5月27日，中国围棋峰会人机大战三番棋第三局继续在桐乡进行，柯洁九段执白对阵DeepMind人工智能AlphaGo。最终，弈至209手，柯洁拿起两颗棋子盘上示意认负。至此，人机大战三番棋结束，柯洁0：3负于AlphaGo。 在赛后，柯洁父亲柯国凡接受了媒体采访。 　　浙江卫视：柯洁这两天情绪有没有些波动和起伏？ 　　柯国凡：这两天的情绪还是比较好的，前两天的棋给他带来了一些希望，同时也带来压力。昨天晚上睡眠估计也不太好，前面的形势不是很好，他非常痛苦，整盘棋下的非常难受 　　柯国凡：柯洁应该哭了，他跑到厕所调整心情，眼睛非常通红，睡眠不好，加上形势不利，他应该难受的很。 浙江卫视：比赛期间有没有和柯洁交流？ 　　柯国凡：基本没有，他还是按自己的节奏努力把棋下好。今天看到这个状态还是有点心疼的。不得不感叹人工智能的强大。 　　浙江卫视：对柯洁的表现如何评价 　　柯国凡：今天的棋发挥的不是很好，后面下的一路都很纠结，很难受的棋。 　　袁卫红：自己的水平看不太懂，可能第三盘棋是柯洁起伏最大的，最有机会的是第二盘。 　　浙江卫视：有人说柯洁性格中有孤傲的成分，您怎么看？ 　　袁卫红：和柯洁从小就认识，柯洁7岁半就随父母来到北京聂卫平围棋道场，那时候他的水平在同年龄中并不是最强的。但是他特别有个性，特别喜欢攻杀，当时觉得这孩子挺有那股劲的，别人玩时还在宿舍研究死活。在私底下对老师和长辈还是很谦虚，柯洁私下说在微博上高调是为了让记者有话可写，让更多的人关注围棋，这是他率真的一面。 　　

他说“真的责怪自己，希望能做得更好，但没做到。我不想说这是双赢，对我来讲输了很难过，和其他人看法不同，我觉得自己发挥很糟糕，以后肯定没机会，希望以后继续探索围棋真谛。特别最后一局发现我太多不足，轻浮，起伏，不值得大家赞美，很抱歉我输了，我希望能做得更好。”

5月27日，中国围棋峰会人机大战三番棋第三局继续在桐乡进行，柯洁九段执白对阵DeepMind人工智能AlphaGo，中国围棋协会主席王汝南八段与常昊九段大盘讲解。 最终，弈至209手，柯洁拿起两颗棋子盘上示意认负。至此，人机大战三番棋结束，柯洁0:3负于AlphaGo。

5月25日上午10点半，柯洁再次坐到了AlphaGo面前。他自己说，目标就是让“阿尔法狗的主机发烫一下”。但最终，柯洁出现失误，投子认输。 第二战中，柯洁执白，而柯洁执白胜率堪称人类棋手第一。第二手中，AlphaGo就下出点三三。 随后柯洁白2、白4对AlphaGo的招法进行了模仿，白6采取了变招。而AlphaGo黑3和黑7都体现了和人类不一样的下法，黑7直接拖角。 而柯洁也见识到了AlphaGo的强大，从细节中就能看到他多数时候在沉思——手放在棋盘里，又缩了回去；捂脸沉思，远远观望棋盘，眉头紧锁。 不过，古力点评道，柯洁今天的状态不错，在关键时候知道转身，而AlphaGo也出现了罕见的长考。“上一盘柯洁还有点拘束，这一盘他放得很开。” 在比赛进行一小时，两者的用时逐渐拉开——柯洁用时43分钟，AlphaGo用时17分钟。 从整体来看，AlphaGo的布局策略是弃子取势，而柯洁则避其锋芒。在长考选择脱先后，主战区从右上转移到了下方。 在下方的斗争中，聂卫平在点评比赛时表示：“双发在下边展开新的战斗，黑棋好一些。” 随着时间的进行，柯洁的白棋仿佛有了转机，而AlphaGo在下方的几次下法也让周睿羊有些看不明白：“黑棋的偷断在这里并不是很成功，白棋在下面其实是成功的，柯洁好像已经活动开了。” DeepMind的创始人兼CEO哈萨比斯也在社交平台发表状态，根据AlphaGo的评估，柯洁现在表现非常完美。 棋局进行到70多手时，双方也明显进入僵持阶段。柯洁开始了频繁的长考，变得十分谨慎。棋手周睿羊九段认为，现在的局面非常复杂。 古力则表示：“AlphaGo在复杂局面下我们见得比较少，这也能让我们看到AlphaGo面对复杂局面的表现，会给我们借鉴意义。” 