《AlphaGo》评测：第三十七手落下时，我关掉了解说
2016 年 3 月那个下午我守着直播，第 37 手肩冲落下，解说席集体失语——我盯着那颗棋子看了很久，真切地感到某种认知边界在眼前移动。
DeepMind 的围棋程序先后挑战樊麾、李世乭与柯洁，用神经网络撼动了人类四千年的围棋直觉。
局部最优的囚徒（⚠️ 以下有轻微剧透）
第二局第 37 手的价值不在赢棋，在于它不像好棋——职业棋手的第一反应是失误，复盘的结论是天才。它揭示了一件残酷的事：人类四千年棋理可能只是一个局部最优解，而我们一直把这个局部当作了宇宙。此后职业围棋全面转向 AI 训练，定式库被重写，AI 吻合度成了新的话语体系。有人说 AlphaGo 杀死了围棋，我的看法相反：它杀死的是围棋的确定性，而确定性恰恰是过去一百年让围棋逐渐僵化的东西。作为可获取的产品，它以纪录片形态流传，值得搭配技术论文一起看；而今天任何开源围棋 AI 都能当你师父这件事本身，就是它最直白的遗产。
手感与生态
这不是一款可玩的游戏：推荐以纪录片形式观看，约一个半小时；棋力不限，甚至越不懂围棋越能感受那种纯粹的震撼。
总评
9/10 —— 适合对智力边界与 AI 命题感兴趣的每一个人，棋力不限。