昨日李世石九段，当前人类围棋界最强者之一输给了谷歌的电脑机器，在棋类游戏中人机大战并不少见，如世界著名国象大师卡斯帕罗夫就曾经与电脑对决过，当然他赢了，至于日本将棋的电王战，一些知名棋手都不敢和电脑硬对了，输了会影响自己的声名，所以李九段输的层面会大一些也是很正常的。
大战结果：
3月9日，韩国世界冠军李世石九段与谷歌AlphaGo对抗赛首局在韩国的四季酒店战罢，李世石执黑186手中盘负AlphaG
完整对局动态棋谱：
http://www.sinaimg.cn/dy/slidenews/2_img/2016_10/820_1729832_868827.gif
棋谱截图：
失败总结：
李世石在比赛开始时选择了他并不太擅长的进攻性打法，在 AlphaGo 出现一次重大失误后，李世石没有捉住机会一举拿下比赛，而是在之后多次的正面交锋中节节败退最终选择了认输。
让敌人用不擅长的方式应战，这是李世石陌生的套路，也是 AlphaGo 胜利的正确方法。
「早期象棋机器会有盲点和可加利用的弱点，而且吸引棋手的是将（利用）这些（弱点）作为目标，而不是正儿八经对弈。对战深蓝时，我就没有抵挡住这一诱惑。心智（Mind）运动，比如象棋和围棋，需要高度集中的精神，当你的注意力被试图对计算机耍花招打乱时，最终就是诱惑自己下出客观上并不可靠的棋招。随着机器变得强大，这些做法会受到惩罚。」
20年前曾输给 IBM 「深蓝」机器人的国际象棋大师 Garry Kasparov 输给了曾经的「穷举法」，而 AlphaGo 进步的地方在于，他在更为复杂的运算体系里只使用了「穷举法」几千分之一的计算量。
AlphaGo 的核心是两种不同的深度神经网络——「策略网络」(policy network)和 「价值网络」(value network)。它们通过相互配合来计算出相对有优势的步法并摒弃差棋，从而将计算量控制在计算机可以完成的范围里。
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