随后棋盘左下角显现大劫争，胡耀宇认为，这个劫争的存在将会使阿尔法狗犯错的机会大增。柯洁的状态也越来越好，身体不时前倾紧紧盯着棋盘，落子时用力将棋拍向棋盘，显示出了极强的决心。 而看到AlphaGo黑125小尖，柯洁显得非常惊讶，在选择长出后，甚至捂住心脏长舒一口气。 但柯洁在开劫不利后，后面的打劫也出现了失误，由于黑棋在下角的优势明显，柯洁形势瞬间急转直下。最终选择投子认输。 第一场对阵，柯洁采用了人类传统的下法，想用强大实力和AlphaGo进行正面对抗，可无奈AlphaGo实力更胜一筹。 事实来看，虽然仅输1/4子，但是柯洁一直没有太好的赢棋机会。 赛后的发布会上，柯洁也表示自己“输的没有什么脾气”，“现在AI跟去年完全是两个人，上一次还是很接近人的，现在越来越接近围棋上帝了。” 同时，柯洁也直言这是自己和AlphaGo的最后三盘棋：“AI一直在进步，差距越来越大，我们的胜率无限接近于零，这太痛苦了。我跟人类下胜率还可以，以后还是希望跟人类下棋。” 而在24日的围棋峰会人工智能论坛上，据AlphaGo首席研究员大卫·席尔瓦透露，与柯洁比赛的AlphaGo master版本要远胜去年对弈李世石的版本，新版AlphaGo可以让旧版本三个子。 根据DeepMind预测，以围棋等级分来看，以前ZEN、CrazyStone软件达到约2000分，樊麾版AlphaGo达到3000分，李世石版AlphaGo上涨3子，达到3500分，AlphaGo Master又涨3子，达到4500分以上。 但席尔瓦同时也表示，AlphaGo在和从未对弈过的人类棋手对局时，优势就不复存在了。所以像柯洁这样的围棋大师能帮助发现AlphaGo未曾展露的新弱点。 不过，当柯洁知道此事后还是惊讶不已，他在微博上写道，“早就听说新版alphago的强大……但……让……让三个？我的天这个差距有多大呢？简单的解释一下就是一人一手轮流下的围棋，对手连续让你下三步……又像武林高手对决让你先捅三刀一样……我到底是在和一个怎样可怕的对手下棋……” 但惊讶归惊讶，柯洁心情还是不错的。24日闲暇时光，柯洁就和好友连笑相约在湖边钓鱼。 柯洁和AlphaGo三番棋最后一场对决将在北京时间5月27日10点30分开始。

5月23日，人机大战第一局在浙江桐乡打响，经过猜先柯洁执黑先行。最终，由Deepmind团队研发的围棋人工智能AlphaGo执白1/4子战胜目前等级分排名世界第一的中国棋手柯洁九段，暂时以1比0领先。双方的第二局比赛将于25日10：30继续进行。

5月23日下午，AlphaGo和柯洁今日进行了首局对战，最终柯洁以1/4子的微弱差距败北。 在赛后新闻发布会上，柯洁首先回答了新浪科技的提问。 新浪科技：赛后点棋看到你笑了一下，为什么苦笑？ 柯洁：那是苦笑，因为我很早就知道自己要输1/4子，AlphaGo每步棋都是匀速，在最后单官阶段也是如此，所以我就有时间点目，看清自己输1/4子，所以只好苦笑。 新浪科技：你去年作为点评嘉宾，现在如果让你自己点评自己，你对自己的评价是什么？ 柯洁：如果要我自己点评，AlphaGo确实下得太精彩，很多地方都值得我们去学习、探讨，思想和棋的理念，改变我们对棋的最初的看法，没有什么棋是不可以下的，可以大胆去创新，开拓自己的思维，去自由的下一盘棋。 今天我也是大胆去开拓自己的思维，在我印象中，AlphaGo非常贪恋实地，开局点三三等等。所以今天我也一直贯彻先捞后洗的战术，先把实地钞票捞到手，但在角部还是被他掏到实地，打破了我的战术，一下子就进入他的步调了。 感觉AlphaGo和去年判若两人，当时觉得他的棋很接近人，现在感觉越来越像围棋上帝。我希望尽全力去拼每一盘棋。很感谢有AlphaGo这样的对手，感谢DeepMind团队给我机会去下这三盘棋，也希望通过这次比赛让大家了解围棋这个好项目，给大家带来快乐。

