“你和对方打心理战，一开始就错了，肯定是被顾莫杰的计策坑了。 ”
“咱阿尔法go，也能做到120手之后全放手——如果中间双方没有大规模打劫、换子、被吃等导致盘面过于空下来的情况——而初音比我们谷歌的团队更懂围棋，起步也早半年，价值取舍算法肯定也有优势，估计顾莫杰下到100手之后就彻底双放手了，后面的苦思冥想都是假装给你看的！”
“顾莫杰那套机器肯定也和我们的阿尔法go一样，有‘告诉使用者当前所走的步骤是否是权衡利弊之后为了节约时间而拿出的权宜之计’这个功能，所以顾莫杰也绝对不可能每一步都在那儿思考的。所以那些你觉得一个专业棋手应该马上做出判断的步数，他肯定也是装给你看思考的。”
一群连夜被李世石接见的谷歌工程师，趁着饭桌上的功夫，叽叽喳喳给李世石科普了不少东西，听得人心烦意乱。
在李世石想暴躁之前，还是跟他来观战的韩国棋院梁院长开口打圆场：
“好了，黄教授，这种事儿就长话短说吧。毕竟李九段还要休息，今天下了一天棋已经很累了，9点之后就必须放空大脑。你们只有两个小时，没用的就别说了。”
谷歌那名来自湾湾的价值权衡算法负责人，被称作“黄教授”的，立刻住口了，也让手下的讲解员住口。
“不好意思，刚才这些也就是随口一说。充分了解对手，也是在帮助李九段赢得胜利么。后面，我们今晚还是重点讲讲阿尔法go明天能够带来什么好处、如何与李九段合作吧。”
黄教授说着，示意李世石别耽误时间，一边吃一边听就好了。
李世石也不和他客气，其他人在那儿围着他聊，他抓紧时间吃晚饭。
江南会提供的伙食，那也绝对是华夏料理的巅峰，为了不落口实，这几天对李世石的招待可谓是极尽奢华。但龙肝凤髓吃在嘴里，李世石都觉得没什么味儿。
还不如赢比赛的时候灌两口辣泡菜痛快。
黄教授和他的助手依次给李世石讲解：
“阿尔法go虽然不如初行完善，但是官子肯定是没问题的。想你们今天这盘棋下到220手才分胜负。实际上170手之后的最后50手，如果双方都是机器人，结果肯定是下多少遍都不会变的，而且只要15分钟就能下完那50步。”
正常人类下围棋，最后50手双方加起来怎么也要1个多小时，而机器人15分钟搞定，相当于起码可以比人类下棋节约1个钟头的总比赛时间。
这些时间就可以更好地分配到前面的步骤中去，每人多半小时思考。
至于第二天具体李世石走到多少步之后彻底双放手交给阿尔法go，李世石准备吃完饭稍微和阿尔法狗试几个150手左右的中盘残局——从他本人历史上和对手下的比较胶着的棋局中挑——来试试看阿尔法go的水准。
“另外，阿尔法go在布局阶段也谈不上什么能力，只能是给你一些参考定式，你看了之后挑出其中最好的一个结果就行——我们只能保证，最好的结果肯定在那个八屏选项之内，但是具体是哪一个，阿尔法go判断不出。”
“阿尔法go也有做‘价值判断网络’这个工具，到时候在给出机器意见之后，会在屏幕上打出一个判断，告诉你‘这一步是绝对不可能有更好的解法’了，还是‘机器也不知道谁最好，只是没时间想暂时觉得这个最好’。所以那些机器肯拍胸脯告诉你这就是最佳答案的步骤，你也可以省掉一些思考时间。”
李世石听到这儿，停下了筷子，亲口向黄教授确认了这玩意儿的运作法则。
黄教授也不藏私，坦荡地告诉他：阿尔法go里面其实是有两套走子算法的，第一套是绝对穷尽最佳可能性的算法，但是耗时非常巨大。哪怕以如今谷歌的云端服务器群和积累的棋局大数据，也要很久才能算一步棋。
毕竟，围棋是如今人类传统棋类运动中，计算量最大的。围棋的可能性相比于国际象棋和象棋，根本就是一个天文数字。
所以，阿尔法go的深度学习，主要还体现在一点上：发现算法一会严重超时的时候，它会做出一个省时的判断，下一个不算太差的子。而这种猴版省时算法只要第一类穷尽算法的数百分之一时间就够了。
李世石吃完饭，用了点茶水，略作休息，就和黄教授的团队钻研起磨合之法。
不过，他终究是没办法和顾莫杰那样的人工智能本领域大能，比试对人工智能的理解程度和配合程度的。
多年形成的习惯，更不是几个晚上可以扭转。
临阵磨枪一番，最后也不过是让李世石在第二天的比赛中省出大约1个小时的思考时间、节省了不少脑力。
就像一个考高数的考生，被允许带计算器。但是计算器并不会解高数题，只能帮答题者省点时间，减少些低级错误。
……
全世界的目光，继续凝望在江南会这一片池馆雅阁之间。
数十亿人次的曝光量，形成了比世界杯决赛还强的高光时刻。
谷歌出手了！终于不是人机打真人，而是人机打人机！
双方都是最终完全体的终极对决！
12月23日，第三战！
顾莫杰执黑，回到了古力流的“对李先行大胜率”模式。开局一阵天马行空的猛烈布局，把李世石的发挥空间骤然限缩了二三十手，也让顾莫杰微微松了口气。
随后便是激烈的搏杀。
