網(wǎng)上已經(jīng)公布了阿爾法狗之間對弈的50盤棋譜，還有大量的棋譜沒有公開，但僅僅從這50盤棋來看，就已經(jīng)是驚世駭俗了。很多招法別說我們這個歲數(shù)的棋手沒見過，就是柯潔他們，也不敢說見過吧？實在太不可理喻了！就像這盤棋，白10在角上碰了后又跑到下邊盤碰一下，白12、白14放置一邊又不繼續(xù)了，然后又轉(zhuǎn)到右下角白16扳，如果阿爾法狗是人類的話，很想問問他，這兩處的著法之間有必然性嗎？如果有必然性，那需要多少個變化圖講清楚這樣下的內(nèi)在必然性。

我們也相信，阿爾法狗的后臺程序里肯定已經(jīng)將這兩處變化都算得清清楚楚，人工智能不會憑感覺下棋，那是人類之所長。阿爾法狗的每手棋就基于形勢判斷和詳細(xì)計算，因此看似匪夷所思的著法在阿爾法狗那里，應(yīng)該是經(jīng)過了海量的計算后，得出的最佳結(jié)論，問題是，這樣的實戰(zhàn)著法估計就算過了一百年，人類也沒法接受。

人類如果能洞悉阿爾法狗下棋的思維模式，那么就能破譯其著法的必然性所在，否則，人類與阿爾法狗之間沒有勝負(fù)可言，它已經(jīng)破譯了人類的所有思路、著法，而人類卻對它幾乎一無所知，據(jù)說它還可以不斷地升級，現(xiàn)在的AlphaGo2.0版要讓2016年AlphaGo1.0版三個子，這實在是太可怕了！圍棋竟然如此深奧，人工智能竟然如此先進。從上邊棋譜來看，阿爾法狗跟人下的還是圍棋，它們相互之間進行的只能說是來自遙遠(yuǎn)未來的棋局。

其實，你提的問題，本身就是阿爾法狗深度學(xué)習(xí)的秘密！

請仔細(xì)看上圖，AlphaGo通過自我對弈，產(chǎn)生一個輸贏的結(jié)果；然后再以此為基礎(chǔ)，再自我對弈；一直循環(huán)往反復(fù)。通過大量的自我對弈棋局，最終提升預(yù)測水平，也就是圍棋水平。

人類棋手，窮其一生，對弈局?jǐn)?shù)最多也只有數(shù)萬而已。

但阿爾法狗就不一樣了，通過分布式電腦的頂尖運行速度，它短時間內(nèi)就可以產(chǎn)生百萬甚至千萬的自我對弈局?jǐn)?shù)，并且隨著時間的增長，它可以持續(xù)通過自我對弈提升自己的水平！

所以，你的問題答案就很明白了：

兩個版本完全一致的阿爾法狗對弈的話，肯定會有贏有輸，輸贏會非常接近！

如果版本不一致的兩個阿爾法狗對弈的話，肯定是后期版本的贏的機率大！這是它深度學(xué)習(xí)的原理決定的！

一句話：你的兩個阿爾法狗對弈的問題，它其實已經(jīng)進行了上千萬甚至上億次了！

兩個阿爾法狗下棋，比一個人自己拿黑白棋對下（智力較量），或者左右手互搏（體力較量）都沒有懸念，即：如果不貼目的話，黑棋必勝。如果貼目的話，就很復(fù)雜了，后面會提到 。

二狗相爭，不貼目執(zhí)黑必勝的道理很簡單：兩個一模一樣的智能機器，每一步棋都經(jīng)過海量計算和智能學(xué)習(xí)比對，因此“不會犯錯”是必須的，既然在“同級別智能狀態(tài)”下不犯錯，那么，先行獲勝豈不是必然事件嗎？

阿爾法狗落子如飛，是其應(yīng)用了新算法中的“走子網(wǎng)絡(luò)”，智能強度與載體的GPU性能息息相關(guān)。懂電腦的人都知道GPU是圖形處理器，主要負(fù)責(zé)圖形計算。而圖形計算和普通的CPU數(shù)據(jù)計算不同，是一種圖形匹配技術(shù)。這是阿爾法狗的一個技術(shù)關(guān)鍵。

