本轮比赛由韩国棋手徐奉洙帮助谷歌AlphaGo落子，昨天负责落子的是AlphaGo论文作者之一黄士杰。

在今天的比赛中，双方互换黑白子，AlphaGo执黑对战李世石。李世石今天明显调整了部署，下得比较平稳。AlphaGo黑棋在开局形成中国流布局。

在比赛中盘，白棋下出一步罕见的尖冲，令围棋专家不解。李世石也被这一手惊到，陷入“长考”。李世石在应对AlphaGo这一步时花费了十多分钟的时间。

AlphaGo下法很积极，一直在四处求战，李世石一直在避战。双方战斗进入胶着状态。

最终在比赛进行到四个半小时后，211手AlphaGo执黑中盘胜，李世石宣布认输。

人类对人工智能的担忧

昨日AlphaGo在战胜李世石，引发了大众对人工智能威胁人类的担忧。诸如特斯拉CEO马斯克、理论物理学家霍金等科技界的名人都对人工智能的发展持消极态度。

而DeepMind(AlphaGo的研究公司)创始人哈萨比斯说：公众对人工智能的警示掩盖了人工智能带来的帮助。距离人脑水平的人工智能仍然相当遥远，可能还需要几十年。在前天的赛前发布会上，谷歌董事长施密特表示，输赢都是人类的胜利。因为正是人类的努力才让人工智能有了现在的突破。

AlphaGo不仅仅是一款围棋游戏

围棋棋盘横竖各有19条线，共有361个落子点，双方交替落子，这意味着围棋总共可能有10^171(1后面有171个零)种可能性。而宇宙中的原子总数是10^80(1后面80个零)，即使穷尽整个宇宙的物质也不能存下围棋的所有可能性。

AlphaGo在与人的对弈中用了“两个大脑”来解决问题：“决策网络”和“值网络”。通俗来说就是，一个大脑用来决策当前应该如何落子，另一个大脑来预测比赛最终的胜利方。与此同时，AlphaGo也自行研究新战略，在它的神经网络之间运行了数千局围棋，利用反复试验调整连接点，这个流程也称为巩固学习，通过广泛使用Google云平台，完成了大量研究工作。

如果解决了围棋这种复杂问题，谷歌希望能把这套人工智能算法用于灾害预测、风险控制、医疗健康和机器人等复杂领域。