Alphago又赢了! 5队友想靠团体赛帮柯洁群殴AlphaGo, 最终被彻底反杀
5人围剿AlphaGo的结果如何?答案仍然是“被机器秒杀”(还是上午的人机合作战更精彩一点,简直打开新世界大门)。事实证明，在AlphaGo面前，“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的说法是不存在的。
在下午的人机团体战中，5位人类顶尖棋手陈耀烨、周睿羊、芈昱廷、时越、唐韦星(均为9段)尽管集群体智慧之力，也未能打败AlphaGo，最后主动认输。看来，他们为柯洁“复仇”的预想已经破灭了。
从左到右分别是时越，芈昱廷，唐韦星，陈耀烨，周睿羊
根据比赛设定，每方仅有2.5小时。在时间紧张的情况下，五人团队究竟谁布局，谁主攻，谁辅助，分工必须要明确。
在比赛刚开始布局的时候，陈耀烨、周睿羊、芈昱廷、时越、唐韦星(执白子)一方的气氛非常轻松，而负责“主刀”的周睿羊也一直嘻嘻哈哈，心情非常不错。
但就像AlphaGo与柯洁此前的对战策略一样，这只狗最喜欢“后期发力”。当然，这跟AlphaGo的算法设计有直接关系。因为每下一步棋，其计算量就会变少，也就是说，越往后，AlphaGo的思路就会越清晰，“精力”就会越充沛。
果然，AlphaGo很快就掌握了局势，特别是在赛程已经过去30分钟后，周睿羊的表情已经不像一开始布局时那样乐观，而是陷入严肃的沉思中;同时，5人的用时也逐渐增多，与AlphaGo拉开差距，而盘面及胜率也逐渐处于明显劣势。
被柯洁誉为“AI机器人”的不吃不喝的黄博士
值得注意的是，在对弈中，AlphaGo又使出了自己最喜欢的“点三三”，这是这几天比赛中最频繁出现的一着，也是人类棋手认为应该最谨慎出手的一着，大概以后会因为AlphaGo“翻身”成为围棋界最流行的下法。
此外，这局棋的另一个特点就是AlphaGo“大局观“愈发明显。与上午的”出其不意“相反，AlphaGo的每一步都似乎气定神闲，在中后期又进入“小心谨慎”阶段，与第一天对弈柯洁的中后期状态很相似。
这说明了什么?证明AlphaGo已经“胜券在握”。因为以“赢”为目标的前提下，它在保持较高胜率的时候，往往会走风险最小的那条路。也就是说，你看它拼的时候，证明它形势不太好，反而是打的亦步亦趋的时候，才证明它掌握了局势。
5人在商量策略
果不其然，在团队还剩38分钟左右时，周睿羊已经紧皱眉头，非常无奈，似乎不知该怎么下子了，而棋局似乎也尽在AlphaGo的掌握，只准备“收网”了。这个时候，双方的用时差距已达到1.5小时。
进入倒计时阶段，执黑子的5壮汉虽然已经很难扭转局面，但却越战越勇，擅出狠招的唐韦星代替周睿羊执棋上阵;而AlphaGo也似乎也感受到了对方的“怒气”，开始“奔放”起来，频频使出罕见着数。
譬如“打将”(每次读秒时间迫近一分钟时，选择对方必应的地方下一着)这一着，我们就基本没在之前的比赛中见到过。
但很遗憾，就像讲解员王磊所说，局势已经很难撼动，白棋已进入“绝望”阶段。最终，5位顶级棋手联手也不敌AlphaGo，在消耗完全部赛时后，主动认输。
人类团队负责执棋的为周睿羊，右为AlphaGo的“人肉壁”的黄博士
可能这时候你会稍有点疑惑，5人对弈AlphaGo，优势应该绝对会大于1人优势，为何从一开始局势就不太乐观呢?
理论上虽然是这样的，但团体合作引发的问题其实更明显，其弱点就源于“相谈棋”本身的设定。
什么是相谈棋?通俗点说，就是一方有2~5人，围在一起像聊家常一样来对弈下棋，大家“相谈甚欢”，大概就是这么一种对局形式。
比较有趣的是，在纯人类的团体赛对弈中，无论是一对多还是多对多，两拨对手通常都要被隔离开，避免听到彼此的讨论。但这次5人对弈AlphaGo，就不需要“隔离”代AlphaGo执棋的黄博士了，基本是当着黄博士面各种侃大山。
问题来了，虽然相谈棋形式宽松，就像是一场“开卷考试”，但大家一起交头接耳，摆棋质量既有可能因意见不合而降低，也可能因为“一个好汉三个帮”而达到最高水平(譬如进入最后的读秒阶段，单人作战很容易出现点错目，然后逆转局势;但多人作战，就可以帮忙制定策略，减少失误)。
就如王磊8段在讲解这场比赛时所说，在此前进行团体赛的很多时候，多人讨论的时间要远远多于下棋的时间，而性格不合及个人棋风间的差异也是导致棋局发生“变故”的重要原因：
“这5个人的棋风迥异，甚至性格也不太一样。你看芈昱廷和唐韦星都是那种‘超级能讲派’，具备攻击性的棋风，而周睿羊等人是那种大局派，其实很容易出现分歧。”
5个棋手的风格迥异，图片来自网易科技
其实我们来推算中国棋手在合力方面是否有明显优势，可以参考2013年与2015年在广州举办的世界团体赛。这项赛事从第2届半决赛起，比的就是三名棋手共同合作的“相谈棋“。
然而这两次比赛的结果却并不理想，中国选手组成的团队均败给韩国选手组合。特别是在第二届比赛中，柯洁、时越、周睿羊组成的”豪华组合“最后不敌朴廷桓、金志锡与李东勋。
因此，这场5人组成的团体赛实际上并不比柯洁与AlphaGo的三番棋单人对决赢面大。相反，在中国个体过于强大，且棋风具有显著差异的前提下，选手们需要在赛前花费不少时间来训练和磨合。
总之，从这场比赛来看，比起上午的惊心动魄，下午的比赛结果似乎在情理之中，没有较大的反转。这可以说明，在AlphaGo完全能够“以一敌百”的当下，我们不必再关心“人类赢还是AI赢”这种老套的问题，而是应该从上午的“合作战”中看到更多可能性：
在竞技类比赛中，人类应该怎样与机器进行配合与沟通?
在非竞技类事件中，人类应该怎样克服“AI完全靠数据衡量世界”的缺陷?
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