人工智慧的崛起可以說是爆炸式的。

2o17年，當第一代人工智慧阿爾法狗約戰世界冠軍李世石時，沒有人認為阿爾法狗會贏。尹子濯是在天元圍棋頻道里看到的這個訊息，節目組找了國內的很多著名棋手預測比賽的勝負，幾乎所有人都認為阿爾法狗連一局也贏不了。

這也難怪，尹子濯之前用過人機對弈軟體，還是aI世界冠軍同款，他感覺最高也就業餘5、6段的水準，連他都贏不了，更何況對陣世界冠軍李世石。他也認為阿爾法狗必敗，甚至沒有把這個比賽當回事，以為只是谷歌公司想請李世石幫他們測試程式。

可最後的結果讓人大跌眼鏡，阿爾法狗4-1擊敗了李世石。更可怕的是，它展現出的能力是所有人都沒有想到的。

按照以往對人工智慧的理解，以及深藍戰勝國際象棋冠軍卡斯帕羅夫的經驗，aI的運算方式主要還是透過窮局，也就是把每一手會導致的後果完全算出來，再從中選出最能帶來勝利的下法。可圍棋的變化無窮無盡，最極端的情況下，全盤的棋子可以死得只剩一顆，等於整個棋盤重擺，想要窮局幾乎是不可能的。

阿爾法狗的方法不是這樣，它的根本原理來自於人類棋手完全無法做到的一項能力，就是勝率評估。很多局面人類棋手看到只能說黑優勢、黑好下、黑容易掌握，或者基本兩分等等，想要算出一個準確的差距，除了官子階段（棋局最後確定細小邊界的階段），基本不可能，更不用說給出雙方的勝率了。

阿爾法狗卻可以把勝率數字化，只不過這個數字也是一個相對模糊的概念，它不是算出所有變化以後給出的準確數字，這是不可能做到的。但它可以根據人類棋手的棋譜，根據他自己與自己對弈的棋譜，相對準確地估算出一個勝率，並用數字表現出來。他選擇著法的基本出點就是這手棋能帶來的勝率是多少。

這種模糊性是阿爾法狗最驚人的地方，他不需要把所有結果算清就做出有利的選擇，這甚至有些類似於人類的抽象思維。人工智慧具有抽象思維！這是我們以前想都不敢想的，但阿爾法狗做到了。經過了幾個版本的演進，現在的人工智慧圍棋已經遠遠出了人類能企及的高度。它能做到這一點，並不是靠比人類更快、更準的計算，而是依靠比人類更出色的大局觀、更豐富的想象力、更高深的謀略性，甚至是比人類更先進的圍棋思想。

是的，它是有思想的。這就是為什麼它震撼了全人類，而不僅僅是圍棋領域。我們製造出了有思想的機器！

尹子濯還聽過一個更驚人的傳聞，阿爾法狗並不會選擇勝率最高的下法。從哲學角度思考，最有力的下法往往風險最大，平穩的下法才能萬無一失。所以，阿爾法狗會挑選接近51％勝率的棋下，每一步的勝率都是51％，最後的勝率自然就是1oo％。如果真是這樣的話，阿爾法狗還懂哲學！

總之，人工智慧的出現讓圍棋這項古老的運動重新被人們關注起來。

有些人悲觀地認為，既然人類已經下不過電腦了，那麼研究圍棋的任務交給電腦就好了，人類實在沒有必要把大量精力花在上面。可更多人因此而認識到了圍棋的豐富與偉大，雖然最終失守了，但它仍然葆有扞衛人類智慧的最後堡壘的榮光。

對於棋手們來說，大家一開始的目標是打敗人工智慧。李世石贏的一局讓大家看到了些許希望。又有人提出，李世石或許不能代表人類圍棋的最高水平，歷史上最優秀的幾位棋手和人工智慧下或許勝算會更大一些，比如吳清源、秀策，甚至曾在國際比賽裡多次擊敗李世石的柯潔。而且，對局條件對人類不利，應該進一步延長對局時間。不過，隨著人工智慧不斷進步，人類棋手和人工智慧對弈的機會也在增加，但差距顯然越來越大。到今天，基本已經聽不到擊敗人工智慧的聲音了。

另一方面，人工智慧給人類充當了很好的圍棋老師，一時間，所有棋手都在學習人工智慧的下法，它的一些著法已經成為人類研究的中心，我們在世界大賽中經常看到這些下法出現。

尹子濯也加入了學習的行列，買電腦就是為了這一點。只不過他還沒能完全心悅誠服地把aI的著法當做範本，他仍然秉持著自己沒有完全理解的棋就儘量不下的理念。另一方面，他也在儘可能利用aI解開自己的疑問，幫助自己提高。

學了一會兒，他又想起了白天的對局，越想越覺得心裡憋屈。他乾脆讓里拉幫自己覆盤了一下。根據里拉給出的資料，他從二十多手就佔據了優勢，勝率一直維持在七成左右。幾個精彩的轉身後，他的勝率就一直保持在95％以上。直到被對方侵入大空，他的勝率仍有57％，只要自己應對正確，局面依然小優。可他下錯了棋，勝率曲線在這裡變成了一個x，一方急轉直下，一方一飛沖天。

重溫這局棋，他的心情又變得沉重起來。他想起自己優勢時落子的感覺，面對一個已經註定踏入職業世界的棋手，能不慌不忙地將對方戲弄於股掌之間，那是何等的快意。可後來的走神，昏招，慌亂的處理，讓他的回憶染上了濃重的黑色。哪怕之前保守一些，把有缺陷的棋補一補，那麼大的優勢對手也不可能追回來。可人類就是這麼愚蠢，能贏二十目的棋，就不願贏十八目，最後弄得到手的勝利又拱手相讓。他又想起了小男孩的微笑，好像他已經明白那一手棋將給自己帶來悲劇的命運，而他很開心可以促成這件事。

晚上，他做了個惡夢。微笑，到處都是詭異的微笑。

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