2017年5月,乌镇围棋峰会成了全球科技圈和围棋界的焦点。23岁的柯洁穿着标志性的黑西装坐在棋盘前,对面空着的椅子前摆着台笔记本电脑——他的对手AlphaGo不会流汗,也不会疲惫。这场跨越物种的智力较量,在初夏的蝉鸣声中拉开了帷幕。

第一局:颠覆认知的开局
5月23日上午10:30,柯洁执黑先行。按照人类棋手的习惯,他稳稳地在右上角落子。AlphaGo却用第7手在棋盘左下方下出「三三」点角,这个曾被日本围棋宗师吴清源称为「鬼门」的位置,让现场解说倒吸一口冷气。
- 黑13手柯洁试图构筑外势
- 白20手突然转向中腹
- 黑45手出现0.5目的微小误算
「它好像在故意制造复杂局面。」研究室里的古力九段盯着直播画面喃喃自语。AlphaGo的胜率预测曲线始终平稳地维持在65%以上,就像条不知疲倦的机械臂,把每个局部都拧到紧。
| 布局风格 | 柯洁:传统流派 | AlphaGo:激进创新 |
| 第50手用时 | 32分钟 | 11秒 |
| 局部变化计算 | 约20步 | 超过3000万种 |
第二局:模仿棋的破绽
5月25日的对局出现了戏剧性场面。柯洁执白后行,前15手完全镜像AlphaGo的首局走法。这种「模仿棋」战术曾在古谱中出现,但面对AI却像在刀尖上跳舞。
转折出现在第47手。AlphaGo突然放弃边角纠缠,中腹一记「碰」让研究室炸开了锅。韩国棋手朴廷桓指着直播屏幕:「这手棋人类根本不会考虑,但它打破了所有对称。」
DeepMind团队后来透露,此时算法已经计算出89.7%的胜率。柯洁在长考后选择转换战场,但黑棋的厚势就像春天的柳絮,悄无声息地铺满了整个棋盘。人类思维的局限性
- 依赖棋形直觉
- 易受情绪波动影响
- 长考消耗体力
AI的优势突破
- 全局胜率评估
- 无差别深度计算
- 永不衰减的专注度
第三局:失误与
决胜局进行到1小时47分时出现了揪心时刻。柯洁在右下角的劫争中突然手抖,黑129手下在了距离预定位置两格的地方。这个肉眼可见的失误让研究室瞬间鸦雀无声,但AlphaGo的应对更令人震惊——它没有选择凶狠的屠龙手段,而是走了一步看似温和的退让。
「这才是可怕的地方。」担任解说的常昊九段指着屏幕,「AI完全不受对手失误影响,它眼里只有合理的胜率大化路径。」赛后数据显示,这步「温和」的应对反而将胜率提升了2.3个百分点。
| 关键指标 | 柯洁 | AlphaGo |
| 平均每手计算量 | 200-300种 | 1.2亿种 |
| 心理波动指数 | 高(汗湿3张纸巾) | 零 |
| 创新手数占比 | 12% | 63% |
当柯洁在264手投子认负时,赛场外的桂花树正飘着细碎的花瓣。这个曾经自嘲「就算阿法狗赢了李世石,但它赢不了我」的少年,在赛后发布会上红了眼眶:「它太了,看不到任何希望。」
棋盘之外的涟漪
DeepMind团队在《自然》杂志发表的论文显示,AlphaGo在比赛期间自我对弈了490万局。这个数字相当于人类职业棋手2000年的对局总量。围棋道场的孩子们开始用AI复盘,老棋手们则重新研究那些曾被判定为「无理手」的棋形。
柯洁赛后三个月没有碰棋,后来却在采访中笑着说:「现在和AI训练,就像有个永远不骂人的严师。」2023年他在LG杯夺冠时,棋评家们发现他的布局明显带着AI的影子——那些曾被人类视为冒险的下法,如今成了新定式。
乌镇的水面依旧平静,河岸边的茶馆里,老棋友们还在为某个局部争执不休。偶尔有年轻人掏出手机用AI分析棋局,老人们会笑着摇头:「当年柯洁那三局棋啊...」蝉声依旧,棋盘上却已是新的江湖。
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