本文來自微信號：慶豐棋聖木可三吉
大家期待已久的人機大戰第二季三番棋的講解，由兩位對局者親自出馬的靠譜講解，終於來了。
由現「前五十手天下第一（人）」的樊麾二段攜與人機大戰期間完全相同配置的AlphaGo，與體重已達76.5 KG的「世界圍棋第一人」柯潔九段聯袂奉獻專業解說。
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這個節目大概是早些時候錄製的，當時圍棋TV的演播室還是這個茶几+沙發的布置。現在已經改成電視臺的那種三角形的桌子了。
因為要做英文字幕，面向世界各地的棋友，所以花了不少時間進行後期製作。感興趣的棋友們也可以學習一些英文詞句。
比如，下得比較「淡」（形容AlphaGo的棋風），這個詞對應的翻譯是「bland」。
出現在鏡頭中的阿柯略顯月半，臉也有點圓，氣色不錯。Corgi said he is thinner（棋薄） in the programme, but now he is fatter（人厚）.
看過之後的一個強烈的感覺就是——阿柯還是非常強的，對棋的理解又快又準，而且不固執，的確是最接近於狗哥的棋手，所以雙方的「交流」和理解是比較順暢的。如果是個棋力不夠高或者悟性不夠強的棋手，大概不能形成有效的交流和理解。
同時，也更加深刻地展示了狗哥的棋高，而且是理智型的高。尤其是狗哥站在阿柯的視角拆解變化，當一個局部虧損之後，不會再繼續不理智地越陷越深，而是即使懸崖勒馬，寧肯選擇一個虧得最少的變化，趕緊止損，然後在其他更寬闊地地方尋求追趕的戰機。而人類棋手往往因為思維慣性一條道跑到黑。
另外，狗哥並沒有在任何一個局部都背後準備相當犀利的必殺技。在絕大多數場合，只是依靠對大方向的把握，簡簡單單佔據更好的方向和更大的價值處，一點一點積累足以獲得勝利的資本。至少在對阿柯時，不是非得怎麼一下子搞死對手，沒那麼緊。
有棋友形容得蠻形象的：「這步虧了兩個點，這步虧了一個點，這步虧的有點多，五個點了。。。阿狗勝率80了，gg」。
這盤棋下邊的戰鬥是白棋（柯潔九段執白）虧了，這個判斷也與我們當時的判斷一致。並不是不分高下。更不是前一百手都勢均力敵。
另外就是當時布局階段白棋在下方的棋形，po主是覺得偏薄，在左上交換之後，這裡更薄，不是個很好的構思，將來戰鬥要吃虧。在這次阿柯（以下簡稱76.5KG）自己的講解裡，他當時也覺得這裡有所擔心，不是很滿意。但是，AlphaGo的判斷是認為76.5KG的白棋這麼下是可以的。
不過，大家公認，狗哥也「親自鑑定」，三番棋中的第二局是阿柯下得最好的一局，甚至也是AlphaGo升級為Master版本之後，人類棋手與AlphaGo最為接近的一局，發揮很棒，既是以實力為基礎，又有靈感和一點點小運氣的成分。這是值得稱道的一局棋。
AlphaGo這一版本的棋是很嚴謹的，這次完全可以做到復盤勝，也就是說狗哥的棋是禁得起推敲的，不給對手「這裡是唯一敗招，我下得時候沒看見，如果我重新下，我走對了，我就能贏了」的幻想，因為你這裡走對了，其他地方也還是不行。這是實力上的壓制，不存在「我能贏」的偶然性，——棋的進程可能有一定偶然，結果是必然的。
在很多小細節上，狗哥能夠精細地積攢優勢。哪怕只是一點點細微的出入，積少成多。1%的優勢看似不多，但如果有5步、10步這種小優勢，累積起來就可怕了。為什麼幾乎與AlphaGo的對局，人類棋手差不多沒有撐過100手的，大多前50手之後就不太行了？因為即便沒有大的戰鬥，沒有明顯的失誤，僅僅是被積累了幾個1%的小優勢，那也是很難撈回來了，而且這種差距後面還可能繼續積累。
這次三盤棋的講解比預想中的要簡短，可能是因為76.5KG時間比較緊張，很難在繁忙的賽程中抽出太多的時間。看視頻，這三盤棋的講解是一氣錄下來的，不是一天錄一盤，講得很細的那種。在開局和主要的勝負決定處（往往比人們意識到的更早）用了比較多的時間，後面就比較簡略了。如果換成與人下，76.5KG在後半盤還是有大把機會逆轉的。
具體這三局棋進程中的勝率變化如下（百分比為勝率，前面的數字n表示第n手）：
這裡可以有一個補充，樊麾二段這次透露，AlphaGo在勝率沒有超過70%時，是不會保守退縮的，還是會繃得很緊。
這確實是個新說法，以前大家可能都有種錯覺。不過po主或多或少還是覺得，如果優勢比較明顯，狗哥大概還是會採取偏保守和穩健的下法。很臭的保守是不會的。但一般性的保守，或者差不多的情況下選擇一種穩健的下法，這應該是存在的。當然，從某種角度來看，這種優勢之下穩健的下法也的確是當前局面下理所當然的最佳招法（或之一），無可厚非。
同時，當勝率掉到比較低（如30%以下）之後，AlphaGo是會下一些拼命招法的。但這種拼命不是早期版本中的亂下死一片的胡搞，而是有一定合理性地拼搏。
這就意味著，AlphaGo是會下讓子棋的。那些覺得AlphaGo落後了就不會下棋的猜想並不成立。當AlphaGo判定勝率低到一定程度，比如20%以下，逆轉無望，便會認輸。不會等到完全塵埃落定，無子可落再認。這一點與人類棋手比較像了。
根據我們現在看到的AlphaGo表現出來的水準，TA與「圍棋之神」的差距恐怕已經不太大了。換句話說，照現有思路進化的AlphaGo提升到頂點後，仿照吳清源時代的十番棋規則，圍棋之神應無法讓AlphaGo先，雙方執黑不貼目地情況下進行十番棋對決，大致五五開。（當然，如果執黑大貼目進行十番棋大戰，「圍棋之神」應該能贏）
但無論如何，早前人們認為只有窮舉才能找到圍棋極高境界的判斷是不準確的。深度學習的理論已經基本解決了圍棋問題。
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