AlphaGo 有没有「棋风」？它在下棋时会犯错吗？
我对「棋风」的理解是这样的。 「棋风」是棋手根据自己的经验和喜好而形成的行棋思路，或者说经验规律。 每个棋手都会有自己擅长的行棋局面。 为了更好地获胜，大家都会想要把棋局引入自己擅长的状态。 希望大规模作战的，就形成了宇宙流。 希望小规模收束的，就形成了地沟流。 「棋风」很难判断优劣，每一种「棋风」都出过很多世界冠军。 也没有一种「棋风」可以适应于任何对局；当年武宫正树先生红极一时的宇宙流，被大量研究后，就逐渐淡出了历史舞台。 比起说，「棋风」是最好的解决方案，不如说「棋风」是棋手用来简化思考的一种策略。 因为，对于围棋的大数据量来说，人脑的思考能力实在是太微不足道。 将复杂的数据问题总结为精简的规律，也比较符合人类的思维习惯。 就像著名的物理定理，一定能简化成几个完美的公式一样。我们都喜欢这样可以放之各种局面皆准的道理。 通过这些规律，我们可以对复杂的大数据问题形成掌控感。 而这些叫做 「棋风」的思路，在简化了思考复杂度的同时，也引入了很多思维的盲点。 不习惯的选点，往往在第一时间就会被我们排除。去年，在看到电脑的行棋时，很多棋手的第一反应都是“怎么能下在这呢？这能是好棋么？” 这其实，这就是由于 「棋风」带来的思维盲点。 另外， 「棋风」作为一种行棋思路，也容易暴露对弈者的意图。 很多围棋对局中，都发生过利用对手「棋风」设计陷阱，或者刻意打破对手行棋意图的故事。 比如，吴清源大师的名局，第一手下在天元的黑棋模仿棋。使木谷实仿佛在对着镜子下棋，手段无从施展，进而焦虑不安，行棋节奏受到影响。 李世石也曾在自战解说里说，他喜欢观察对手的呼吸和行棋速度。 有时，他会故意选择一些奇怪的选点，单纯就为了打乱对手的计划。 围棋有一个很著名的说法，叫做「气合」，这个说法来自于日语，可以解释成气势，但字面意思又有点像呼吸的节奏。虽然，棋局多变，但从始至终往往顺从一定的气势，或者节奏。 如果你听到，围棋解说里说，“走这步棋是「气合」。”意思就是，这步棋是为了打乱对手的节奏，或者为了达成自己的节奏。 这种「气合」，也是「棋风」的一种表现。 其实，以柯洁为代表的新一代棋手， 「棋风」越来越不明显，或者说趋向于均衡。 这一代的棋手，有一个特点，就是网棋的训练量特别大。柯洁单单和朴廷桓在网上的对局就有数百盘。在大量的训练之下，思路往往渐渐开阔，也不再需要局限于「棋风」。从这一代棋手和上一代棋手的对局胜率就可以看出，这种无「棋风」的风格，思路开阔、盲点少、胜率高。 用句武侠小说里的说法，那就是，无招胜有招！ 我们有理由认为，无「棋风」的风格，意味着技术更为全面，盲点更少，实力更强。 某种意义上说，阿法狗给人感觉无「棋风」，正是因为其技术全面，让人发现不了破绽。 再说一下阿法狗的算法，也就是「深度学习」+「蒙特卡洛树」的算法。 这是一个完全基于统计学建立的算法。这个算法的最大特点是，所有的选点决策基于大数据统计。 也就是说，在这个算法结构上，阿法狗不存在从一而终的逻辑思路，只有对每个选点的胜率模拟数据，也更不用说有什么「棋风」了。 第二个问题，电脑会不会犯错？ 需要指出的是，电脑给出的是统计学上的，近似最优解。 举个例子，就像天气预报，告诉你降雨概率为80%。 虽然没有达到完全准确，但是你已经有足够充分的理由，说服自己应该带伞。 当围棋棋局趋于确定，在思考空间足够小的时候，人类的计算是可以超过电脑的。 例如，在和李世石对局的第五局中，电脑就在右下角的局部中，算错了死活。因为局部的棋盘比较小，变化是相对可穷尽的，人类职业棋手，完全可以做到100%的准确率。 还有一直被许多人诟病的，电脑的官子。经常会出现明显的亏损。这是因为，在棋盘的大部分区域均确定以后，解空间也相应变小，职业棋手在官子时，能做到50手内全部算清，步步最优解，这一部分也是超过电脑的。（此点存疑，具体见5-24 修改） 有人感性地把这种官子的亏损解释为，电脑在让人类，或者电脑觉得胜利足够大了，不需要完美胜利。 其实我认为，这正说明了，电脑给出的只是统计上的近似最优解，而不是逻辑上的完美最优解。 随着阿法狗数据训练量的提高，这个近似最优解的可信程度也会越来越高。 如果说和李世石对局时，能给出的是80%可信度的近似最优解，那和柯洁对局时至少已经能给出95%可信度了。就是不知道，能不能让电脑栽在那5%的可能性上了。 我不知道这算不算电脑的一个弱点，但还是希望柯洁能轻装上阵，哪怕只有1%的可能，都希望能展现出一个棋手的不屈。 ================5-24 修改====================== 看完柯洁和AG的第一盘棋，关于AI官子的存在问题的部分，我想做一些修改。 为了保证原答案的完整性，我把补充的部分写在这里。 AI的官子亏损不是因为存在失误，而是为了简明胜利。 比如，两步棋，第一手可以98%获胜，第二手可以99%获胜但是亏半目，AI也会选择胜率更高的那一个，和计算力无关。 谢谢知友@王潜升的指正。 ============================================== 去年的人机大战后，我写过一个关于阿法狗的小故事。 可以补充一些，我对 「棋形」「棋感」「棋风」的感性理解。 不过貌似问题太冷了，没什么人看。（笑） 如果大家有兴趣，可以去看看。