顾莫杰可以发挥作用的时候越来越少，大部分都是交给初行在下。唯有某些初行给出“高危”耗时的步骤时，顾莫杰才乾纲独断作出处置——而且这种处置基本上每出现一次，就会平均让顾莫杰的盘面预估分降低半目左右。
但他没有办法。
唯有当局面看上去很像此前几个月古力给他特训的那几千局开局中的定式，或者很像古李对战的历史记录时，顾莫杰才会彻底亲自发挥。
“谷歌的工程师可以教会李世石怎么初步应用人工智能助手、怎么和人工智能配合分配时间。但是谷歌的人肯定不怎么懂围棋圈子。美国人没有第一手的古力和李世石对抗的具体心路历程——所以，阿尔法go在布局上的帮助，就等于是一个废物！”
顾莫杰反复深呼吸，把这个印象烙在自己脑子里。
60手，顾莫杰盘面预估居然已经劣势了2目！
勉强撑到80手，预估劣势4目！
顾莫杰的额头，已经见汗。
难道，初行这个“中盘十四段”，能够在中盘反超李世石4目以上？
只能看天了。
下到100手，顾莫杰也不装了，离席休息，让一个女服务员按照初行的指示摆棋。他自己一身冷汗，做到旁边和前辈大师吴清源聊天。
这就等于是告诉对方：初行在100手之后，本来就可以双放手！
至于美国人和李世石信不信，顾莫杰就不管了，这种虚则实之的策略，也是动摇对方心态的砝码。
反正顾诚这边场上已经没真人了，想被影响情绪也不可能。
劣势3目……1目……扳回！（已经含了贴目）
吴老已经99岁，身子骨着实不太行了，看一场棋，都睡过去好几次，旁边还要好多服务生侍候。
顾莫杰下场的时候，他才恰好醒来。
“运气！今天这盘，有点悬了。幸好阿尔法go的中盘实力还不如李世石这个真人，但是下面的怎么办？就打算五局三胜，满足了？”
顾莫杰不甘心地擦擦汗：“不能满足，至少还要再赢一盘，否则，岂不是被人说成‘在谷歌的阿尔法go参赛之后的那三盘，李世石2胜1败——岂不是说谷歌的人工智能比初行强！’”
吴老眯缝着眼，睿智地点破：“话怎么能这么说。李世石加上阿尔法go，强于你加上初行者，那也不能证明阿尔法go就比初行强——毕竟李世石的水平比你高出云泥之别。今天要是让小古用初行者和李世石用阿尔法go打，起码赢李世石20目以上，或者对方不到150子就认输了。”
顾莫杰一想也是，自己果然是钻牛角尖了。
让古力这样布局九段的人，和李世石这个布局七段比，后段大家放手——那不是成欺负人了么。
“不管怎么说，我总归还是要想办法的。”顾莫杰调整了一下心态，如是说道。
吴老摇摇头，又给顾莫杰泼了一点冷水：“没那么容易，古力先行胜率很大，可以牵住李世石的布局套路。明天轮到李世石执黑先行，就没那么容易了。”
顾莫杰休息了一会儿，场上的第三场终于分出了胜负。
果然，双方都有机器人参战之后，比赛的总时长缩短了很多。李世石已经尽量考虑到前面多花点时间，最终还是在下午三点钟之前就结束了比赛。
李世石再次败北。
但他也积累了一些和机器人磨合的经验。
次日，第四战。
李世石执黑先行，而且他似乎意识到了不能在开局前二十手被“古李对局”的开局套路牵着，要尽量下得不一样。
顾莫杰一番苦战，终于因为“肉身”实力太烂，惨遭落败。
四局战罢，最终比分3：1！
按照五局三胜而言，顾莫杰已经赢了这个比赛。
但是按照谷歌方面加入阿尔法go之后的成绩而言，双方现在是1：1。
……
“不行！绝对不能给李世石翻盘的机会。一定要证明初音在深度学习型人工智能上，相对于谷歌乃至地球上其他对手，拥有绝对优势！”
“不然，还怎么快速推广人工智能推送和助手型产品？如何提振国民士气让大家第一时间响应试用我们的产品，为我们提供更完整的大数据！”
为了市场信心，这一战也不能败。
顾莫杰想了很多。
李世石在进步不假，这种进步，不是棋技的进步，而是人机配合的进步。
明天最后一战，是双方抽签确定谁执黑先行。
中国围棋规则的黑子贴目四又四分之三，在国际上还算是比较少的——有些比较狠的规则规定，黑子的贴目可以达到7目。
所以，相对于那些规则而言，中国围棋的规则，已经让黑子赚了两目多。
从古李对战特训的趋势来看，顾莫杰这种准备如果明天执黑，他还是有一定把握利用初行者干掉李世石的。
但是，如果抽签抽到了李世石黑子……难保不重演今天这第四局。
“别想了，好好吃饭先。你又不是职业下围棋的。初音智能的逼格刷到这一步，也够了。”
吃饭的时候，陆文君心疼丈夫，见他心不在焉有点走火入魔的感觉，忍不住开口相劝。
“没胃口，我一会儿到沪江吃——让小茹姐准备直升机。我去一趟那边的大数据中心。”
陆文君看着顾莫杰神神秘秘地离去，心中有些吃味。
“大平安夜的，半夜出去鬼混个啥啊。”(未完待续。)
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