AlphaGo未见过的天才一手 | AI生成和翻译

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问题： AlphaGo 中的 Move 37 为什么特别？

答案：

Move 37 — AlphaGo 最传奇的一手

背景：比赛是什么？

Move 37 指的是 2016 年 Google 的 AI 围棋程序 AlphaGo 与韩国棋手 Lee Sedol（当时世界上最顶尖的九段棋手之一，如果不是最顶尖的话）之间的比赛第二局中的一手棋。

Move 37 究竟是什么？

这一手棋——第五线上的肩冲——出人意料，最初让解说员和 Lee Sedol 本人都感到困惑。传统上，按照人类的标准，这样的走法会被认为是非传统的，甚至是完全次优的。

Move 37 让一位英语直播解说员、顶尖围棋棋手 Michael Redmond 难以置信地眯眼盯着比赛的直播视频。“这是一手非常令人惊讶的棋，”他说，一边在棋盘和显示器之间来回切换，以确认自己没有看错。当时，显然惊愕的 Lee Sedol 离开了房间；几分钟后他返回，并用了 15 分钟才走下一步。

为什么它如此特别？

1. 对人类来说统计上几乎不可能

在第二局中，AlphaGo 走了 Move 37——人类棋手使用这一手的概率只有万分之一。这一关键且富有创造性的走法帮助 AlphaGo 赢得了比赛，并颠覆了几个世纪的传统智慧。

2. 对围棋历史完全是全新的

AlphaGo 围绕 Move 37 构建的策略并非来自公开已知走法的数据库。Move 37 对围棋 5500 年的历史来说是全新的。它属于一种围棋解说员有时称之为“非人类”和“外星”的风格。

3. 并非编程而成——源于自对弈

AlphaGo 想出这一手并非因为它是 Google 团队直接编程的策略，而是因为 reinforcement learning 和 self-play——它能够将这一手视为实现获胜目标的最佳走法。有趣的是，AlphaGo 并非试图在特定时刻最大化领先优势，而是寻求最佳获胜机会，即使胜出幅度很小。

4. 打破了人类的认知约束

即使是职业级的人类围棋棋手，也受几个世纪确立的策略和启发式的影响。这些启发式虽然有效，但也可能限制创造力并阻碍对非传统走法的探索。AlphaGo 没有这些历史偏见的负担，能够从全新视角评估棋局，从而产生创新策略。

5. 展示了真正的战略创造力

Move 37 是终极强招，是 AlphaGo 分析、适应和创新能力的最佳证明。这不仅仅是一台按照规则下棋的计算机；这是一台展现真正战略创造力的机器。AlphaGo 的 AI 洞察了棋局的复杂纹理，看到了完全逃过了 Sedol 和围棋界的机会。

更广泛的影响

AlphaGo 的胜利开启了 AI 系统的新时代。它是确凿证据，证明底层 neural networks 可以应用于复杂领域，而 reinforcement learning 的使用展示了机器如何通过试错自行学习解决极难问题。

甚至 Lee Sedol 本人在目睹这一手后改变了关于 AI 的看法，据报道他说：“我原本以为 AlphaGo 是基于概率计算的，仅是一台机器。但看到这一手后，我改变了想法。AlphaGo 无疑是有创造力的。”

一个值得注意的反驳观点

目前尚不清楚 Move 37 是否是软件错误，或在否则完美的棋局中罕见的失误。或者，它可能是超人类水平的表现——一台不受社会习俗限制的机器做出的 brilliant insight。不管现实如何，Move 37 将机器创造力的复杂不可判定性浓缩成一个单一时刻。

总结表格

Aspect Detail
Match AlphaGo vs. Lee Sedol, Game 2, 2016
Move Type Shoulder hit on the 5th line
Human Probability 1 in 10,000
Historical Precedent None — entirely new to Go’s 5,500-year history
Outcome AlphaGo won Game 2
Significance Demonstrated AI creativity beyond human intuition

参考文献：

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