十年前的今天，AI 用“神之一手”给人类上了一课

本文来自微信公众号： APPSO ，作者：发现明日产品的，原文标题：《十年前的今天，AI 用「神之一手」给人类上了一课》

今天，距离改变世界的李世石大战阿尔法狗（AlphaGo），已经整整过去了十年。

多年后，李世石在接受外界采访时，仍难以忘怀当时的感受：「输给AI，有种感觉是，我整个世界都塌了。」

他当初在接受邀请时，觉得那会是一次「好玩」的经历：「好玩的前提是我觉得会赢。我从未想过自己会输。」

这份自信并非傲慢。围棋长期被视为AI难以攻克的最后堡垒——棋盘上可能的局面数量高达10的170次方，远超宇宙中原子的总数，传统算法根本无从穷举。

正因如此，许多专家当时预测，AI要赢过人类顶尖棋手，至少还需要十年。然而，AlphaGo提前了十年。

这场比赛中，有一个细节后来被反复提起：第二局的第37手。AlphaGo将棋子落在了一个人类职业棋手几乎不会考虑的位置。

现场解说员一度认为这是失误，观众席上的棋手们面面相觑。但一百多手之后，那颗棋子恰恰处于制胜的关键位置——它的价值，在百步之后才得以显现。

这就是著名的「第37步」。

今天，DeepMind创始人Demis Hassabis在X平台发文称：

十年前，AlphaGo在首尔的那场传奇比赛开启了人工智能现代时代的大幕。著名的「第37步」向我们表明，AI技术已准备好应对科学等领域中的现实世界问题——而这些方法所激发的新思路对于构建通用人工智能（AGI）至关重要。

「第37步」也成了一个流传至今的隐喻：它代表那些看起来不合理、却最终被证明正确的决策；代表超出人类直觉边界的创新；也代表在某个系统或竞争中，突然改变局面的关键一步。

击败人类后，更强的AI在进一步去「人味」

「我没有办法再去享受围棋，所以我就退役了。」

与AlphaGo对战的三年后，李世石正式宣布退役。对于5岁就开始学围棋的他而言，围棋不仅是竞赛，更是一种艺术，是棋手个性与风格的延伸。但在AI时代，它却沦为效率的游戏。

让他更难释怀的，是AI还在继续进化，且越来越「去人化」。

2017年，DeepMind发布了AlphaGo Zero。AlphaGo的诞生，依赖神经网络对人类高手3000多万手棋谱的学习；而AlphaGo Zero从一开始就彻底抛弃人类经验，训练期间不接触任何棋谱，单纯靠自我对弈从零生长。仅仅三天后，它便以100:0击败了AlphaGo。

《大西洋月刊》称其为「不需要从人类身上学习任何东西的AI」。

DeepMind并未止步。此后推出的AlphaZero，在不具备任何先验知识的前提下，仅凭规则便在数小时内自学掌握了国际象棋，不仅击败了人类顶尖棋手，更超越了当时最强的专业象棋程序Stockfish。

而象棋已被人类和计算机研究分析了数十年。连在这样一个被反复「穷举」过的领域，AlphaZero依然走出了人类从未尝试过的新策略。

AlphaGo和AlphaGo Zero的棋谱，难以理解到被棋手们直接称为「外星文明投下的一本神秘指南」。

美国职业棋手Michael Redmond于2017年表示，人类学习围棋的重要方式是搭建一个故事：「那是我们沟通的方式，它是一件非常人性的事。」面对「AI味」棋路，他说，人类棋手往往很难真正投入其中：「AlphaGo下棋的方式，总让人觉得很非人性。」

这也正是李世石痛苦所在。围棋对他而言从来不只是胜负，而是表达自我的语言。而「第37步」恰恰说明，这门语言里，AI已经有了人类读不懂的章节。

退役后，李世石开始执迷于AI，开设围棋学院、出书、推出桌游之余，还开始在各地做关于AI的演讲：「我算是很早开始面对AI的问题，其他人也将会经历。那未必会有开心大团圆结局。」

对他来说，AI最让人担忧的地方，在于它可能改变人类的价值观：「过去，人们会对创造力、原创性和创新充满敬畏，但自从AI出现以来，这些很多都已经消失了。」

人机共创时代

并不是所有人都同意这个讲法。

「AI毁灭了围棋圈所有存在的秩序，然后开始重建。」康奈尔大学研究AI的围棋爱好者Jiuheng He如此描述。

在香港一家围棋学院里，老师Ng Chee Man会为学生提供iPad来辅助学习——每次落子，AI都会实时给出「最佳走法」建议，并记录下哪些步下得好，哪些不好。这种训练方式，正在成为全球围棋学院的标配。

数据也印证了这一转变。2023年，《美国国家科学院院刊》发表了一项以1950至2021年共580万手棋谱为基础的研究，结论令人振奋：在AlphaGo击败李世石之前，人类棋手的判断质量在66年间几乎没有变化；但从2016、2017年起，这一数字开始明显攀升。

换言之，人类赢不了AI，但因为AI，人类变得更强了。

DeepMind首席研究科学家、AlphaGo项目负责人David Silver评论道：

「看到人类棋手能如此快速地适应，将这些新走法融入自己的方法中，正是让人非常振奋的事。这些结果表明，人类将在AI发现的基础上，大大提升自身潜力。」

事实上，早在AlphaGo公开亮相前，这一规律就已有迹可循。曾在不公开测试中对决AlphaGo的法国棋手樊麾，虽然落败，却说AlphaGo让他以全新方式审视围棋，技术因此飞速提升，世界排名随之跃升。

2017年被AlphaGo击败的柯洁，在2023年也坦言，自己除了正式比赛外，已经很少与真人练习。在他看来，AI已经成为围棋创造力的新源头：

创造性必须投入实战并得到检验。现在围棋创新的大部分是AI来完成，我们想下一些和以前不一样的棋，大概率会输，因为AI通过大量实战，得出了和之前不同的思维——这才是创造力。

这种人机协作的思维，在新生代棋手身上体现得最为彻底。韩国棋手申真谞，首位夺得世界冠军的00后棋手，棋迷称他「申工智能」，正是以长时间的AI训练著称。

他曾于第25届农心杯实现跨赛季16连胜，超越前辈李昌镐的历史纪录。谈及与AI的关系，他说：「我觉得我和AI现在是朋友关系。AI和人类的思路完全不同，它通过数学算法解决问题，借鉴AI的思路使我受益良多。」

从李世石的崩塌，到申真谞的崛起，恰好是同一枚硬币的两面：前者是第一代直面冲击的人，后者是第一代将冲击化为养分的人。「第37步」对他们的意义，截然不同。

十年前，「第37步」告诉世界：AI能走出人类从未想到的路。十年后，围棋这面镜子告诉我们：真正的问题从来不是人类能否赢过AI，而是人类如何与它一起，走向那些连AI也尚未到达的地方。