假设AlphaGo仍然维持现有的算法框架，但在持续的研究中，增加CPU，增加训练局数，打些小补丁，不断的提高能力，那就能对它的棋力进行推测。

  这些改进就是让强的越强，但是本质的弱点无法消除。也许可以加一些程序代码，处理连环劫、多劫之类的bug型局面。AlphaGo的策略网络和价值网络已经很好了，对人类有优势或者不吃亏。AlphaGo的MCTS能力对于锁定胜局、抓对手大错误足够了，但还不足以消除自身的错误，增加CPU也不会有本质提高。虽然锁定胜局时，这种死算比人类更靠谱，但对于开放式局面仍然远不够用，这是算法本质的问题。

  对于大多数业余棋手，AlphaGo只用策略网络和价值网络，连MCTS都不用，就能轻松获胜了。而且下棋速度特别快，只是算神经网络的输出值，0.1秒就可以，对人类等于不花时间。这个版本可以很容易放到手机上。

  对于强业余五段、六段高手，PC版的AlphaGo可以一战了，需要用上MCTS，但不需要好到48个CPU。

  对于顶尖业余棋手、冲段少年、等级分不高的二三线职业棋手，AlphaGo会有相当高的获胜概率，48或者1202个CPU只会在概率上有些小差别。当人类棋手在中后盘出小错，或者局部出恶手时，立刻就会输掉，无法翻盘。

  对于顶尖职业棋手，AlphaGo会有较低的获胜概率。当顶尖职业棋手发挥好时，是能做到没有明显错着的，甚至有个别方向性大局性的错误也不要紧，只要不是局部恶手被抓住。但是顶尖棋手状态不好或者心理波动的可能性是有的，甚至不小，所以AlphaGo也是有胜机的，甚至在三番五番棋中取得胜利都是可能的。

  但是如果AlphaGo获胜，职业棋手们的评价会是人类出了明显的错着，而不是机器压倒性的胜利。反过来，人类顶尖高手如果发挥正常，可以对AlphaGo压倒性地全盘压制。

  三月李世石与AlphaGo的对局，如果李世石输掉，一定是因为他出了恶手。而机器也会被多次发现明显的问题手，因为李世石总有能力在五局中表现人类的高水平。

  这个情况有点类似于1997年深蓝战胜卡斯帕罗夫。卡斯帕罗夫输了，但当时不少舆论认为是他发挥不佳甚至收钱放水，后来直到2006年都有人类在比赛中战胜了程序。当然后来国际象棋程序越来越强，真正全面碾压人类棋手，还可以让人类一个兵或者两先，等级分比人类最强者高几百分。从当时的机器算法框架看，国际象棋程序彻底战胜人类只是个时间问题。

  围棋的格局会有不同，不会被机器打得这么惨。如果开发者不提出新的算法框架，AlphaGo这样的人工智能程序没办法战胜状态良好的人类顶配水平棋手，甚至能看出明显的棋力短板。当然由于围棋人工智能不犯大错，抓错的水平很高，对职业棋手群体胜率会比较高，甚至参加世界大赛都有夺冠可能。但职业棋手们仍然掌握着顶配水平的围棋技术，这些技术具有真正的艺术性，如果在和人工智能程序的较量中让世界认识到这一点，更有助于提高围棋的影响力。

  AlphaGo已经取得的成就，无疑是非常了不起、令人震惊的。但通过仔细分析它的算法框架，人类棋手也不需要恐慌，它还达不到人类棋手的顶配水平。当然不排除人工智能又搞出另外的高招取得突破，但这不好预测，而且会是十分艰难的。

  分析清楚AlphaGo的强大与不足，有利于破除迷信，“祛魅”。这也引出了更多哲学性的问题，例如：概念是什么？人工智能的极限在哪里？如何把人类积累的智慧和洞察力用到未来的人工智能科研中？

  作者简介：笔名陈经，香港科技大学计算机科学硕士，中国科学技术大学风云学会研究员，棋力新浪围棋6D。21世纪初开始有独特原创性的经济研究，2003年的《经济版图中的发展中国家》预言中国将不断产业升级，挑战发达国家，2006年著有《中国的“官办经济”》。

  致谢：感谢风云学会会长袁岚峰博士（@中科大胡不归 ）与其他会员的宝贵意见。

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