如果不按套路下棋是不是就能赢 Alpha Go 了？
哈哈，这个问题问得太有意思了！很多人都有这个想法：我跟它下棋，不按常理出牌，它是不是就懵了？毕竟 अल्फा गो 那么强大，是靠计算和学习人类的经典棋谱成长起来的。
咱们先得明白， अल्फा गो 究竟是怎么赢棋的。它不像我们人下棋那样，靠“感觉”或者“棋感”。它的强大之处在于它是一个巨大的神经网络，就像一个超级大脑。这个大脑经过海量的围棋对局数据训练，能够预测每一步棋可能的胜率。它不是在“思考”下一步该怎么走，而是在计算所有可能的走法中，哪一种对它来说胜率最高。
所以，你说的“不按套路下棋”，我们可以理解为以下几种情况：
1. 下一些它训练数据里少见或者没有的棋。
2. 下一些在人类看来不合理、甚至是“臭棋”，但你觉得可能隐藏着什么阴谋。
3. 故意制造复杂的局面，希望它的计算量过大而出错。
咱们一样一样来分析：
第一种：下人类罕见或未曾出现的棋
अल्फा गो 是通过学习人类棋谱成长起来的，这一点没错。但它不仅仅是“记住”了这些棋谱，更重要的是它通过学习，掌握了围棋的内在规律和基本原则。这就好像一个人学习了大量的物理学定律，虽然他可能没见过某个具体的实验，但他可以根据定律推演出结果。
अल्फा Go 的神经网络，尤其是它的策略网络，能够评估每一步棋的好坏，即使这步棋在人类的棋谱里非常少见。它会基于已有的知识和对围棋“好坏”的理解，来计算你这步“罕见棋”的潜在威胁和你的胜率变化。它可能一开始会觉得这步棋很奇怪，但它会用它的计算能力去评估这步棋的真正价值。
更进一步说，它还在不断地进化。即使你下了一手它训练时没见过的新招，它也能通过自我对弈不断学习，很快就能理解这手棋的含义。所以，仅仅是“奇怪”的棋，未必能让它犯错，反而可能让它更快地学习和适应。
第二种：下人类眼中的“臭棋”
这里面有个关键点：人类认为的“臭棋”和 अल्फा Go 计算出的“最优棋”可能不一样。 我们下棋，会受到心理、情绪、惯性思维的影响。我们可能会觉得某一步棋“损”，但 अल्फा Go 的判断是纯粹基于概率和胜率的。
举个例子，你可能会下一手看起来很笨拙，牺牲了眼位或者让对手占了便宜的棋，但你心里想的是要围某个大空，或者为之后的某次搏杀做铺垫。在人类看来，这可能是一步“亏”棋，因为它短期内让对手占了优势。但 अल्फा Go 会计算你这步棋的长远收益有多大，是否真的能扭转局势。
它的计算是全局的、长远的。很多时候，我们觉得是“臭棋”的一步，在 अल्फा Go 的计算里，可能是一个经过深思熟虑的“引诱”或者“陷阱”。你觉得你是在“不按套路”，实际上你可能是在按照它预测的“套路”走。
而且，一旦你真的下了一手对它来说是“坏棋”的棋，导致它的胜率下降了，它会立刻调整策略，寻找新的最优解。它不会因为你下了一手“臭棋”而产生愤怒或者慌乱，它只会客观地去应对。
第三种：制造复杂的局面
अल्फा Go 的计算能力是惊人的，它能够同时考虑成千上万种变化。如果你试图用复杂的局面来“淹没”它，你得明白，它的复杂度是建立在精确计算的基础上的。
围棋的复杂度确实很高，但是 अल्फा Go 的神经网络的设计，尤其是它的蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法，就是为了在这种复杂的局面下，高效地评估每一步的价值而设计的。它不是一个一个地去计算，而是用概率模型来筛选和优先考虑更有潜力的变化。
打个比方，你往一个巨大的图书馆里扔进一堆纸条，希望图书管理员找不到某本书。但 अल्फा Go 不是图书管理员，它更像是拥有先进搜索算法的搜索引擎。它能快速定位到你扔进来的纸条中哪些是关键的，哪些是干扰的。
那么，有没有可能赢 अल्फा Go 呢？
确实有一些顶尖棋手，通过一些非常规的下法，或者在高难度复杂的局面下，曾经让 अल्फा Go 出现过微小的失误，或者下的不是最完美的一步。但这不代表“不按套路”就能赢。
偶然性： 即使是 अल्फा Go，在极高的计算精度下，仍然存在极小的概率误差。这种误差，加上人类棋手精妙的应对，有时候会放大这个微小的差异。
人类的“哲学”： 有些顶尖棋手的棋，可能不完全是追求当下最稳妥的胜率，而是包含了一些“哲学”或者对围棋更高境界的探索。这种“艺术性”的下法，可能难以被纯粹的计算模型完全捕捉。
对手的策略调整： AlphaGo 的每一次对局都是学习的过程。即使一次让你占了点小便宜，它也会在之后的研究中进行修正。
