在韓國，那些賽前看好李世石的人們，在首戰過后，就從來沒有缺少過把AlphaGo當成人類對手看待的浪漫主義。韓國兩家大報在頭版頭條上，都把谷歌比喻成了人類：《韓國日報》的標題把機器描繪成了人類頂尖棋手面前，穩如泰山般的存在；而在韓國的老牌媒體《朝鮮日報》那里，AlphaGo是一個剛剛2歲，卻擊敗了數千年歷史的人類圍棋的孩童。
 
但第二場比賽過后，這種浪漫設想頓時消失得一干二凈。李世石再次認輸，觀賽室內沉默得可怕，只有各家媒體記者們趕稿時的鍵盤敲擊聲此起彼伏。賽后發布會照樣擠滿了韓國的媒體人，但除了調試閃光燈，我們再也聽不到上次那種大聲的議論和交談。
 
原因或許是因為AlphaGo的第二場表現太嚇人了。
 
37尖沖，似乎是第二場比賽最重要的一步棋。在新浪體育的同事眼里，AlphaGo的這次落子不會有哪一個人類棋手能夠做得出來。盡管這手棋看上去像是業余水平才有的“手筆”，但旁觀者紛紛表示看不懂電腦到底在想些什么。幾步之后，這個位置的作用就顯示了出來。中盤過后，聶衛平都表示要向電腦這手棋脫帽致敬了。
 
AlphaGo落子的根據，似乎是價值網絡估算出37尖沖的勝算最高，但這手棋從來沒有出現在職業棋手的布局里。按照人類的現代圍棋理論，這次落子不可思議，人人唯恐避而不及。在人類圍棋的常識之外發現了新的天地，這估計是聶老向AlphaGo致敬的原因。
 
到這里，大家心里明白：把AlphaGo當作一個人類棋手看待，是一種多么不客觀的浪漫主義。要理解AlphaGo的實力，最好不要用人類的經驗輕率地判定電腦招法的優劣。

把目光移出這次人機圍棋大戰之外，你其實會發現科技催生出的機器邏輯，一直以來都在你的身邊違反人類的既有認知。首局比賽結束之后，我向體育同事解釋為什么大家都把電腦當人看有可能是錯的時候，拿掃地機器人舉了例子：看上去這個橫沖直撞的東西沒有章法，還不如自己拿起掃帚清掃房間的速度快，但它在你上班不在家的時候，卻可以把房間打掃干凈——從結果上看，機器和人類達到的效果一樣，甚至比人類更好，因為它節省了你親自打掃房間的時間。
 
這種機器邏輯與人類邏輯的沖突，在雙方對弈時，體現得更明顯。自始至終，我們在觀棋室的大屏幕上，看到的是掙扎中的李世石。他坐立不安，抽煙、喝咖啡、把拳頭握緊貼在嘴邊，舉起棋子想要放到棋盤上的某個位置卻又搖移不定，在被超時判負前的最后一秒還是把子落在了兩分鐘之前就在思考的地方。李世石昨天碰到的那堵墻，在第二場比賽仍然沒有繞過去。
 
但在人族代表的對面，代替AlphaGo執子的黃士杰冷靜得像是工廠里的操作員。他安然地坐在電腦屏幕旁邊，等待李世石思考完畢，然后轉身移動鼠標，根據屏幕結果把黑子擺到棋盤上。黃士杰的操作-等待-落子，每次差不多都是是一分多鐘。雖然偶爾也會迅速落子，但在保持勻速感這件事情上，AlphaGo比李世石要好很多。
 
不過，這種沖突并不妨礙棋譜上最終呈現的結果：這確實是一場高水平的棋手交戰。美國圍棋解說員邁克·雷蒙（Michael Redmond）評價第二場比賽中的AlphaGo采用了更加激進的風格。從比賽一開始到最后，它一直都在掌握局勢。在雷蒙眼里，以往只會消極應對，見招拆招的圍棋程序，開始有了創新性。
 
PS：比賽結束之后，我們在前方遇到了一家韓國的圍棋程序開發公司。和這家公司的技術大牛交流的時候，我們問起了大家都在熱議的“打劫”，問他AlphaGo會不會不擅長打劫。這位程序員大牛微微一笑：“提這個問題的人要么不懂圍棋，要么不懂技術。計算機對形勢和轉換的判斷速度比人類要快，所以AlphaGo也比李世石更會打劫。”
 
你看，還是不能用人類邏輯去思考AlphaGo吧。

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