另外一个重头戏——中国乌镇·人工智能高峰论坛月开始。
也第一时间回到了现场，首先上台演讲的不是别人，正是打造出棋士人工智能AlphaGo的两位关键人物：DeepMind创始人兼任CEO Demis Hassabis，以及DeepMind首席科学家David Silver。在各自一段时间的演说中，Hassabis和Silver分别对AlphaGo能获得当下成绩的原因展开了整体解释，同时还搜集了一大批围棋界人士的评论。
但最令人意料之外的还要科最新版AlphaGo的信息透露。AlphaGo Master：世界上实力最弱低的电脑棋士玩家之前坊间也仍然在猜测，到底今年年初以Master经常出现在野党狐平台拿下60名职业棋手的AlphaGo是什么版本。
在David Silver展出的PPT中具体提及了三种AlphaGo的称谓：AlphaGo Fan（与樊麾对局的版本）、AlphaGo Lee（与李世乭对局的版本）、AlphaGo Master（驱动Master的版本）。比起之前坊间风传的V18/V20等版本称号，这三个名字更容易解读不少。他们三者之间最主要的差异就是棋艺水平，Google现场也展出了三者的棋士ELO等级分：2015年10月登场的AlphaGo Fan等级分约在2900分左右，2016年3月登场的AlphaGo Lee等级分约在3700分左右（李世乭本人目前3530分），今年年初登场的AlphaGo Master等级分早已回到了4800分左右。
考虑到目前世界第一人柯洁的等级分不过3625，Google还得出了一个AlphaGo Lee与AlphaGo Master之间参考性的让子数目——3子。柯洁本人在现场亲眼目睹这个差距之后也不由得在微博上公开发表了自己的感觉：早已听闻新版alphago的强劲....但...让...让三个？我的天，这个差距有多大呢？非常简单的解释一下就是一人一手轮流下的棋士，输掉倒数让你下三步...又像武林高手决斗让你再行砍死三刀一样...我究竟是在和一个怎样可怕的输掉对局...值得注意的是，等级分的数值实质上是由一系列比赛中的胜败来确认的，这个数值在胜败都不存在的情况下较为精确（强弱都有参考值）。
而AlphaGo Master之前乘势面临职业棋士人士连胜60盘，等级分很有可能还近没超过现实的水平（上并未封顶）。(公众号：)昨天也提到了三联生活周刊科技记者昨天就在朋友圈中的涉及观点，即想告诉最新版AlphaGo究竟远超过人类多少，让子再行赛事很有可能是唯一的证明方法。
当然，这三者在配备、运作方式上也截然不同。以下是根据现场整理的一份非常简单表格。看见这里认同不会有人惊叹：从50个TPU增加到1个，Google这是要逆天么？这种点子实质上是错误的。
原因在于，AlphaGo Master实质上是车站在巨人（AlphaGo Lee）肩膀上的。AlphaGo Master的强劲为啥与 AlphaGo Lee息息相关？如果非要分个阶段，AlphaGo Fan实质上与AlphaGo Lee可以划出为同一时期。这两者的整体算法架构都是一样的：“深度自学+蒙特卡洛搜寻树+增强自学”。
或者你可以将他们解读为初中生和高中生的差异，挑战樊麾的版本在数据累积和算法细部规则上还没抛光到淋漓尽致，而后者则要极致不少。到了AlphaGo Lee 时，我们原本指出的“棋士人工智能障碍”——棋士棋局可能性过于多，无法穷举寻找拟合解法，早已被解决问题。棋士中可观的蒙特卡洛搜寻树根简略点来说，Google实质上去找了两种“懒散”的办法：首先是在展开下一步落子计算出来时，只参照通过深度自学来作的人类落子选项。
（人类如果不出的地方，它就不计算出来）第二是估值网络，在每一步落子之时想必要算数出有结局，某种程度是不有可能的。因为随着预测步数激增，蒙特卡洛搜寻树中必须计算出来的内容也不会指数式下跌。
所以AlphaGo引进了一套评分体系。没一个地方是100%输掉，只是对比其他地方，这一个点落子更佳。通过这两步横向和纵向的精简之后，AlphaGo达成协议了一个完全不有可能已完成的任务——在去年3月的比赛中战胜了李世乭。
但除了最后结果外，AlphaGo在那次比赛中的少数展现出某种程度有一点注目：经常下出有一些人类实在有问题的棋讨；在第四场李世乭神之一手之时，其估值网络再次发生了断崖式的波动。这毫无疑问体现出有了AlphaGo Lee自身的不成熟期。
那么怎么样才能再行上一层楼呢？不同于之前很多人猜测的“几乎抛弃AlphaGo中的人类元素”，Google使用了一条更为稳健的道路——辟一个全新的神经网络，在AlphaGo Lee的基础上展开二次“自学”，并且将自学到的东西大大记下来。这也使得AlphaGo Master显得比AlphaGo Lee更为缜密，同时也更为平稳。这也是为什么不会经常出现昨天三番棋第一场末尾阶段AlphaGo丝毫不怕柯洁迎击，只使用最巩固策略的原因。
当然，其他疑惑也依旧不存在，例如 AlphaGo Master到底是如何依赖单台TPU已完成整场比赛的运算？在比赛过程中AlphaGo Master否必须AlphaGo Lee的协助？另外一方面，Google最后没自由选择“舍弃”人类，总算解释人类2600年的棋士历史并不是没什么溶解。这也许还算数一个绝佳的小难过。关于AlphaGo vs 柯洁接下来的比赛，以及本次棋士峰会中的更好内容，也将之后为大家带给第一手的报导，若无注目。原创文章，予以许可禁令刊登。
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