总结一下：
单凭“不按套路下棋”或者“下奇怪的棋”来赢 अल्फा Go，可能性非常渺茫，而且不是一个可持续的策略。 अल्फा Go 的强大在于它能理解并应对各种各样的局面，包括那些人类认为“不合常理”的下法。它的决策是基于对围棋规律的深刻理解和强大的计算能力，而不是对人类棋谱的简单模仿。
与其说是“不按套路”，不如说是在极端精确的计算和对围棋内在规律的掌握下，找到那些即使是像 अल्फा Go 这样强大的对手，也可能因计算精度限制或概率误差而产生的微小“机会点”。但这需要的不是单纯的“奇怪”，而是对围棋本身有极深的理解，以及极强的计算和心理素质。
说白了，你想靠“出其不意”来打败它，很可能反而是在它的计算之中，被它利用了。除非你能下出连它自己的计算模型都无法完全准确评估，并且能抓住它计算失误的那些极罕见、极精妙的变化，否则，“不按套路”很可能只是让你自己离胜利越来越远。
咱们先得明白， अल्फा गो 究竟是怎么赢棋的。它不像我们人下棋那样，靠“感觉”或者“棋感”。它的强大之处在于它是一个巨大的神经网络，就像一个超级大脑。这个大脑经过海量的围棋对局数据训练，能够预测每一步棋可能的胜率。它不是在“思考”下一步该怎么走，而是在计算所有可能的走法中，哪一种对它来说胜率最高。
所以，你说的“不按套路下棋”，我们可以理解为以下几种情况：
1. 下一些它训练数据里少见或者没有的棋。
2. 下一些在人类看来不合理、甚至是“臭棋”，但你觉得可能隐藏着什么阴谋。
3. 故意制造复杂的局面，希望它的计算量过大而出错。
咱们一样一样来分析：
第一种：下人类罕见或未曾出现的棋
अल्फा गो 是通过学习人类棋谱成长起来的，这一点没错。但它不仅仅是“记住”了这些棋谱，更重要的是它通过学习，掌握了围棋的内在规律和基本原则。这就好像一个人学习了大量的物理学定律，虽然他可能没见过某个具体的实验，但他可以根据定律推演出结果。
अल्फा Go 的神经网络，尤其是它的策略网络，能够评估每一步棋的好坏，即使这步棋在人类的棋谱里非常少见。它会基于已有的知识和对围棋“好坏”的理解，来计算你这步“罕见棋”的潜在威胁和你的胜率变化。它可能一开始会觉得这步棋很奇怪，但它会用它的计算能力去评估这步棋的真正价值。
更进一步说，它还在不断地进化。即使你下了一手它训练时没见过的新招，它也能通过自我对弈不断学习，很快就能理解这手棋的含义。所以，仅仅是“奇怪”的棋，未必能让它犯错，反而可能让它更快地学习和适应。
第二种：下人类眼中的“臭棋”
这里面有个关键点：人类认为的“臭棋”和 अल्फा Go 计算出的“最优棋”可能不一样。 我们下棋，会受到心理、情绪、惯性思维的影响。我们可能会觉得某一步棋“损”，但 अल्फा Go 的判断是纯粹基于概率和胜率的。
举个例子，你可能会下一手看起来很笨拙，牺牲了眼位或者让对手占了便宜的棋，但你心里想的是要围某个大空，或者为之后的某次搏杀做铺垫。在人类看来，这可能是一步“亏”棋，因为它短期内让对手占了优势。但 अल्फा Go 会计算你这步棋的长远收益有多大，是否真的能扭转局势。
它的计算是全局的、长远的。很多时候，我们觉得是“臭棋”的一步，在 अल्फा Go 的计算里，可能是一个经过深思熟虑的“引诱”或者“陷阱”。你觉得你是在“不按套路”，实际上你可能是在按照它预测的“套路”走。
而且，一旦你真的下了一手对它来说是“坏棋”的棋，导致它的胜率下降了，它会立刻调整策略，寻找新的最优解。它不会因为你下了一手“臭棋”而产生愤怒或者慌乱，它只会客观地去应对。
第三种：制造复杂的局面
अल्फा Go 的计算能力是惊人的，它能够同时考虑成千上万种变化。如果你试图用复杂的局面来“淹没”它，你得明白，它的复杂度是建立在精确计算的基础上的。
围棋的复杂度确实很高，但是 अल्फा Go 的神经网络的设计，尤其是它的蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法，就是为了在这种复杂的局面下，高效地评估每一步的价值而设计的。它不是一个一个地去计算，而是用概率模型来筛选和优先考虑更有潜力的变化。
打个比方，你往一个巨大的图书馆里扔进一堆纸条，希望图书管理员找不到某本书。但 अल्फा Go 不是图书管理员，它更像是拥有先进搜索算法的搜索引擎。它能快速定位到你扔进来的纸条中哪些是关键的，哪些是干扰的。
那么，有没有可能赢 अल्फा Go 呢？
