本輪比賽由韓國棋手徐奉洙幫助谷歌AlphaGo落子，昨天負責落子的是AlphaGo論文作者之一黃士杰。

在今天的比賽中，雙方互換黑白子，AlphaGo執黑對戰李世石。李世石今天明顯調整了部署，下得比較平穩。AlphaGo黑棋在開局形成中國流布局。

在比賽中盤，白棋下出一步罕見的尖沖，令圍棋專家不解。李世石也被這一手驚到，陷入“長考”。李世石在應對AlphaGo這一步時花費了十多分鐘的時間。

AlphaGo下法很積極，一直在四處求戰，李世石一直在避戰。雙方戰斗進入膠著狀態。

最終在比賽進行到四個半小時后，211手AlphaGo執黑中盤勝，李世石宣布認輸。

人類對人工智能的擔憂

昨日AlphaGo在戰勝李世石，引發了大眾對人工智能威脅人類的擔憂。諸如特斯拉CEO馬斯克、理論物理學家霍金等科技界的名人都對人工智能的發展持消極態度。

而DeepMind(AlphaGo的研究公司)創始人哈薩比斯說：公眾對人工智能的警示掩蓋了人工智能帶來的幫助。距離人腦水平的人工智能仍然相當遙遠，可能還需要幾十年。在前天的賽前發布會上，谷歌董事長施密特表示，輸贏都是人類的勝利。因為正是人類的努力才讓人工智能有了現在的突破。

AlphaGo不僅僅是一款圍棋游戲

圍棋棋盤橫豎各有19條線，共有361個落子點，雙方交替落子，這意味著圍棋總共可能有10^171(1后面有171個零)種可能性。而宇宙中的原子總數是10^80(1后面80個零)，即使窮盡整個宇宙的物質也不能存下圍棋的所有可能性。

AlphaGo在與人的對弈中用了“兩個大腦”來解決問題：“決策網絡”和“值網絡”。通俗來說就是，一個大腦用來決策當前應該如何落子，另一個大腦來預測比賽最終的勝利方。與此同時，AlphaGo也自行研究新戰略，在它的神經網絡之間運行了數千局圍棋，利用反復試驗調整連接點，這個流程也稱為鞏固學習，通過廣泛使用Google云平臺，完成了大量研究工作。

如果解決了圍棋這種復雜問題，谷歌希望能把這套人工智能算法用于災害預測、風險控制、醫療健康和機器人等復雜領域。