日前，AlphaGo团队成员樊麾职业二段在欧洲围棋大会上披露了AlphaGo关于人机大战第二局的一些数据和变化图，有两个很有趣的事情樊麾表示无法解释，一个是AlphaGo的一步“疑似”妙手是它临时起意，走到那一步时才想到的；另一个是AlphaGo非常“冲动”地选择了战斗，但结果却令自己的胜率变低。

　　图1：樊麾提到的第一个无法解释的情况是这样的，白棋三角一手在右上角挂角的时候，AlphaGo给出的变化图显示，它原计划的下法是左上角走完后，在左边5位吊一手。然而……

　　图2：实战当李世石白棋走到三角这手拆二的时候，AlphaGo忽发奇想，走出了这手五路“尖冲”（全谱第37手），这手棋也是本局最大的争议所在，究竟是不是好棋，尚无定论。但我们也不是非得知道结果，樊麾说看到这手棋他泪流面面，因为真正感觉到了围棋的自由，在棋盘上那种无拘无束的自由……就像AlphaGo数据显示的，这手棋人类走出的可能性接近于零。

人类高手下棋的时候其实也经常出现这种情况，走到某个局部，忽然灵光一现，发现还有自己此前计算之外更好的下法。AlphaGo难道对局时也是这样？！

　　图3：本局第二个无法解释的疑点。AlphaGo判断李世石白棋布局前面有些欠佳之处，下至此时黑棋的胜率已经升至55%，然后黑1尖冲左下角，寻求战机。

　　图4：有趣的事情出现了，左下角的战斗，当进行到黑9挡住时，AlphaGo判断黑棋的胜率仅剩50%了……换句话说，AlphaGo在左下角主动出击，寻求战斗，结果却令自己的胜率下降了，难道人工智能也有“冲动”这种情绪不成？

冲动是魔鬼……

图5：按照AlphaGo的变化图，此时白1在四路打吃是最强下法，这样双方将形成复杂的战斗，胜率各半。中国棋手时越也曾摆出这个变化，与AlphaGo的看法不谋而合。

　　图6：然而实战李世石却选择了在1位打吃，严重失误，这手棋走完，AlphaGo判断黑棋的胜率直升到了59%……

图7：接上图的后续变化，黑5档时，李世石白6立下太缓，接下来黑棋先手走到9位围空，胜率已经超过了60%。此时在被聂卫平评价为“十三段”的AlphaGo的后半盘面前，胜负其实已经没有太大悬念了。

　　樊麾说，AlphaGo为什么忽然变招，为什么选择了胜率降低的下法，这两个问题，以目前他掌握的数据和知识，他无法给出一个理由充分的解释……

　　我们能想到的一个合理的推测是，问题还是出在了围棋的复杂性上，即使是以AlphaGo网络版强大的计算能力，深度学习和强化学习产生的对弈经验，也无法在布局阶段把每手棋都计算到面面俱到。因此直到轮到黑棋走第37手时，AlphaGo的计算树才搜索到了这手棋的可能；同样在左下角的战斗中，AlphaGo挑起战斗伊始也没有发现白棋四路打吃的手段，因此选择了过分的下法，发现自己的失误之后，AlphaGo的胜率评估，自然就下降了。

　　围棋与阴阳、太极、周易这些我们不觉明历的东西其实是异曲同工的

　　不过就像樊麾一直在强调的，这些变化图和胜率评估只是AlphaGo认为的情况，是不是真理，我们无法断言。同样，我们的判断，我们的推测也是基于我们人类所接受围棋理念而得出的，究竟孰优孰劣，恐怕只能等后世评说了。

　　对于围棋，对于这个世界，我们人类所知还是太少了……