确实有一些顶尖棋手，通过一些非常规的下法，或者在高难度复杂的局面下，曾经让 अल्फा Go 出现过微小的失误，或者下的不是最完美的一步。但这不代表“不按套路”就能赢。
偶然性： 即使是 अल्फा Go，在极高的计算精度下，仍然存在极小的概率误差。这种误差，加上人类棋手精妙的应对，有时候会放大这个微小的差异。
人类的“哲学”： 有些顶尖棋手的棋，可能不完全是追求当下最稳妥的胜率，而是包含了一些“哲学”或者对围棋更高境界的探索。这种“艺术性”的下法，可能难以被纯粹的计算模型完全捕捉。
对手的策略调整： AlphaGo 的每一次对局都是学习的过程。即使一次让你占了点小便宜，它也会在之后的研究中进行修正。
总结一下：
单凭“不按套路下棋”或者“下奇怪的棋”来赢 अल्फा Go，可能性非常渺茫，而且不是一个可持续的策略。 अल्फा Go 的强大在于它能理解并应对各种各样的局面，包括那些人类认为“不合常理”的下法。它的决策是基于对围棋规律的深刻理解和强大的计算能力，而不是对人类棋谱的简单模仿。
与其说是“不按套路”，不如说是在极端精确的计算和对围棋内在规律的掌握下，找到那些即使是像 अल्फा Go 这样强大的对手，也可能因计算精度限制或概率误差而产生的微小“机会点”。但这需要的不是单纯的“奇怪”，而是对围棋本身有极深的理解，以及极强的计算和心理素质。
说白了，你想靠“出其不意”来打败它，很可能反而是在它的计算之中，被它利用了。除非你能下出连它自己的计算模型都无法完全准确评估，并且能抓住它计算失误的那些极罕见、极精妙的变化，否则，“不按套路”很可能只是让你自己离胜利越来越远。
网友意见
听说博尔特跑步很厉害，如果按套路跑的话，估计赢不了他。但如果我出其不意在地上狗爬，让博尔特看得一脸懵逼，陷入逻辑混乱，是不是就可以跑过博尔特了？
听说莫言写小说很厉害，如果按套路写的话，估计赢不了他。但如果我找一只猫在键盘上随便乱踩，让莫言看得一脸懵逼，陷入逻辑混乱，是不是就可以写出比莫言好的小说了？
听说乔丹打篮球很厉害，如果按套路打的话，估计赢不了他。但如果我直接在自己的篮筐投篮，让乔丹看得一脸懵逼，陷入逻辑混乱，是不是就可以赢乔丹了？
听说牛顿十以内的加减法很厉害，如果按套路算的话，估计赢不了他。但如果我直接说一加一等于三，让牛顿听得一脸懵逼，陷入逻辑混乱，是不是就可以赢他了？
听说达芬奇画画很厉害，如果按套路画的话，估计赢不了他。但如果我直接用注射器在纸上乱喷，让达芬奇看得一脸懵逼，陷入逻辑混乱，是不是就能比他画得好了？
不好意思放错图了，应该是这个：
听说李连杰武功很厉害，如果按套路打的话，估计赢不了他。但如果我拿钱砸他，让李连杰看得一脸懵逼，陷入逻辑混乱，是不是就可以打赢他了？
马云：没错，这样确实可以打赢他。
想知道电影里机器人的声音是怎么做到的吗？看下面这个回答。
早期机器人说话的声音为什么都是一声？- 曹力科的回答 - 知乎
下面这个是一本正经的胡说八道，有兴趣的可以看
既然道法自然，那么Nature是道家典籍吗? - 曹力科的回答 - 知乎
听说你还没关注我，就不怕下集更精彩？
：曹力科）
没跟Alpha Go 下过，但是玩过一些比较好的单机围棋（居然还能赢我几盘）。当我走出几个我自己发明的小目套路时，这些程序的策略是：脱先。我考虑设计者的想法：战略上，它不顺着我的调子走；战术上，它假设我不可能发明出比定式更好的方式。所以，脱先，最差也就相当于：弃子争先。逻辑上好像没毛病，但是后续，多数程序处理不行。因为弃子，要么治孤，要么利用弃子获得收官便宜。
但是多数程序的致命弱点是：不懂一子两用。它自己不会用：争先之后，还可以官子便宜。它也不懂我一子两用：在扩张的时候，带着另一个目的，即防止对手援助孤棋。
不知大家觉得 Alpha Go 一子两用的能力如何？
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哈哈，这个问题问得太有意思了！很多人都有这个想法：我跟它下棋，不按常理出牌，它是不是就懵了？毕竟 अल्फा गो 那么强大，是靠计算和学习人类的经典棋谱成长起来的。咱们先得明白， अल्फा गो 究竟是怎么赢棋的。它不像我们人下棋那样，靠“感觉”或者“棋感”。它的强大之处在于它是一个巨大的神经网............. -
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