阿爾法狗是進行圍棋圖形大數(shù)據(jù)檢索，即調(diào)用自己的圍棋圖形的的數(shù)據(jù)，通過圖形匹配，找出當(dāng)前圍棋圖形下的近似解，并以勝率進行選擇。這個“當(dāng)前圍棋圖形”，應(yīng)該是基于整個棋盤的。阿爾法狗的棋形數(shù)據(jù)庫應(yīng)該是經(jīng)過長時間深度學(xué)習(xí)后融入其的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一部分，相當(dāng)于人的記憶部分。其與人類不同的是，這個記憶非但不會磨滅，而且通過學(xué)習(xí)，對弈，還在不斷自我增強，爆炸式增強，并且兩狗都一樣，同步增強。

這倒是扯出一個新問題，執(zhí)黑先行的“便宜”到底有多大？這才是決定狗狗誰勝誰負(fù)的關(guān)鍵：既然技術(shù)無瑕疵，那么先行的優(yōu)勢和其應(yīng)該付出的代價（貼目）就至關(guān)重要了。

不要以為這是廢話，黃龍士，本因坊秀哉，木谷實，坂田榮男，趙治勛，李昌鎬，李世乭，柯潔等等這些曾經(jīng)各領(lǐng)風(fēng)騷數(shù)百天數(shù)千天的棋壇霸主，甚至，在不貼目時代的棋圣吳清源，十二歲即嶄露頭角，翌年在國內(nèi)無敵手，二十歲創(chuàng)圍棋新布局法，在日期間盡敗日本高手，被譽為古今第一人的吳清源，也沒有做到不貼目執(zhí)黑全勝。

歷史上從不貼目（互先），然后貼三目五目半……六目半七目半的都存在過?，F(xiàn)行的日本韓國貼六目半，中國以及臺灣應(yīng)氏杯等價于貼七目半。到底多少合適？恐怕沒人能說清！

無論如何，從三十年代到迄今為止的發(fā)展趨勢，貼目負(fù)擔(dān)是越來越重。棋盤空著的時候一手棋（黑方先手的優(yōu)勢）的價值有多少？這在職業(yè)棋手中也眾說紛紜。陳祖德評棋，認(rèn)為一手棋有十目價值；而沈果孫七段則認(rèn)為有貼目的二倍也即是十五目左右，當(dāng)然還有各種各樣更小更大的說法……有趣的是，貼目規(guī)則的原理是先手優(yōu)勢。但是貼目多少的指定更多的是大數(shù)據(jù)下的統(tǒng)計勝率，而非像理論家這樣去想先手價值與次一手的價值差。

只有明確了這個貼目的最合理數(shù)字，才能真正知道一盤棋定勝負(fù)的“二狗相爭”是誰能笑到最后，這個真的真的很關(guān)鍵。

“想一萬年也不會想明白啊”……木谷實語。

據(jù)說阿爾法狗學(xué)習(xí)能力，推演能力都很強，而且更要命的就是理論上計算機不會犯錯誤?。。。。∵@個好像就是破壞游戲規(guī)則嘛………但是兩只狗狗??一起對戰(zhàn)，一起互相學(xué)習(xí)，一起不犯錯的話，我覺得…………………………………！……………………………………………………………………………………電量大的那只能贏！?。?！因為阿爾法狗好像很費電?。。。∶柯湎乱活w棋子據(jù)說電費3000美元?。?！所以…………電量大的那只能贏…………??

