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李世石第四局赛后说：

在赛后的记者招待会上，李世石谈到了AlphaGo的两个弱点：一个是AlphaGo执黑棋时似乎挣扎比较多，相较执白棋时更难赢。另一个是，当它遇到出其不意的招数时，有可能会导致失误，未必是失误，就是bug。

李世石alphago人机大战第四局结局

虽然AlphaGo出现了一次“bug”，但李世石仍然不敢松懈，在打吃右侧黑子时还是非常谨慎。在比赛进行到3小时20分钟时。李世石计时全部用完，进入读秒落子阶段。

此后Alpha由于判断局面对自己不利，每步耗时明显增长，都超出了3分钟。到3小时40分钟时，比赛大局已定，AlphaGo（白）投子认输只剩时间问题，李世石只需要冷静收官即可获得胜利。

收官阶段，左下角AlphaGo黑159扳再次出现漏洞，黑子没有继续在此处落子，而是到左边立，导致上一步棋成为“无用功”。

最终，李世石在收官阶段发挥稳定，没有让AlphaGo占到便宜。李世石获得对AlphaGo的第一场胜利，双方总比分变为3：1。

在韩国李世石与谷哥阿尔法狗（alphago）对战三连败后，终于在第四局中扳回一城，那知他们究竟是个什么样的棋局呢？东坡小编带来了李世石alphago人机大战第四局棋谱完整版下载，想看李世石是怎样赢alphago的赶紧看看吧！

李世石alphago人机大战第四局赛况

第四局比赛中，AlphaGo执黑先手，李世石执白。开局阶段双方就形成星小目对星小目的局面，但之后李世石会并未走出模仿棋，而是打出了自己的风格。solidworks2021破解版下载-solidworks2021(SolidWorks Premium 2021破解版)SP0.0 中文免费版

和前几局对决相比，李世石今天更多次陷入“长考”，导致耗时太多，在比赛进行到2个半小时后，李世石仅剩下17分钟，比AlphGo剩余时间足足少了1个小时。

随后，李世石白78挖，下出一招妙手，成为本场比赛的转折点。AlphaGo黑93立，下出一步常理上的废棋，令所有人大惑不解。现场英文解说员麦克雷蒙九段表示，AlphaGo后面跟的这步一下子把局面弄复杂了。

谷歌阿尔法狗(alphago)为什么会赢

举世瞩目的“阿尔法狗”和李世石对战，并不是历史上第一次人机对战的棋类运动。1997年，IBM的“深蓝”战胜了俄罗斯国际象棋大师卡斯帕罗夫。当时，“深蓝”2胜1负3平的战绩让卡斯帕罗夫深受打击。后来，IBM还拒绝了卡斯帕罗夫的再战请求，拆卸了“深蓝”，让给他至今无法找“深蓝”复仇。

卡斯帕罗夫的遗憾并不无理由——今天，“深蓝”的确算不上“聪明”的电脑。“深蓝”主要依靠强大的计算能力穷举所有路数来选择最佳策略。依靠硬算，“深蓝”可以预判12步棋，而卡斯帕罗夫可以预判10步，二者势均力敌。

当然，“深蓝”必须具有相当的计算速度。据认为，“深蓝”实际上是一台超算机，有480颗特别制造的象棋芯片，下棋程序以C语言写成，运行AIX操作系统，其计算能力在世界超级电脑中排名第259位。

然而，围棋在复杂程度和组成数量上远超国际象棋，是目前最复杂的博弈类封闭游戏。2015年1月28日，Nature杂志在封面论文中称，围棋是人工智能领域一个具有标志性的“大挑战”，源于围棋“巨大的搜索空间、很难估计局面和下子”。围棋棋盘上每一点，都有黑、白、空三种情况，棋盘上共有361个点（19乘19），理论上可能产生的局数为3的361次方种。这个数字大概是10的170次方，比已观测到的宇宙中原子数量还多。国际象棋只有10的46次方。

除了棋盘大，围棋在下棋过程中还会出现“吃子”的情况，更加剧了其复杂性。曾任职谷歌公司的李开复说，当年“深蓝”与卡斯帕罗夫的对局，实际上使用的是人工调整的评估函数，并用特殊设计的硬件和“暴力”（brute-force）的搜索征服了国际象棋级别的复杂度。

围棋则不行。“因为它的搜索太广，每步的选择有几百而非几十。也太深，一盘棋有几百步而非几十步。”李开复在知乎上回答称。

所以，只靠算，计算机恐怕无法学会下围棋。在“阿尔法狗”问世前，最成功的围棋计算机程序能达到业余人类选手的程度，但还不能和专业选手在不让子的情况下平局。2014年初，围棋程序“疯狂的石头（Crazystone）”在一次比赛中战胜九段棋手依田纪基。但是当时是在人类棋手让出4子的情况下赢得比赛。

开发这款程序的法国程序员RémiCoulom在得知李世石将在不用让子的情况下对战谷歌公司的“阿尔法狗”时，感到既兴奋，又有些难以置信。他表示，这是人工智能巨大的进步，而他原本以为这一天将在十年后到来。

在“疯狂的石头”的设计中，Coulom使用了被称为“蒙特卡洛树”的搜索技术。这种算法对大量随机过程进行统计评估，得出一个最优的解法。也就是说，蒙特卡罗算法对计算进行了筛选，数据库中的低胜率选择直接抛弃，放弃了穷举法中那些大量消耗计算资源，但却没有意义的计算，使其对具有高胜率的选择有更加精确的计算和分析。

加拿大艾伯塔大学计算机科学家乔纳森·谢弗曾设计程序提高计算机的国际跳棋水平，试图遇到了瓶颈。他发现，就算使用了蒙特卡洛树算法简化了运算，计算机依然无法获得人类高手拥有的“棋感”。

作为一名围棋爱好者，DeepMind公司的CEO哈萨比斯也表示，人类顶级大师中，走法很多时候依靠直觉。在他的理解中，“棋感”是指棋手能够根据形势分析攻防线路，还需要对棋形进行审美，这也是围棋几千年来让人着迷的原因。所以，从2014年开始，包括脸书（Facebook）、谷歌的DeepMind等人工智能研究团队都将使程序模仿人类的直觉作为围棋人工智能的突破方向。