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    跟它下！没机会的！”

罗爽的表情比谁都阴戾。如果世上存在AlphaGo，围棋这项竞技将没有任何意义。他作为职业棋手，将很快被历史淘汰。

陈院长问程延清：“你怎么看？”

“他的棋风很像我。”程延清大言不惭道，“我还挺喜欢他的风格的。”

众人忍不住一齐嘘他，这个人不论何时都那么自大。

一直沉默的谢榆却说：“没错。不过AlphaGo和你风格相一致，完全是出于另外的原因。”

“什么原因？”

“我还不知道。”

谢榆面色凝重地盯着显示屏。他以为计算机的强大之处在庞大的计算能力，但是AlphaGo完全颠覆了他的观念。AlphaGo不是强算出来的，AlphaGo真的懂棋。比如说有一局序盘，它选择了日本棋手稳扎稳打的布局风格；有一局在对方纠缠不清的情况下选择脱先，弃小角而争腹地……这些在从前都是无法可想的。AlphaGo怎么可能学会人类的棋感与全局观呢？

看来，魏柯的人类卫冕之战，并不好打。

果不其然，第二天，乌镇传来消息，第一局以魏柯惨败告终。魏柯以非常保守的下法，与AlphaGo进行接触式作战，结果被AlphaGo在中后盘吊打。要知道，中后盘原本是魏柯的主场。他的搅功和官子功夫曾让他无数次转危为安，而这两者靠的都是计算力。比照一秒可以进行上亿次计算的AlphaGo，魏柯自然没有任何胜算。

消息传到中国棋院的时候，所有人都像是霜打了个茄子似的。唇亡齿寒，兔死狐悲，这下连罗爽也高兴不起来。只有谢榆一人默默坐在研究室里，快速翻看着几个G的资料，时不时浏览群里的聊天记录。他委托中国棋院发动了一切可以调动的资源和人脉，四处搜集AlphaGo的信息，然后与计算机领域的大牛们讨论分析。可以说，今天的结果，他完全已经预料到了。

按照传统，计算机的长处应该在计算。而围棋，恰恰是不可能被暴力计算的领域。围棋的很多概念都无法被量化，厚薄、争先、取势……这种东西，电脑怎么去理解？！谢榆的本职是个码农，虽然不务正业，但凭他对计算机和围棋两个领域的了解，他曾经尝试过围棋AI的编码，所以他非常清楚这些概念是无法被量化的。此前出现的AI也一直印证着他的猜想，直到AlphaGo。

他敢肯定，AlphaGo的计算方式产生了相当大的变化！AlphaGo不是以计算机的惯性在运行，它完全是人脑的思维方式！

“他们在蒙特卡洛树搜索上加装了什么？”谢榆一目十行地扫过屏幕上的代码。

蒙特卡洛树搜索，是围棋AI的基本解决框架。围棋AI每一步都选择若干种落子，然后在电脑中模拟到终局，进行数子，最终选择胜率最高的那一步棋。因为计算量太大，AI只能给出一个近似最优解，并非全枚举，在AlphaGo之前AI因此也只能达到业余五级的水准。

这依旧是一个计算的范畴，而职业棋士很多时候并不是单靠计算做出判断，像之前所说的全局观念，就是蒙特卡洛树搜索无法解决的问题。要让AI发挥出人脑的效果，到底靠的什么？

当天晚上，谢榆从美国的某个计算机大牛那里