當年和圍棋世界冠軍李世石一戰成名的AlphaGo又回來了，帶著大師的名頭，和一身的新本領。閉關修行後的AlphaGo棋力大漲，化身網路棋手“Master”，一舉挫敗當今棋壇60名頂尖高手，氣吞萬里如虎，無人能擋。
鑒於可能還有不少網友對這次AlphaGo重出江湖的來龍去脈不太熟悉，只是從間或的報導中瞭解了部分細節，IT之家這裡不妨為大家先簡單梳理一下。
事情起源於2016年12月29日，一個名為“Master（大師）”的帳號出現在弈城圍棋網上，號稱韓國九段“網路棋手”，不斷向其他九段的高手發起挑戰。不過，這個名不見經傳的棋手一開始並沒有獲得高手們的回應，也在情理之中。
由於未能獲得直接和頂級高手過招的機會，Master開始改變策略，從一些段數稍低一些的對手打起，以此來引起注意。結果也正如其所願，Master輕鬆掃滅各路棋手，其中包括謝爾豪四段、孟泰齡六段、於之瑩五段等，首日打出了一波10：0的小高☆禁☆潮。對手雖不是世界頂級，但也畢竟有足夠的分量，於是Master引起了棋手們的注意。
30日，剛剛展露頭角的Master再次上線，這一天它迎來了10位對手，然而這10位最終都成為它刷成績的“棋子”，其中甚至包括當今韓國圍棋屆第一人樸廷桓，這一戰讓Master名聲大躁，同時，成績刷新為20：00。
31日，各路高手被Master的戰績吸引過來，紛紛與之對戰，其中包括新科百靈杯冠軍陳耀燁九段、羋昱廷九段、唐韋星九段，以及此前戰敗的樸廷桓。但高手們連番轟炸似乎並沒有對劇情的走向產生影響。當天，Master的戰績刷新為30：00。似乎是有組織有預謀的，一天10盤，不多不少，這時候，大家都開始猜測這位神秘的Master究竟是何方神聖？
跨年之後，Master開始轉戰另一個平臺野狐網。1月1日，它的對手更加重量級，但這些都無法終止它連勝的紀錄。而到了1月3日，Master已經獲得了50場連勝，這第50盤的對手正是當今世界排名第一的柯潔，結果是
柯潔中盤投子認輸
。
1月4日，神秘選手Master在第54場對局中迎來了“棋聖”聶衛平，引發外界極大的關注。而這一次，
棋聖也沒能阻止Master
，雙方交戰至253手，聶衛平執白7目半負Master。而Master在對局結束後打出繁體字“謝謝聶老師”。
到這裡，看起來已經沒有人能夠阻擋Master的腳步了，相比這個，大家更關心的是Master真實的身份，當時聲音最多的是“Master”其實就是AlphaGo的馬甲，不少與之對局的棋手也堅稱此觀點。當然，現在我們已經知道，“Master”就是AlphaGo的升級版，那個4：1擊敗過世界冠軍的機器人。
整個事件是不是頗有一番武俠小說的味道？“絕世高手化名街頭豎子，六十回合掃遍天下豪傑”……60回合，要知道這可不比當年對戰李世石的4：1，60場不敗，說明AlphaGo確實內力大漲，那麼究竟漲在哪裡了？
這目前還沒有詳細的答案，但我們可根據AlphaGo分析一番。AlphaGo背後的核心技術是使用了兩種深度學習神經網路，即
“策略網路”和“價值網路”。
AlphaGo採用“蒙特卡洛樹搜索”演算法將“策略網路”和“價值網路”綜合起來決定走哪一步。
稍微深入一些，其實AI下圍棋這件事，本質問題就是從一個19*19的空棋盤開始，每走一步，將當前的棋局看做一個盤面，在這個盤面中，考慮所有合法的落子點，然後從這些點中搜索出最佳的節點，每一個節點帶有兩個參數：訪問次數和品質度。其中品質度和當前落子點可能的獲勝概率有關，背後有複雜的演算法。
可以想像，從開始到下完，AI會形成一個非常龐大的樹狀搜索網路，
這是AI下圍棋和象棋相比難度差異巨大的關鍵所在。
當然，整個網路的寬度（落子的節點數）和深度（一步一步往下走的盤面數）十分龐大，AI在思考的時候不能遍歷完全，這就需要“策略網路”和“價值網路”來減少遍歷的寬度和深度，只針對最適合的幾個節點進行考慮。
▲象棋遍歷網路
▲圍棋遍歷網路
“策略網路”首先通過輸入人類棋譜資料進行大量的訓練（SL落子策略），
不過這個學習更多是孤立的
，只針對每一步而言如何模仿人類的走法，而不以贏棋為目的。然後進行強化訓練（RL落子策略），
自己和自己下棋進一步完善參數
，這裡就要以勝利為目標了，如果勝利了，那麼這個勝利過程中所有落子點都會獲得正面的評價。另一方面，“價值網路”
主要負責對整體局面的評估
，通過判斷整體局面的勝率來輔助落子。
在此基礎上，結合蒙特卡羅搜尋樹框架下構成的一個系統，大體上就是的機制。那麼Master究竟漲在哪裡了，目前還沒有更多的消息透露，但從穀歌公告的隻言片語可以看出，Master可能完全沒學過棋譜，也就是說，Master可能完全是靠自己和自己對局成長起來的，之前說過，這個策略下，Master更多以勝利為目標，可能會出現一些讓人開始無法理解的走法，但最終目的是勝利。
IT之家視點：
無論Master是否屬於穀歌，無論Master實力究竟漲在哪裡，這短短時間裡人工智慧AlphaGo的進步都是令人驚歎的。AI在未來的應用場景細思之下已經可以讓人倒吸一口氣，
值得我們長期關注。
但
借此開始盲目熱炒人工智慧也是不可取的
，AI完全取代人類的路還很長，與其現在開始炒作，
不如認真思考人類應該如何應對AlphaGo們的時代吧
。