Alphago又赢了! 5队友想靠团体赛帮柯洁群殴AlphaGo, 最终被狗彻底反杀
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？
稍后就会进行全天两场精彩赛事的发布会，此文会持续更新中……
在赛后发布会上，今天参加了配对赛与团体赛的7名顶级棋手全部到场，基本上每位棋手都对今天的比赛有很多感慨。特别是专门与AlphaGo合作过的连笑与古力，他们的确在现场承认了AI作为场上主导更有优势。
赢得了上午配对战的连笑表示，在没与AlphaGo对弈之前，他认为AlphaGo的棋路一定是天马行空的，但没想到它还是更像人类。但在棋面的判断上，他承认AlphaGo更胜一筹：
“其实它下的还是蛮保守的。一开始我觉得这个棋面不能只让AI主导，所以我就挑起了一些战斗，但没想到损失惨重。AlphaGo的表现真的非常稳健，感觉在一步一步等待机会。我想我能赢或许是因为古力的那只AlphaGo没有发挥出水平吧。
但我感觉它并不是这么无敌，它还是有退缩的地方，它很像人类，只是能力上又超越了人类。
而输掉配对赛的古力也在赛后懊恼了一阵后变得更加坦然，甚至把AlphaGo尊称为“Alpha老师”：
在布局阶段，我觉得自己还是能跟上节奏的，当时觉得这棋一直朝着对我有利的方向发展，我还很开心。但到中后盘，我有一个地方没下出来，出现了疏漏，这是我的错。
最后AlphaGo主动认输的时候，我还小任性了一把，认为我是能翻盘的。但越走到后面，我才越发现自己应该是输了。AlphaGo的判断是对的，我想是我跟不上Alpha老师的节奏，它应该是给我留了一些颜面。
实际上我跟连笑都是力战型选手，内心其实很希望AlphaGo能下的激进一些，但等它下的激进一些的时候，却发现我们已经不行了……
从战争了李世石的AlphaGo再到Master，棋手们几乎见证了狗的技术成长之路，特别是连笑与古力，从对战再到合作，对AlphaGo的认识有了巨大的转变：
“去年的时候，我们还不知道AlphaGo的实力，觉得李世石一定能赢。而狗赢了之后我们才通过棋谱发现它这么厉害，现在又跟它的升级版对战及合作，我觉得它的思路更加广阔，棋路也更加丰富了，真的很佩服Google的技术。
而参加团队赛担任“主刀”的周睿羊则很直白地承认了自己的不足，顺便也小幽默地“黑”了队友一把：
“非常感谢团队能让我主下，但这并不是我的个人原因（大家笑）。可能我的责任比较大吧，猜先（就是先决定谁执黑子，谁执白子）都不会猜，4个小伙伴都埋怨我。不过AlphaGo的着法的确比较罕见，后面我们非常弱势。但实际上我们通盘都没有找到机会……不过也许我们执白表现会更好一些。”
不过就像AlphaGo在比赛过程中一直在“观察学习”人类棋手一样，5个顶级棋手也见缝插针地测验了一下AlphaGo是否真的钟情于保守打法：
“到了后面定局的时候，我们就试验了一下AlphaGo是否会走最稳健的路子，就抛了一个棋，但发现狗并没有明显的退让，但有时候也亏一点是一点，反正就是走的很保守。”
而作为DeepMind首席科学家，Davis Silver并不分为这是两场比拼，而是两次最难忘的AI应用及技术的探索形式。特别是人机配对战，就像4位风格迥异的画家在一副画布上涂抹一样，你会发现很多不一样的崭新的东西出现。
实际上，让AI与人类进行合作比赛，更像是DeepMind对AlphaGo进行的一场胜率测试。
如果AlphaGo自己独立作战，它每一步都会向着最终胜率最高的结果而选择下子位置，但加入了两位力战型选手的棋路之后，在某种程度上就扩大了AlphaGo每一步的风险，可能会让最后的胜率产生较大的起伏。
这也是DeepMind的一个探索方向：是否能通过改变每一步的胜率，来控制最终胜率，获得更多可能性。同时也找到AlphaGo更多的弱点：
“在一年来，我们的确找到了AlphaGo的很多弱点并进行了修复。相信在这几天的时间里，我们也会通过比赛，让AlphaGo变得更加完善。”