截至23日3时

5月23日上午消息，中国乌镇围棋峰会今天上午在浙江乌镇正式召开，围棋世界冠军柯洁九段将在未来5天内挑战围棋人工智能AlphaGo。 除柯洁与DeepMind创始人及CEO戴米斯·哈萨比斯之外，Alphabet公司董事长埃里克·施密特、欧洲围棋冠军樊麾、以及帮助AlphaGo落子的黄士杰也出席了峰会开幕式。 施密特：感谢各位支持，围棋峰会能让我们看到人类美好的未来。谷歌有很多项目，AlphaGo是围棋项目，还有个项目是谷歌大脑。不管比赛结果如何，人类终将得胜。比赛并不是电脑与人类争胜，而是电脑利用自己的专长帮助人类，在韩国的人机大战，电脑帮助李世石发现更多招法，今天在中国的围棋峰会，必将帮助棋手获得更加进步。在各个领域都有很多尚未解决的问题，相信科学家通过人工智能的帮助，去解决更多的事情。伟大的赛事，天才的围棋团队参与，象征着人与人工智能合作的一个伟大时代的开启。 哈萨比斯：欢迎来到乌镇，我们对于未来几天的围棋赛事充满期待。中国是围棋诞生地，也是我们心目中最伟大围棋对决的最理想地点。柯洁是一个天才选手，我们相信他会以一个全新的方式与AlphaGo对弈，为围棋界探索新的方法。 围棋的美妙在于，我们就像探索宇宙一样在围棋棋盘上探索新的打法。围棋对人工智能来说也是巨大挑战，变化繁多，非常神秘。三年前，我们觉得AI或许具有足够的能力来应对这种挑战。三年前，AlphaGo不只是战胜了欧洲围棋冠军樊麾，还以一种人类无法想象的方式来探索围棋。今天，樊麾也怀着巨大的热情加入了DeepMind。 之后，我们在Nature上刊载了论文，并与李世石展开五番赛。比赛结果震惊了世界。AlphaGo将全新的理论引入了围棋，它不是与编程的系统，而是以增强学习的方式，以人类棋手的经验为基础，进行不断学习形成自我能力的。 去年的比赛不仅展现出了AI的创造力，也展现出了人类的创造力。 去年比赛之后，我们继续思考AlphaGo是否可以继续来走围棋创新的路。去年回到伦敦之后，我们更新了AlphaGo的架构。并在今年年初取名Master，和很多顶尖围棋选手在网上对弈，取得了60连胜的战绩。我们今天非常高兴能在乌镇举办围棋峰会，并进行团体赛的配对赛。 我并不同意这是人机大赛，这不是任何电脑的竞赛，而是人利用电脑发现新的知识。就好像哈勃望远镜一样，我们和它一起探索宇宙。而AlphaGo就像是哈勃，我们和它一起探索围棋。 我们相信可以利用人工智能取得前所未有的成就。人工智能能够帮助领域专家以更快速度取得更大突破。 我们希望未来与人类专家合作，找到更多创新的机会。我们希望AlphaGo能够在其他领域获得一些突破。实际上，我们现在已经利用了AlphaGo的技术节约数据中心的电量使用，可以解决40%。实际上，只要你对这个时代的疑难问题抱有兴趣，都可以利用人工智能来解决。 我们希望AlphaGo能够不断发展，希望本周的赛事能够探索围棋新的打法。无论结果如何，最终胜利都属于人类。

如果不对 AlphaGo 背后的神经网络系统稍作了解，你很容易以为 AlphaGo，在对局开始前跟李世石站在同一起跑线上。 作为一种人工智能的 AlphaGo，和 IBM 在上个世纪打败国际象棋大师卡斯帕罗夫的深蓝超级计算机，以及当代的苹果 Siri、Google Now 有着显著的区别。 要了解 AlphaGo，首先我们需要了解 AlphaGo 背后到底是一个什么东西。 它背后是一套神经网络系统，由 Google 2014 年收购的英国人工智能公司 DeepMind 开发。这个系统和深蓝不同，不是一台超级计算机，而是一个由许多个数据中心作为节点相连，每个节点内有着多台超级计算机的神经网络系统。就像人脑，是由 50-100 亿个神经元所组成的，这也是为什么这种机器学习架构被称为神经网络。 