圍棋與其說計算得出最優(yōu)解，還不如說是在眾多選擇中排除惡手。水平高的就能正確地排除更多的錯誤選擇。誰的效率更好，誰的準(zhǔn)確度越好，誰的勝率就越大。

面對一個局面，外行、愛好者和初入門新手可能只能排除一部門選擇，留下十幾種深入思考，而九段高手可能非常熟練地用更短的時間就留下兩三種變化進而分析。這就能解釋為什么剛?cè)攵蔚男∨笥褳槭裁慈齼刹綌[定式就能把十多年野棋經(jīng)驗的業(yè)務(wù)選手弄得手足無措。也能解釋為什么大高手錯算一步就導(dǎo)致大龍遭屠。

再進一步，我認(rèn)為人工智能的優(yōu)勢有兩個。一是計算深度。這個不用過多解釋。在明確規(guī)則限制下，計算機可以快速演算模擬接近于窮盡的所有變化。再輔以選擇策略，可以大幅提升效率和準(zhǔn)確度。夸張地說，人工智能可以用普通人一生的精力去計算一步棋，人是做不到的。二是人工智能幾乎不受情緒波動的干擾。勝不驕敗不餒。不會因為一處得失而影響后續(xù)行棋。不會因為前一天和旁人爭執(zhí)而影響現(xiàn)在的對局。更不會因為性格而產(chǎn)生愛殺伐或者愛造勢的棋路派別。簡而言之就是務(wù)實到可怕。

最后就是總結(jié)，我感覺兩個完全一樣的程序在運算，結(jié)果必然是一樣的。但畢竟有先后手的區(qū)別，所以每一步面對的實際上是不同的局面。因此，影響結(jié)局的會是規(guī)則。也就是讓子數(shù)量會影響判斷依據(jù)?，F(xiàn)在的讓子標(biāo)準(zhǔn)也是估算出來的，是否準(zhǔn)確有待商榷。

引申一下，是否可以考慮讓人工智能海量對戰(zhàn)，調(diào)整讓子標(biāo)準(zhǔn)。讓勝負(fù)更加客觀公正。

謝邀。我覺得這個問題有點無聊。因為柯潔與阿爾法狗大戰(zhàn)，包括以前阿爾法狗同韓國李世石大戰(zhàn)，目的都是為了檢驗人工智能與人類棋手的水平高低，如果換成兩個阿爾法狗對戰(zhàn)，不論輸贏抑或打平，那都毫無意義，不能說明人工智能超過人類。舉辦阿爾法狗與世界頂尖圍棋手大賽，目的是為了更好研發(fā)人工智能服務(wù)的。

謝謝邀請！對圍棋了解不多，但對這件事兒還是有所了解，一方面說明了人工智能在某些方面要強于人腦，另一方面，人腦思考能力還是有局限性，而人工智能會因人類科技的發(fā)展越來越強！

如您所說，如果是兩個機器人比，我感覺會不相上下，打成平局，畢竟人工智能是人創(chuàng)造出來的，各種程序也是由人設(shè)計的。但這種可比性我感覺毫無意義，結(jié)果也證明不了什么，只能是看看稀罕！

依您提出的問題，我想反問一下：人工智能越來越進步的同時人類會不會退化？

狗狗本來就是這么下棋的，它的學(xué)習(xí)就是自我對弈，包括在比賽時，它的每一步用時也是都花在自我對弈上，它在每一步的用時中已經(jīng)不知道下了多少盤自我對弈了，并且從中選出一個勝率最高的落子。

所以兩個一樣的狗對弈，如果基礎(chǔ)條件相同，即自我學(xué)習(xí)的時間相同，那么他們的勝負(fù)應(yīng)該是各半的。其實真正有意義的是不同的狗之間在同樣的學(xué)習(xí)時間后對弈，可以看不同算法的優(yōu)劣。

兩個阿法狗彼此對決的棋譜已經(jīng)公開了五十局，在deepmind的網(wǎng)站可以下載，黑棋貼七目半的負(fù)擔(dān)略重，白棋的勝率較高一點點。從阿法狗的自我對決的招法來看，如果說人類棋手的戰(zhàn)斗是一場平面戰(zhàn)爭，那么阿法狗的戰(zhàn)斗就是一場海陸空全方位的立體戰(zhàn)爭。我認(rèn)為阿法狗比人類最強的棋手也要高出兩子。假如谷歌公司繼續(xù)提升算法，阿法狗會變得更強，將無限接近于圍棋上帝。