按：本文作者田淵棟，已獲授權(quán)。

第四局李世石的78手L11挖被大家譽(yù)為“神之一手”，在DarkForest的策略網(wǎng)絡(luò)輸出里排第31位，而J11靠排第10位。因此我覺得可能是AlphaGo沒有算到這一步。如果對方下了一手機(jī)器沒算到的棋，則蒙特卡羅（MCTS）搜索樹會清空，然后重新開始搜索，不應(yīng)該會太快做出結(jié)論。李喆六段告訴我K10這一手是秒下，那有可能是時間管理子系統(tǒng)在搜索樹清空時有程序上的漏洞，因此過早地將搜索結(jié)果返回了。MCTS在一開始搜索的時候，因?yàn)槟M次數(shù)不夠多，每步的勝率方差非常大，所以返回一個不夠好的著法如K10是很正常的（在DarkForest里面這著排在前四）。這個比較容易修正。

另一種可能是，AlphaGo的估值網(wǎng)絡(luò)出了問題。因?yàn)楣乐稻W(wǎng)絡(luò)的權(quán)重是0.5，而不管快速走子從一個局面開始重復(fù)了多少次，它的權(quán)值也是0.5。對于一個局面，估值網(wǎng)絡(luò)只得到一個數(shù)，而從這個局面往下走子，走多后會得到很多個數(shù)，統(tǒng)計(jì)上應(yīng)該更為重要，但是AlphaGo不是這樣想的，兩邊各自算得勝率后直接對半平均了。所以如果估值網(wǎng)絡(luò)對某個局面得到的結(jié)果不對，則會極大地影響對該局面的勝率估計(jì)。注意這里得到很多個數(shù)的原因是按照文章，葉結(jié)點(diǎn)在積累了一定盤數(shù)后（40）才展開，而不是第一次訪問就展開，以提高DCNN的效率。DarkForest沒有用到估值網(wǎng)絡(luò)，在L11的挖之后正確地返回了L12和L10這兩個應(yīng)手，據(jù)李喆六段說，都是正確的應(yīng)手，這間接支持了這個推斷。AlphaGo在87手之后才意識到自己已經(jīng)大大落后，可能也是由于同樣的問題，比如說把右邊的黑大龍看成活的。

那為什么估值網(wǎng)絡(luò)會出問題呢？可能是用于訓(xùn)練估值網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)（Self-Play）的樣本分布有盲點(diǎn)。為了提高樣本生成速度，AlphaGo的自學(xué)習(xí)樣本是通過用兩個純粹的DCNN互搏來生成的（完全沒有搜索），而DCNN下出來的棋因?yàn)槭羌兡Ｊ阶R別，一個大問題是死活不正確，經(jīng)常是在死棋里面下子。如果黑白兩方都犯了死活不分的毛病，然后一方比如說白僥幸勝了，那估值網(wǎng)絡(luò)就會認(rèn)為方才白的死棋局面是好的。這樣估值網(wǎng)絡(luò)就會染上同樣毛病，在中盤復(fù)雜的對殺局面中判斷失誤。若是這種情況就不好處理，AlphaGo下一局可能還會有同樣的問題。這里可以看到，電腦本身也不是靠窮舉來下棋的，圍棋畢竟太復(fù)雜，每一步都要剪枝，離當(dāng)前局面近的仔細(xì)剪（用DCNN），離當(dāng)前局面遠(yuǎn)的快速剪（快速走子），直到終局得到勝負(fù)為止。剪枝的好壞直接關(guān)系到棋力的高低，DCNN只是一個有大局觀的非常好的剪枝手段，它的盲點(diǎn)也會通過敗著反映出來。

關(guān)于DCNN＋MCTS打劫。首先因?yàn)镸CTS是全局估計(jì)分?jǐn)?shù)的，劫爭本身和其它局面在程序看來沒有本質(zhì)區(qū)別，都只是一步棋而已。劫的特殊性在DarkForest上表現(xiàn)為碰到有劫可提的情況時，DCNN經(jīng)常會以非常高的概率（0.8以上）返回提劫這一手?？赡艿脑蚴牵冱c(diǎn)是作為單獨(dú)的特征輸入的，所以DCNN學(xué)習(xí)到了它和輸出（提劫）的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性。這樣在MCTS搜索時會強(qiáng)烈偏向這一手。這在很多情況下是正確的，但有時劫很小可以不予理會，或者碰到兩個或者多個劫需要放棄一個，那“遇劫必提”的偏向性就會給搜索帶來麻煩。有時連環(huán)劫電腦反復(fù)提就是這個原因。AlphaGo可能會有這個問題，或者是反向的問題（比如說提劫概率很?。?，這樣在下棋時大家就會感覺到它在避免開劫，或者在含劫的變化中計(jì)算失誤。

關(guān)于地平線效應(yīng)(Horizon Effect)。國象的AI里面會有這個效應(yīng)，比如說只搜索10步，計(jì)算到別人的后被自己的后吃了結(jié)束，然后用簡單的加和法估計(jì)下盤面發(fā)現(xiàn)自己多個后特別爽，覺得這個分支特別好。其實(shí)再往下走一步自己的后也被別人吃了，或者掉入陷阱，這樣就誤算盤面價值。但是圍棋因?yàn)槊看文M都是走到底的，可能前30步是用DCNN，之后就是用快速走子，雖然走子質(zhì)量上有差距，但是大方向上不會錯，所以地平線效應(yīng)在某種程度上是減弱了。而且這次AlphaGo的失誤在20步以內(nèi)，應(yīng)該還在DCNN的范圍里面，所以地平線效應(yīng)的可能性比較低。

應(yīng)大家要求，這里放Game3的勝率，李世石毫無機(jī)會。

Game4的還沒空全跑，以下是關(guān)鍵的一段。注意DarkForest只是5d，所以沒有及早看出來黑掛了也是正常的。

編者一起放上作者的DarkForest對AlphaGo和李世石前兩局每步的勝率估計(jì)：

首先說明一下每個數(shù)據(jù)點(diǎn)是DF在當(dāng)前局面下給出最優(yōu)應(yīng)手，同時給出的勝率。這個最優(yōu)應(yīng)手和選手的應(yīng)手不一定一樣。如果大家要看DF給的應(yīng)手，可以下載以下兩個文件：

yuandong-tian.com/win_rate1.txt

yuandong-tian.com/win_rate2.txt

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