你可以将 AlphaGo 理解为《超验骇客》(Transcendence) 里约翰尼·德普饰演的人工智能，而它所控制的超级计算机，就像影片里被人工智能心控的人类一样，共同为一种蜂群思维 (Hive Mind) 服务。 AlphaGo 是在这个神经网络系统上，专为下围棋 (Go) 而开发出的一个实例。然而，虽然名字已经介绍了它的功能，AlphaGo 背后的神经网络系统却适合用于任何智力竞技类项目。 这个系统的基础名叫卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) ，这是一种过去在大型图像处理上有着优秀表现的神经网络，经常被用于人工智能图像识别，比如 Google 的图片搜索、百度的识图功能都对卷积神经网络有所运用。这也解释了为什么 AlphaGo 是基于卷积神经网络的，毕竟围棋里胜利的原理是： 对弈双方在棋盘网格的交叉点上交替放置黑色和白色的棋子。落子完毕后，棋子不能移动。对弈過程中围地吃子，以所围“地”的大小决定胜负。 AlphaGo 背后的系统还借鉴了一种名为深度强化学习 (Deep Q-Learning, DQN) 的技巧。强化学习的灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。不仅如此，AlphaGo 借鉴了蒙特卡洛树搜索算法 (Monte Carlo Tree Search) ，在判断当前局面的效用函数 (value function) 和决定下一步的策略函数 (policy function) 上有着非常好的表现，远超过上一个能够和人类棋手旗鼓相当的围棋程序。 AlphaGo 所采用的 DQN 是一种具有广泛适应性的强化学习模型，说白了就是不用修改代码，你让它下围棋它能下围棋，你让它在红白机上玩超级玛丽和太空侵略者，它也不会手生。作为一个基于卷积神经网络、采用了强化学习模型的人工智能，AlphaGo 的学习能力很强，往往新上手一个项目，玩上几局就能获得比世界上最厉害的选手还强的实力。 2014 年，已经被 Google 收购的 DeepMind，用五款雅达利 (Atari) 游戏 Pong、打砖块、太空侵略者、海底救人、Beam Rider 分别测试了自己开发的人工智能的性能，结果发现：在两三盘游戏后，神经网络的操控能力已经远超世界上任何一位已知的游戏高手。 DeepMind 用同样的一套人工智能，不调整代码就去测试各种各样的智力竞技项目，取得了优异的战绩，足以证明今天坐在李世石面前的 AlphaGo ，拥有多强的学习能力。 在此之前，DeepMind 进行过的无数虚拟棋局训练，以及去年击败欧洲围棋冠军樊麾二段的经验让 AlphaGo 已经训练出了顶尖的弈技，极有可能高于世界上任何已知的围棋高手。 尽管棋盘上风云变化，早在本次开战前，AlphaGo 跟李世石就已不在同一起跑线上了。根据 DeepMind 透露的情况，从去年 10 月 5-0 击败樊麾二段到现在，AlphaGo 已经在神经网络容量（数据容量）以及自己跟自己下棋用于训练的数据质量上有了较大的提升。而且神经网络的分布式计算延迟也得到了优化，最终使得 AlphaGo 能够在两小时的限定时间内击败了李世石九段。 AlphaGo 只是 DeepMind 证明自己的一个工具。你也可以将这次和李世石的对局理解为 Google 的公关策略。 2014 年，这家公司曾经在其官网上写道： DeepMind 致力于用研究深度学习的方式去真正了解智慧 (solve intelligence) 。但对于 DeepMind 和 Google 来说，打造 AlphaGo 以及其他人工智能神经网络不是终点。 将机器学习和神经科学进行结合，打造出一种“一般用途的学习算法”。通过这种算法，DeepMind 和 Google 希望能够将智能“定型化”，理解智能是什么，进而更好的帮助人类理解大脑。