第一千五百五十一章、围棋和狗（3） (2 / 4)
        很多棋手纷纷就第一盘的内容狂挑AlphaGo的毛病，比如是不是不会打劫啊、有些地方下得有问题啊、我行我上啊……

        旧事物总是顽固的，接受新事物需要一个过程，这是一般规律，柯洁不也是“潜伏”了好几年才被认可成第一人的么？

        其实，职业棋手不是不知道份量，一方面这也是一时热血上涌的愤激之言。

        不过总归来说，要让从事技术性很强又以智力运动自居的职业棋手服气，是很难的。

        既然说到这里就再多说一句，我一直都感觉肯定有一些职业棋手内心不怎么服吴清源呢。

        所以啊，AlphaGo只下了几盘就想让职业棋手心服口服，那还早着呢，毕竟很多棋手跃跃欲试，毕竟绝大多数棋手还没亲身体验过，心里一边质疑一边幻想呢。

        Master的60盘棋才让棋手们真正吃到了份量，不少棋手百般试图挑漏洞，什么“会不会打劫”、“模仿棋”、复古招法等几乎都试了个遍，Master纹丝不动，自此质疑声不复存在，围棋界公认AI的棋力远超人类。

        要让以脑力工作和智力运动自居的职业棋手低头，谈何容易啊……

        四、客观条件限制，围棋AI尚未普及

        AI的发展和普及也需要一个过程。

        AlphaGo刚一出来，下完5盘棋就跑了，把人类晾在那儿，围棋界和科技界都还没反应过来呢，AI就又没了。

        再说，当时AlphaGo的论文也没公开，想学想仿造也没条件啊。

        因此从第一次人机大战到2016年年底这半年多时间，围棋界实际上还是跟传统时代差不太多；棋手们呆看着那5盘棋，想研究嘛资料欠缺，想实战嘛又不够胆量，比较尴尬，所以之后的半年多基本没啥进展。

        直到2017年，不只是Master留下了60盘棋，升级版的AlphaGo还贡献了50局自战（虽然看起来像天书），同时奉献出一度被职业棋手视若珍宝的AlphaGo教学工具，可供研究的内容一下就丰富起来。

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