2016年12月29日晚7点，一个来历未知、ID为“Master(P)”的新人用户进入了弈城围棋网，这几日大战中日韩顶尖围棋手，目前已连胜50余盘，囊括了现今几乎所有最顶尖的人类棋手，聂卫平、柯洁、朴廷桓（目前韩国围棋第一）等人。
棋手古力，针对Master发布的悬赏令
目前唯一能确定的就是：Master肯定不是人类。
网络流传：谷歌旗下的DeepMind公司承认了这是AlphaGo的升级版，然而这则消息其实是乌龙，Twitter信息与原文链接并不是在说此事。
推特发布时间为12月14日，并不吻合
我们现在除了确定Master不是人类外，并无其他准确信息。Master为AI的可能性极大。
AI：人工智能Artificial Intelligence的缩写，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。通俗的说，人工智能是人类智能的替代或是延伸。
人工智能不是人的智能，但是能像人一样思考，也可能拥有超过人的智能。
从1997年，国际象棋AI第一次打败顶尖的人类，到2006年，人类最后一次打败顶尖的国际象棋AI。AI攻占国际象棋界只用了9年。
尽管AI发展迅速，但有一个项目始终是人类的强项——起源于中国的围棋。
原因有二：
1、国际象棋总可以通过计算棋盘上剩余棋子的价值总和来判断哪一方处于优势，但这种方法对围棋来行不通。
2、国际象棋中一盘棋最多有80回合，而围棋每回合有250种可能，一盘棋可以长达150回合。加上围棋每一步的下法非常多，棋面可能性总和是一个天文数字。
上图：国际象棋局面可能，下图：围棋局面可能，图片来自Google
计算围棋是个极其复杂的数学问题。围棋最大有3^361 种局面，大致的体量是10^170，作为对比，观测到的宇宙中的原子数量才10^80。国际象棋最大只有2^155种局面，大致是10^47。
然而，被认为是人类智力最后的高地的围棋，也在今年1月遭到人工智能“阿法狗”AlphaGo的强力挑战。当时世界排名第一的李世乭对AlphaGo的对战，最终人类以1:4败北。尽管AlphaGo在比赛中展现出惊人的实力，但柯洁等人的发言还是让大伙儿认为，人类是有可能取胜的。
结果……不到一年，Master一路攻城略地，从比赛结果看完全就是在“碾压”人类。
通过上文介绍，枚举所有围棋局面是不可行的，因为数据量是天文数字！所以研究者们选择了模仿人类这一下棋方式——给AI自主学习的能力。
Master的资料不足，我们以AlphaGo为例。
“深度学习”(Deep Learning) ，目前人工智能领域中最热门的科目。AlphaGo的核心是两种不同的深度神经网络。“策略网络”(policy network)和 “值网络”(value network)。
就像我们人类思考的方式一样，当AlphaGo认定某步走法没有出路的时候，就会做出放弃的决定，从而降低运算量。“策略网络”和 “值网络”分别是从棋路的宽度（哪些棋步不该走）和深度（哪些棋步走下去会使自己处于劣势）进行判断。
AlphaGo的研究团队Deepmind 发表的论文中提及，AlphaGo经过了16万局棋谱、自我演绎超过3000万局。16万局棋谱，这是远超一个专业棋手一生接触的棋谱数量，简直可怕。
不仅如此，人类在经历长时间的思考难免会疲乏，会犯错误，但是机器不会。只要不拔电源，围棋AI可以一直运行下去。
再强大的机器也是由人发明制造的，从这点上说，人类是胜利者。但，难保哪天AI就能自行设计制造出其他的AI呢。
围棋AI的获胜是智力比拼上的成就，但势必会对行业外的其他领域造成极大影响。
面对科技的进步，我们当然应该感到高兴。深度学习等技术也能成功应用于其他领域，改善我们的生活质量。我们不能否认AI正在改变这个世界，我们能做的是拥抱和迎接未来的新世界。
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