DeepMind 联合创始人之一的 Demis Hassabis 曾经写道： 用算法将智慧提炼出来，有可能成为理解人类思维最神秘原理的最佳方式。 attempting to distil intelligence into an algorithmic construct may prove to be the best path to understanding some of the enduring mysteries of our minds. 在 Google 收购 DeepMind 前，收购条款中的一项就是 Google 必须成立人工智能道德委员会。因此，在目前阶段人们不必担心这样的人工智能最终杀死或统治人类。但至少，人工智能在围棋这样的智力类竞技项目上击败人类，是已经注定的事情。 作为一种决策树巨大的游戏，围棋本来适合人脑思考，不适合机器运算。但 DeepMind AI 的方向就是模仿人脑思考，用神经网络“重现”智慧。 文/光谱

这一次，在乌镇即将举办的线下对弈似乎就是为了彻底将人类将死。但对于大多数人来说，内心已经可能有了一个对比赛结果的预期。毕竟，Master在今年年初60场大战的不败战绩已经可以说明问题。 既然AlphaGo已经这么厉害，那么还让它去和柯洁比赛有意义吗？ 答：当然有意义。 标题中的这个问题，其实并不来自于媒体，而是来自于马云。 在刚刚过去的清明节假期里，马化腾、马云和李彦宏同时站在了2017 中国（深圳）IT 领袖峰会的台上，探讨了关于人工智能的话题。期间，马云对AlphaGo式的人工智能提出了十分尖锐的质疑： “大家把 AlphaGo 说得天花乱坠，很恐怖的样子。我个人觉得，So TM What？” 而在此次发布会上，Google的大中华区总裁石博盟对这个问题似乎是有准备而来。在现场回答的三个问题中，都在解释为什么AlphaGo与人类棋手对弈如此重要。 第一个问题直接就是：AlphaGo和柯洁对弈是否有意义？ 这个问题的答案是肯定的，但并不是外界理解的“这对Google来说是一种宣传行为”。 石博盟解释说，AlphaGo在围棋方面已经做得很好了，但今天的结果是DeepMind的人工智能科学家和世界各国的围棋顶尖选手共同探索的结果。在这个过程中，其实并不是人类在与人工智能对战，而是科学家和围棋选手在共同探索。 科学家探索的是人工智能，而围棋选手探索的是围棋艺术。AlphaGo的每一次升级，都意味着DeepMind的人工智能科学家对“如何在有限信息下做出更优选择”这一问题有了更深刻的认识，而这一问题正是让人工智能理解人类、产生思维的关键。 在获取棋局信息后，AlphaGo 会根据策略网络（policy network）探索哪个位置同时具备高潜在价值和高可能性，进而决定最佳落子位置。在分配的搜索时间结束时，模拟过程中被系统最频繁考察的位置将成为 AlphaGo 的最终选择。在经过先期的全盘探索和过程中对最佳落子的不断揣摩后，AlphaGo的搜索算法就能在其计算能力之上加入近似人类的直觉判断。 对棋手而言，柯洁也谈到，与人工智能的多次对弈是十分有收获的。在AlphaGo胜过李世乭后，中国围棋队的成员多次复盘了所有比赛，从中发现了很多新的思路。 在以往的围棋比赛过程中，总有一些“套路”是不会被打破的，这些套路曾被奉为人类经验知识的圣殿，是不可更改的。但AlphaGo正是通过突破这些规矩，达到了新的高峰，这对人类本身来说也是一种启发。这次的比赛中，中国围棋队将会针对人工智能去研究一些针对性的着法，但目前还不能透露更多信息。 第二个问题是：AlphaGo在全面超越人类之后，是否有意愿举办机器人与机器人之间的对战？ 针对这个问题，石博盟给出了否定的答案。 AlphaGo在自身训练的过程中本身就会进行自我博弈，与人类的比赛一方面是为了让人工智能能够更好地理解人类，另一方面是通过比赛这种形式促进人类对人工智能的感知，同时也让更多人关注人工智能和围棋这项运动。 