为什么是围棋？这是看完纪录片之后一直盘桓脑中的问题。

当年AlphaGo的新闻出来后，我作为围棋外行并不完全理解，如今后知后觉看完纪录片，大致了解了事件的全貌，包括业界轰动的原因以及赛程中职业棋手的挣扎。大家花了不少篇幅讨论这件事带来的影响，这个提前到来的技术突破到底意味着什么？我觉得想清楚这个问题之前，还是得回到我最初的疑问上：为什么那么多的人类事物中，偏偏是围棋成为了隔绝人脑与电脑的标志性分水岭？

AlphaGo与李世石的一战已经过去3年了，如果认真的观看整场比赛，试着去理解李世石所谓“神之一手”的逻辑，你就会发现围棋之所以有着如此高的地位，是因为它充满了“人性”。在开发者的眼中，对战游戏里，双方每一步的决策几乎都可以数据化，我们能够通过一定量的运算来计算每一步的胜率，无论这个运算的体系多庞大，只要能得出最佳答案，人脑就能被电脑打败。

而围棋不同，片中用很形象的动态图像来解释了围棋的运算，在简单的规则之后是无数种可能性，简单来说，这是一个一切都在变化中的游戏：你的每一步走棋带来的结果都会随着对手的布局发生改变。所以对电脑来说，一旦无法猜测对手的思路，也就意味着无法用运算来得到自己的“最佳答案”，围棋之所以特殊就在于此。

可这个问题对人类来说就简单了，对手的性格、脾气、此刻的状态和压力，都能成为判断棋路的依据，甚至我们能通过不断的训练来强化这个技能，这种技能我们人类称之为“情商”。虽然要玩好这种费脑子的游戏看起来需要超高的智商和记忆力，但真正的考验是一个人对全盘的把控统筹能力，平面上，你需要掌控棋盘上每个区域的棋子，除此之外，你还需要对整个时间轴线的走向进行预期，在这个立体的概念里，有意无意的，每一个选择让棋路本身成为了个体性格的诠释。

预估棋路都如此困难，更别提人类还拥有更多的策略。我们知道，取得胜利往往需要牺牲和耐心，所以在性格的因素之上，我们有了各种棋谱兵法里的几千种得胜之道。这就让人脑拥有了更复杂的计算方法，不仅能考虑到棋盘上的策略，纳入计算公式的“参考值”也比电脑多得多。

电脑程序之所以让人感觉“冷冰冰”，就因为它还没能涵盖足够广泛的计算参数，程序只知道遵循现有公式去计算而已，这样的计算结果显得有些呆板，相比之下，我们称之为“直觉”的人脑计算结果就灵活多了。而更让我们自豪的是：如此庞大的计算体量甚至只需要几秒的时间。

但如今不同了，AlphaGo的三层神经网络显得足够灵活，打败柯洁的Master版本在横扫职业棋手之后，有人的评价是“它看起来很有人味”，也就是说这样的计算方法已经几乎完全模拟出了人脑的计算体量，甚至超过了我们。

李世石的第三场比赛中，他用了一个特别的棋路“骗”过了电脑，最终取得胜利，后期分析反复强调李世石这第78步的走法，在程序计算下只有十万分之7的概率，因此电脑玩全没能预判到。而AlphaGo在第二天的比赛中，几乎是现学现用，前期的布局就走出了相当“偏门”的选择，没有任何人看懂了电脑想要干嘛，就在大家怀疑是不是再一次出现Bug时，程序漂亮地完胜。

这里有一个细节，在几乎锁定胜局之后，AlphaGo走了一个“缓手”，后台数据团队说并不是误判，它很明白这不是当下这个时间点上的明智之举，而电脑就是走了这么无效的一步。这简直细思极恐，有没有觉得它除了冰冷的计算之外似乎多了一些情绪化的东西——昨天输给你是个意外，今天我要用同样的方法打败你，而且反正怎样你也要输，走几步没用的闲棋陪你玩玩呗。

不仅是超快速的学习能力让人惊叹，而这里面略带傲慢的态度又让人背脊发凉。懂得“佯攻”、懂得“后手”，在紧张的对弈中学会冷静思考，懂得用一些方法去迷惑对手隐藏自己，这些东西已经不再是人类大脑的专属了。

为什么说围棋的文化甚至能延展到哲学领域，就是因为这种对弈过程的美妙程度我们自己都无法解释，只能用“人性”这个词去囊括它、欣赏它。但可怕的是，如今电脑程序也在与人类的交战里拥有了人性，它不再是那个只懂一味占据领先的运算方法了，从这局之后，它学会了牺牲和隐藏，慢慢地，或许它也能拥有自己的“性格”？而最最可怕的地方是：它会不会有一天把隐藏的策略用在棋盘之外？李世石唯一一次战胜AlphaGo的那局对弈，是人类的智慧？还是AI的故意为之呢？