虽然 AlphaGo Zero 完全与人类棋谱无关了，但是也许会让棋手们欣慰的是，它下得其实很像人。训练没几个小时就下得非常像人了，也是从角上开始，这方面的判断和人是一致的。

而且它甚至比 Master 还要像人类棋手，显得比较正义。Master 不知道为什么喜欢出怪异的手段，棋谱极为难懂，对人类而言更为痛苦，打又打不过，看也看不懂。AlphaGo Zero 对 Master 的棋谱结果是 19:1，感觉上 AlphaGo Zero 战胜 Master 的招数不是以怪制怪，而是用正招去应付，然后 Master 的强招碰上正义的力量就失败了。而人类对 Master 应错了，就输了。也许是因为，Master 训练到后来，为了提高胜率走上了剑走偏锋的路线，出怪招打败之前的版本，而同一版本的黑白是同等实力，以怪对怪正好实力相当，维持了半目胜负。碰上 AlphaGo Zero 就失去了这种平衡，被正义的招数镇压。

图为 AlphaGo Zero 执黑对 Master。Master 气势汹汹 54 位飞，要吃掉黑三子。在 Master 与人类棋手的计算中，以及解说的这盘棋的绝艺看来（腾讯围棋经常有绝艺配合人类棋手解说棋局的节目），黑这三子应该是被吃了，要考虑弃子。但是 AlphaGo Zero 不这么认为。

黑棋 AlphaGo Zero 在左下角将白棋做成了打劫杀。遭此打击，Master 就此陷入被动。这说明 Master 的计算也不一定毫无破绽，只是碰上算得更深的才被抓住。这个计算手数很长，出现错误也可以理解。这也说明 Master 以及 AlphaGo Zero 从算法原理看，都可能会被抓住计算错误，仍然有进步空间。一度我被 Master 的极限对局吓住了，以为围棋的终极奥义可能就是这种看不懂的死掐。

AlphaGo Zero 执白对 Master。这是双方对局的常见局面，白 AlphaGo Zero 捞足了实地，Master 的模样像纸糊的一样被打破，败下阵来。

AlphaGo Zero 自战。胜率落后的黑用 129 的手筋撑住了局势，但最后还是胜率越来越低失败了。

应该说 AlphaGo Zero 的棋谱还是较为自然的，虽然中盘显然很复杂，但不像 Master 那样完全看不懂心生恐惧。对于人类棋手来说，AlphaGo Zero 会更为亲切，它就像一个最高水平的人类棋手，下得是意图可以说清楚的棋，只是永远正确，不像人类低手这错那错。而 Master 的自战谱就显得不可理解，蛮不讲理，动不动就搞事，撑得很满步步惊心搞极限对局，人类看得很晕。

围棋 AI 应该还是在发展过程中，自我对弈容易显得较死劲，实力有差距就会显得一方潇洒自然。围棋的状态空间还很大，应该还能有更厉害的版本一级级发展出来，就像国际象棋 AI 仍然在不断进步。

当然对 Master 以及 AlphaGo Zero 的棋谱，需要人类高手们配合 AI 的后台数据来解读。AlphaGo Zero 这个不需要人类知识的 AI 棋手，再次给人类了不同风格的棋谱，让棋坛越来越精彩。而且 Deepmind 的这篇论文了优美简洁的开发方法，更容易模仿成功，会有越来越多高水平的 AI 取得突破。

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