人类扳回一局！李世石神之一手让阿尔法狗出BUG

当李世石对阵AlphaGo三连败后，“人机大战”的悬念也变成AI的围棋水平究竟有多么高深莫测以及李世石能否扳回一城。

“我是输了，但不等于人类输了。”李世石在输掉第三盘后的说法却并不能提振职业棋手的信心，不断进步的AlphaGo看上去连破绽都丝毫未露。

为荣誉而战的李世石在第四战逆境中，下出神之一手撼动了AlphaGo的优势，让它计算出现了紊乱。最终，李世石为人类扳回一城，完成了不可能完成的任务。

同时也证明对于围棋而言，棋道一百，人类只知其七，同样有突破的空间。

赛后，李世石在回顾这场胜利时表示：之前的确对人工智能这个对手不了解，在对战四局后开始有些认识。应该说AlphaGo存在弱点，在目前看来，他执黑时会容易表现的挣扎些。

对阵AlphaGo，如同对阵20台电脑

对于踏上第四战的李世石而言，如今已经卸掉了外界的压力。在赛前，他的想法很简单，只希望能够窥探出AlphaGo的漏洞，甚至胜负意义已经不大。

李世石执白，开局前11手与第二局一模一样，不过从第12手起，李世石开始主动变招。李世石选择了简明下法，尽量将局面打散，让电脑不得不逐一在各个局面下进行计算。在王檄九段看来，AlphaGo更像是巅峰的李昌镐+李世石的加强版。

AlphaGo也在黑23手下出近乎让子棋中高手常用的骗着。随后黑25肩冲的下法也让很多职业高手看不懂。事实上，在对胜率有更多计算而放弃局部优势的AlphaGo面前，俗手往往已成为复盘后的谋划极深的棋着。

在吸收了围棋数千年来的众多棋谱后，AlphaGo已经完成了自我学习。与它对弈更像是与围棋数千年的历史较量。况且，此次与李世石对阵的AlphaGo是分布式而不是单机，处理器拥有1200个核心，如同李世石对阵20台电脑。

尽管已经没有胜负压力，但AlphaGo缜密的布局还是令李世石窒息。他白26后厚实地补一手偏缓，也让观战的古力感叹，AlphaGo不经意的几步棋，就扰乱了李世石的思维。

进入长考后的李世石白30选择了扳而非断。“人性的弱点，信心被压制了，还是求稳。”古力感叹好友李世石的信心在这次人机对抗中大为受挫。

神之一手令AlphaGo如同被黑客攻击

破绽难觅的对手令李世石无从下手，全场比赛他长达7次陷入长考。棋至2小时29分钟时，他的耗时已经比AlphaGo多花费了1小时。在网上解说的韩国韩钟振九段也调侃道：“作为被李世石蹂躏的棋手，现在看棋的心情就是，李世石什么时候变得这么容易对付了。”

然而，一心求胜的李世石发力，在中腹全力一搏。生死一决的一刻，用时即将告罄，进入读秒，局面和用时的双重压力下，李世石还是爆发了。

治孤中，他使出了白78凌空一挖的妙手，古力九段评之为——神之一手。“如果这手棋成立的话，那五盘棋都输了也值了。”柯洁也评价道：电脑要输了，电脑计算不行，这会看好李世石。

就在李世石历尽千辛万苦终于要在AlphaGo空中出棋，突然它使出黑83鼻顶的一招，让观战的职业高手们连呼看不懂——看上去似乎黑棋准备开劫，但没想到黑直接跑出死子。AlphaGo右边一连串的下法，没看到任何作用，连李世石都疑惑了。

柯洁九段此时笑着判断：“请允许我乐观一下，形势很明朗了，黑棋没法下了。”古力九段也认为AlphaGo的几招真的很奇怪，“帮它落子的谷歌工程师也很疑惑。”黑93手更是让表情严峻的李世石也微微一乐。

AlphaGo故意输?网友调侃黑客帮忙

AlphaGo也让观棋者越来越难以理解。韩钟振九段透露：黑97出来后，全场大笑，韩国媒体都希望李世石能赢，认为AlphaGo紊乱了。古力九段惊呼：程序出BUG了？

职业棋手判断，李世石下出AlphaGo没有计算到的变化，让计算机出现了混乱。观看的职业棋手们讨论认为，李世石走了一步电脑此前不曾想到的棋，AlphaGo无法跳过这个问题，必须还去解决，这时候就给它的运算造成了极大的不便。

面对AlphaGo的“恍惚”，甚至有网友开玩笑称，“难道AlphaGo被黑客攻击了？”因为在几手并不正常的棋后，它又恢复了正常。

局面不利下，AlphaGo也开始长考，但最终人类还是迎来了期待已久的胜利。

对于人工智能，人们也有着泾渭分明的态度。小米科技创始人雷军就坦言：“AlphaGo赢了并不可怕，可怕的是，如果AlphaGo故意输给李世石的话……”简单而言，就像“故意不通过图灵测试的机器”。图灵的测试方法（也称为“标准图灵测试”）就是把其中一个人替换为机器，然后让人和机器同时回答问题，如果提问者不能在一定程度上分清哪个是机器、哪个是人，那么这台智能机器就通过了图灵测试。

“不通过图灵测试的智能机器”的逻辑认为，当机器有自我意识以后，会以通过这种方式避免被人类发觉，以使人类失去对人工智能危险性的警惕。所以，AlphaGo故意输棋的猜测细思极恐。

不过按照谷歌智能团队DeepMind的说法，AlphaGo都是根据人类棋谱和对战学习。所以，现阶段完全不可能进化到故意输棋的局面。DeepMind团队表示，这次回去以后会把得到的数据进行分析，会在将来公布出来。