而机器与机器的比赛，在Google看来才是真正没有意义的比赛，所以Google（至少暂时）不打算举办任何机器对战机器的比赛。 第三个问题是：在发布会的当天，深圳正在举办一场人类与人工智能的德州扑克比赛，Google对此有什么看法？ 石博盟说，无论是围棋还是德州扑克，这种与人工智能的游戏本身并不重要。重要的是通过围棋和德州扑克这样的手段去模拟人的思维，提升它的认知与思考能力。这也是为什么在这次的赛程中会设置配对赛和团队赛的原因。 所谓的配对赛，是指让人类棋手和AlphaGo组队与另一个人类进行博弈。在这种比赛模式下，人类和人工智能会互相弥补对方的思考盲区。 而所谓团体赛，则是让多位人类棋手共同与AlphaGo进行比赛，这可以让AlphaGo学习到群体决策与个体决策的区别。 两者都会更进一步的让AlphaGo感知到人类在进行围棋博弈时的思考路径，也可以让科学家能够更好地观测到深度学习算法在应对不同情况下的表现。 而人工智能在深度学习能力上的提升，最终总会落在马云所指的那些“有用”的领域。 比如最近刚刚在中国上线的Google翻译最新版就搭载了神经网络学习机制，它在准确率上的进展比传统翻译器在过去10年里的进展都要大。或者更远一点说，这样的技术还能够为医生在检测和治疗癌症、糖尿病等疾病时提供帮助。 这并不是Google的团队沉浸在自吹自擂，与马云同台登上中国（深圳）IT 领袖峰会的马化腾其实也用类似的观点反驳了马云的质疑： 腾讯旗下的人工智能棋手“绝艺”也曾在在线网站击败柯洁11次，3月19日又夺得了世界围棋AI比赛的冠军。马化腾说AlphaGo的出现极大扩展了人类的认知范围和对人工智能的理解。就像在金融、医疗、无人驾驶领域的模拟测试一样，研究这一过程本身会给人类带来大量的经验和理论。 这令人想起了去年上映的科幻电影《降临》，在这部“语言学大片”里讨论了一个许多科幻电影中都一带而过的重要问题：当我们与另一个物种接触的时候，如何通过语言让我们能够互通有无。而影片中，中国与外星生物进行沟通时就使用了“麻将”这种游戏作为语言。 而在AlphaGo这里，围棋就成了人类与人工智能这种“生物”交流的方式。尽管现实并不像科幻电影中描述的那么浪漫。但DeepMind的科学家们确实从AlphaGo的每一次对弈中更加了解深度学习，而AlphaGo也在这一过程中更了解人类棋手在想什么。 对了，这次比赛之所以选在浙江的乌镇，是因为浙江自古围棋氛围就很浓厚。浙江的烂柯山，就是传说中人类围观仙人下棋，回家后却发现时间已过百年的地方。所以从某种程度上说，你看的其实并不是围棋比赛，而是一次第三类接触。 不知道这个答案，能否让那些觉得AI下棋只是作秀的人满意。

2016年3月，李世石VS“阿尔法狗”（AlphaGo）的世纪人机大战第一季引发空前关注。 高手过招，外行看热闹，内行看门道。 日本围棋曾经横扫中韩，三国的围棋爱好者很多都是因为看了日本漫画《棋魂》而对围棋产生兴趣。 近年来日本围棋地位下降，围棋人口也有所下降。不过，日本许多职业选手都有与机器有过对战经验，曾见证围棋人机对战历史。 “阿尔法狗”问世之前，法国的CrazyStone和日本的Zen（“天顶”）被认为是最强围棋AI（人工智能）。 2013年石田芳夫九段在与crazystone和zen的让4子局中，一胜一负。2014年，依田纪基九段也是在让四子局中，负于CrazyStone，但赢了Zen。 在第一季人机大战第三场前，《錄音筆》对话石田芳夫、依田纪基等5位日本围棋名宿，这五位身经百战的九段高手如何看待“阿尔法狗”的连胜？ >>> 《錄音筆》：“阿尔法狗”已连续赢了两场，各位如何看待“人类的失败”？ 石田芳夫：十分吃惊，AlphaGo比与樊麾对局时的段位感觉更强了。第一局时，感觉李世石九段并没有完全把握到AlphaGo的强大。