AlphaGo 有没有「棋风」？它在下棋时会犯错吗？
AlphaGo 没有“棋风”之说。 棋手的棋风，大致可分为三种： 大砍大杀型（古力）、轻灵飘逸型（周睿羊）、龟缩捞目型（陈耀烨）。简称为“力量流”、“敏捷流”“防御流” 防御流擅长“对目数的判断”，遇上力量流，步步为营，令对方无从下手，凭借深厚的收目功力胜出。 敏捷流擅长“对棋形的感觉”，遇上防御流，左占一点便宜、右占一点便宜，积累起胜势。 力量流擅长“对死活的计算”，遇上敏捷流，抡起大棒，一棍子敲死对手。 这三位均为超一流棋手，循环相克（战绩为证），这种克制关系仅存在于同水平的棋手之间，其弱项只是相对的。对上实力差几个档次的对手，无论形成什么局面，都能占据优势赢下此局；但对上旗鼓相当的对手，就要竭尽全力将棋导向自己擅长/对手不擅长的局面（即使在此过程中略有亏损） ，觅得更大胜机。 棋手将棋导向自己擅长的局面而表现出来的行棋思路以及价值取舍，就是“棋风”。 但目前的世界围棋第一人柯洁，是没有显著的“棋风”的。究其原因，是其在“对目数的判断”、“对棋形的感觉”、“对死活的计算”上都有极高水准，可以不考虑“未来局面如何”，选择当前更有利的手段。根据腾讯围棋中棋友对对局双方的胜率支持率来看，目前柯洁对上除韩国小朴外的任何人， 胜率都在六成以上。 AlphaGo通过对数千万张棋谱（包括人类棋谱和自我对弈棋谱）的学习，从统计学上得出当前局面下的最优解（胜率最大一手），自然是没有“棋风”之谈的。 有一些知友会认为AlphaGo有“棋风”：其行棋十分稳健 实际上，“稳”并不是一种棋风，而是棋手在优势局面下采取的一种策略——为了达到最终胜利的目的，在保持优势的前提下，于较复杂的局部选择简明收束的招法（很可能有亏损，但在可接受范畴之内）。毕竟在围棋中，赢半目和赢一百目是毫无区别的。反之，在处于劣势时，再保守的棋手也会采取激进的招法，求得一线胜机。 Master的六十局，几乎每一盘棋都是“下着下着就赢了”，人类棋手显得没有任何机会，甚至不知道输在哪里。其实质是AlphaGo在实力上全方位碾压人类（这里也有60局均为快棋的因素，古力九段认为：同一位顶尖棋手在快棋和慢棋中所表现出的实力差距，在一先左右）。围棋AI采用的“胜率判断”机制和人类棋手的策略不谋而合——在优势的情况下，采取最稳健的手段。 所以说：AlphaGo没有棋风，行棋稳健是其在优势下的策略选择。 第二个问题，AlphaGo在对局部死活的判断中，有可能会犯错，除此之外，几乎不会犯错。 首先要定义“犯错”，在封闭的局部中，围棋有最优解（比如死活题）；而在关乎全局的选点时，围棋是没有最优解的，因为除非遍历找不到最优解，围棋的变化不可能被遍历的，故可以认为“没有最优解”。 在没有最优解（找不到最优解）的情况下，就要追求“更好的解”，AlphaGo、绝艺发明出来的五路肩冲、开局点角等招法，在人类的认识中，都是“大错特错”的，业余低段棋手才会下，而当AI下过之后，流行开来。只要实力强，能赢棋，下出的招法就是对的，也许在围棋之神的眼中，AlphaGo常常出错，但作为人类，是无资格说“AlphaGo犯错”的。 AlphaGo也不是不会犯错，虽然优势下“稳如狗“，在劣势下，也会犯”狂犬病“，如对李世石的第4局。但时间又过去了一年多，AlphaGo的实力继续突飞猛进之后，纵使人类下出更多的“神之一手”，恐怕也很难取得优势吧！ 庆幸的是，围棋AI有死活上的通病。绝艺、DeepZenGo等AI，在局部死活时有出错，葬送好局，而这些局部人类业余棋手就能算清。其原因是人工围棋智能很难分清“整体”与“局部”的关系，无法遍历局部中的每一变化，从而出错。（简单的说，人类在十几个点中计算就可以了，能遍历局部并算出最优解；而AI还是要在全局选点，所以在死活上人类有优势，至少不会处于劣势。） 能看到的AlphaGo棋谱过少，并不能确认AlphaGo和绝艺等围棋AI一样，在死活上会犯错，但这是人类唯一的胜机了。两天后的人机大战，我们拭目以待。
小棋盘围棋ai搞了一年多，仿照alphagozero自己写的代码。照目前的经验来看，alphago算法能基本破解7路围棋，甚至可以做到某一方不败。9路不行，9路ai能把各种花活手筋玩的超乎想象，但是棋力提升看不到尽头，一直在进步，永远在路上。原因可能是围棋的正解分支太多了，ai网络会收敛到一小撮分支上，对这些分支比较精通，但对其他分支的变化就很生疏，练到后来就变成了A能赢B，B能赢C，C能赢A，打罗圈架。以此类推，19路就更不可能达到最优了，现有的围棋ai应该都在某个局部最优的坑里蹲着，离围棋上帝差着十万八千里。ai的棋风取决于它蹲的坑，也就是它所熟悉的那些分支。围棋ai也经常出错，只是它出的错可能要几十步以后才会显现出来。和人类相比，围棋ai强在算路极深，能轻松算几十步，人类远远不及。