当年和围棋世界冠军李世石一战成名的AlphaGo又回来了，带着大师的名头，和一身的新本领。闭关修行后的AlphaGo棋力大涨，化身网络棋手“Master”，一举挫败当今棋坛60名顶尖高手，气吞万里如虎，无人能挡。
鉴于可能还有不少网友对这次AlphaGo重出江湖的来龙去脉不太熟悉，只是从间或的报道中了解了部分细节，IT之家这里不妨为大家先简单梳理一下。
事情起源于2016年12月29日，一个名为“Master（大师）”的账号出现在弈城围棋网上，号称韩国九段“网络棋手”，不断向其他九段的高手发起挑战。不过，这个名不见经传的棋手一开始并没有获得高手们的回应，也在情理之中。
由于未能获得直接和顶级高手过招的机会，Master开始改变策略，从一些段数稍低一些的对手打起，以此来引起注意。结果也正如其所愿，Master轻松扫灭各路棋手，其中包括谢尔豪四段、孟泰龄六段、于之莹五段等，首日打出了一波10：0的小高潮。对手虽不是世界顶级，但也毕竟有足够的分量，于是Master引起了棋手们的注意。
30日，刚刚展露头角的Master再次上线，这一天它迎来了10位对手，然而这10位最终都成为它刷成绩的“棋子”，其中甚至包括当今韩国围棋届第一人朴廷桓，这一战让Master名声大躁，同时，成绩刷新为20：00。
31日，各路高手被Master的战绩吸引过来，纷纷与之对战，其中包括新科百灵杯冠军陈耀烨九段、芈昱廷九段、唐韦星九段，以及此前战败的朴廷桓。但高手们连番轰炸似乎并没有对剧情的走向产生影响。当天，Master的战绩刷新为30：00。似乎是有组织有预谋的，一天10盘，不多不少，这时候，大家都开始猜测这位神秘的Master究竟是何方神圣？
跨年之后，Master开始转战另一个平台野狐网。1月1日，它的对手更加重量级，但这些都无法终止它连胜的纪录。而到了1月3日，Master已经获得了50场连胜，这第50盘的对手正是当今世界排名第一的柯洁，结果是柯洁中盘投子认输。
1月4日，神秘选手Master在第54场对局中迎来了“棋圣”聂卫平，引发外界极大的关注。而这一次，棋圣也没能阻止Master，双方交战至253手，聂卫平执白7目半负Master。而Master在对局结束后打出繁体字“谢谢聂老师”。
到这里，看起来已经没有人能够阻挡Master的脚步了，相比这个，大家更关心的是Master真实的身份，当时声音最多的是“Master”其实就是AlphaGo的马甲，不少与之对局的棋手也坚称此观点。当然，现在我们已经知道，“Master”就是AlphaGo的升级版，那个4：1击败过世界冠军的机器人。
整个事件是不是颇有一番武侠小说的味道？“绝世高手化名街头竖子，六十回合扫遍天下豪杰”……60回合，要知道这可不比当年对战李世石的4：1，60场不败，说明AlphaGo确实内力大涨，那么究竟涨在哪里了？
这目前还没有详细的答案，但我们可根据AlphaGo分析一番。AlphaGo背后的核心技术是使用了两种深度学习神经网络，即“策略网络”和“价值网络”。AlphaGo采用“蒙特卡洛树搜索”算法将“策略网络”和“价值网络”综合起来决定走哪一步。
稍微深入一些，其实AI下围棋这件事，本质问题就是从一个19*19的空棋盘开始，每走一步，将当前的棋局看做一个盘面，在这个盘面中，考虑所有合法的落子点，然后从这些点中搜索出最佳的节点，每一个节点带有两个参数：访问次数和质量度。其中质量度和当前落子点可能的获胜概率有关，背后有复杂的算法。
可以想象，从开始到下完，AI会形成一个非常庞大的树状搜索网络，这是AI下围棋和象棋相比难度差异巨大的关键所在。当然，整个网络的宽度（落子的节点数）和深度（一步一步往下走的盘面数）十分庞大，AI在思考的时候不能遍历完全，这就需要“策略网络”和“价值网络”来减少遍历的宽度和深度，只针对最适合的几个节点进行考虑。
▲象棋遍历网络
▲围棋遍历网络
“策略网络”首先通过输入人类棋谱数据进行大量的训练（SL落子策略），不过这个学习更多是孤立的，只针对每一步而言如何模仿人类的走法，而不以赢棋为目的。然后进行强化训练（RL落子策略），自己和自己下棋进一步完善参数，这里就要以胜利为目标了，如果胜利了，那么这个胜利过程中所有落子点都会获得正面的评价。另一方面，“价值网络”主要负责对整体局面的评估，通过判断整体局面的胜率来辅助落子。
在此基础上，结合蒙特卡罗搜索树框架下构成的一个系统，大体上就是的机制。那么Master究竟涨在哪里了，目前还没有更多的消息透露，但从谷歌公告的只言片语可以看出，Master可能完全没学过棋谱，也就是说，Master可能完全是靠自己和自己对局成长起来的，之前说过，这个策略下，Master更多以胜利为目标，可能会出现一些让人开始无法理解的走法，但最终目的是胜利。
IT之家视点：无论Master是否属于谷歌，无论Master实力究竟涨在哪里，这短短时间里人工智能AlphaGo的进步都是令人惊叹的。AI在未来的应用场景细思之下已经可以让人倒吸一口气，值得我们长期关注。但借此开始盲目热炒人工智能也是不可取的，AI完全取代人类的路还很长，与其现在开始炒作，不如认真思考人类应该如何应对AlphaGo们的时代吧。
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