不是平时那个强大的李世石。 依田纪基：AlphaGo的强大令人意外。没想到进化到这一步。但是现在5盘棋还没完，我会一直关注李世石的对局。 山下敬吾：虽然知道职业选手输（给机器）的这一天总会到来，直到听说今年欧美的职业选手被打败，还觉得很遥远。听到这次的新闻，想到还没有赢过李世石，有点受打击。 高尾绅路：没想到李世石会输，十分吃惊。人类输给电脑总有一天会到来，但没想到这么突然，没有一点防备。 三村智保：非常遗憾。但确实可能输。 >>>> 《錄音筆》：日本经常举行一些与电脑下棋的人机围棋大会。比如日本棋院近年举办的棋士与软件的正式对局“电圣战”。此次的对战和这种类型的比赛有什么不同。围棋机器的进化意味着什么？ 石田芳夫：其他的软件是挺强的，一直觉得他们能和职业选手实力相当至少还有10年。这个未来竟然已经到来了。 山下敬吾：以往比赛都是让子局，让3子或让4子（译者注：比如依田纪基让四子对阵Zen告负）。而像此次，互先（下番棋时轮流先行）的情况下输棋，是完全不同的。 依田纪基：虽然李世石连败是事实，但并不觉得“人类棋士”失败了。但是，李世石作为最强序列的棋手之一也是事实，这让人无法接受。 高尾绅路：这次的对局意义重大。李世石是能代表人类的棋手。如果这次的5局战失败的话，不得不承认电脑已经超越人类。 此次对战的围棋软件，使用了深度学习的技术而变的更加强大。听说这一技术会被用在医疗等领域。如果能通过围棋，让未来变得更好，没有比这更值得开心。 三村智保：以往日本进行的人机对战并不是像这样认真的要决出个你死我活。更不要说达到威胁人类的等级。而这次的却真实地证明电脑能够在围棋领域超越人类。 >>>> 《錄音筆》：许多人将围棋称为“人类最后的堡垒”，各位怎么看？对于棋手来说，围棋和其他的棋类有什么特别之处？ 石田芳夫：围棋无限大的可能性和难触及底部的深奥，对于以此为前提而生的棋手来说，想给软件开发者一个大大的赞。 山下敬吾：围棋比其他的棋类游戏的选择更加多，规则也不是像日本将棋和国际象棋那样只要夺取对方的“王”就能胜利，这也是电脑要应对的难点。 依田纪基：没想到顶级的专业选手这么早就被追赶上，但是围棋不会因此而不存在。我看过棋谱，但自己还没（有和AlphaGo）下过，所以还不能接受AI已经在围棋上超越人类的说法。估计中国也应该能出现能够击败AI的棋手。 高尾绅路：围棋和其他的棋类游戏不一样，是没有“正解”的游戏。更加自由，感觉和感性在这里变得更重要。在这个领域，电脑竟然能超越人脑，很让人吃惊。 三村智保：围棋是电脑几乎不能完全理解的深奥游戏，即使对于棋手来说，也有着永远无法解开的谜。正是因为有谜团的存在，才是围棋的最大乐趣。 文/张颖倩

5月23日 开幕式 9：00-10：00 柯洁VS AlphaGo 第一局 10：30-17：30 媒体发布会 18：00-19：00 5月24日 AI论坛 09：00-18：00 5月25日 柯洁VS AlphaGo 第二局 10：30-17：30 媒体发布会 19：00-20：00 5月26日 配对赛 08：30-11：30 午休 11：30-12：30 团队赛 12：30-18：30 媒体发布会 19：00-20：00 5月27日 柯洁VS AlphaGo 第三局 10：30-17：30 闭幕式 18：00-19：00 用时规则： 　　（一）5月23，25，27日 柯洁与AlphaGo三番棋：每方3小时，5次1分钟读秒； 　　（二）5月26日 配对赛：每方1小时，1次1分钟读秒； 　　（三）5月26日 团队赛：每方2小时30分，保留3次1分钟读秒； 　　团队赛中，时越、芈昱廷、唐韦星、陈耀烨和周睿羊5位世界冠军将合力对抗AlphaGo，建立棋手“神经网络”，降低心理因素影响，从而做出更加客观的判断。配对赛中，古力与连笑将分别搭配AlphaGo组队，挑战棋手如何去理解AlphaGo的独特风格并与之合作。