聂卫平想了想，说道：“我不知道，但从我跟AlphaGo下输的那盘棋来看，它的官子能力非常恐怖！”
“它在收官阶段的每一手棋都严丝合缝，找不出一丝松动的空间！”
常昊没再说话。
站在聂卫平身后的柯洁，嘴巴张得更大。
他从比赛开始就一直盯着大屏幕上的棋局在看，以他职业三段的水平，他能看懂朴廷桓这一手大飞确实有些冒进，但怎么也不至于从7%一下子跌到0.1%！
这个落差太大了。
这意味着在AlphaGo的评估体系里，朴廷桓这手棋不是某个局部的不理想选择，而是整盘棋的转折点，从这里开始白棋已经丧失了一切翻盘的可能性！
柯洁又想起刚才在休息室里自己对陈平说的那番话。
“我一定会虐爆电脑！”
他的心里开始发慌了。
从第55手到第72手，大屏幕上的胜率曲线几乎是一条紧贴着坐标轴底部的直线，偶尔波动一点点，幅度不超过小数点后两位。
第72手，朴廷桓打劫失败。
他精心设计的劫争被AlphaGo化解得干干净净，白棋在左下方的劫争大块落入黑棋手中，全盘的最后一个可能翻盘的战术支点瓦解，盘面差距从此前的几目迅速拉大到了两位数。
第94手，朴廷桓落后二十四目。
到这个节点，场下即使是那些只有业余段位的棋手也能判断出朴廷桓已经输了。
朴廷桓本人比谁都清楚，但他没有投子，他继续在第98手、第102手坚持落子，官子阶段一步接一步地往下走。
这是职业棋手的默契，输棋是正常的事，但放弃就不正常。
即便知道已经没有翻盘希望，他也要坚持走完，这是对自己、对对手、对棋局本身的规定。
第106手，白棋在左上角的最后一块实空被黑棋压缩到只剩两目。
朴廷桓的手指停在棋罐上方，停了大概半分钟，然后他把手里的白棋放回罐子，伸手在棋盘旁边轻轻拍了一下。
投子认负。
主播的声音传出来，音调比开场时低了很多。
“第一局结束，AlphaGo中盘胜朴廷桓九段。”
“比赛用时不长，这个结果对很多人来说，恐怕很意外。”
台下没有掌声。
没有那种大型比赛结束后总要有的礼貌性鼓掌声，不管是职业棋手还是记者，观众席上一片安静，安静得像所有声音突然凭空消失了。
一些第一次来报道围棋比赛的外国记者，对这种安静感到很不舒服，他们小声问旁边华语媒体的同行：“为什么没人鼓掌？”
那位同行张了张嘴，想了半天，只回了一句：“不知道。”
大屏幕上，回放开始播放第1手到第106手的完整棋谱，黑白双方所有的落子和提子都标得清清楚楚，观众可以从回放中重新审视每一步棋。
职业棋手们在复盘这局棋的时候，都看不出AlphaGo下出了什么惊才绝艳的神仙妙手。
它的很多手看起来中规中矩，甚至有些笨重，但假如把每一手串联起来，就不难发现，在这局棋里，朴廷桓从头到尾都没有获得过真正意义上的主动权！
一次都没有！
朴廷桓坐在他的座位上没有动。
他的面前是已经结束的棋局，棋盘上黑子白子停在最后的官子时分，朴廷桓盯着棋盘，脸上没有表情。
主播轻声提醒他可以休息十五分钟。
朴廷桓缓缓站起来，他的动作比开场时慢了太多，整个人像刚从水里捞出来一样。
他走向洗手间的时候，在楼梯口踩空了一格。
身体的重量本来就压在右脚上，而楼梯边缘的摩擦力又比室内地板小，所以鞋子碰上楼梯边缘的一瞬间，他的身体往前趔趄了一下，右手下意识地去抓旁边的扶手，但扶手比他的手心位置高了一截，抓空了。
朴廷桓的肩膀撞在墙壁上，才勉强稳住重心。
周围的记者和摄影师本能地举起了相机，快门声在整条走廊里此起彼伏。
这一幕被BBC的摄像师完整拍了下来，后来成为当晚全球各档新闻节目的重点画面。
十五分钟后，朴廷桓回到了对局席上。
他的脸色比刚才白了一度，但表情平静下来了。
在洗手间他用冷水冲了脸，对着镜子深呼吸了几分钟，试图把第一局的所有残留记忆都冲进下水道。
第二局，朴廷桓执黑。
黑棋在围棋规则里天然处于劣势，因为先手虽然占了角，但贴目规则要求终局时黑棋要减去七目半，在顶尖对局中，七目半是一个极其沉重的负担。
先手优势被贴目倒挂之后，黑棋在布局阶段就必须寻求更主动的变化，否则进入收官注定吃亏。
对于朴廷桓来说，第二局唯一的变数是他在序盘曾经为李世石准备过一个套路，一套极其冷门的三连星布局变着。
这套变着在韩国棋院内部的训练赛里从未使用过，只有在夜深人静他一个人摆棋时才会研究。
他把这套三连星变着摆了出来。
前15手，盘面确实有些起伏，黑棋在左边形成了厚势，白棋的应对非常保守。
但到了第30手，AlphaGo下出一手拆二，直接打断了黑棋左边厚势和右边外势的联络。
这一手棋朴廷桓在长考时段里曾推演过，但他判断白棋不会选择这种看起来亏目的走法，可是AlphaGo还是这么下了。
胜率从开局阶段的平衡数值直接跳到个位数，大屏幕上的曲线从中间线附近朝着坐标轴右下方猛扎，那条曲线看起来像是被什么东西砸断了一样！
朴廷桓的额头开始冒汗，汗珠从额角沿着太阳穴滑下来，流到脖子侧面，在他的衬衫领口上留下一小片深色的印痕。
他没有擦，朴廷桓的手一直握在棋罐边缘。
第60手，黑棋在全盘范围内陷入了被动围剿，外势没有转换成实空，反而被白棋逐步蚕食。
第63手，朴廷桓下了一手虎。
虎是一种非常保守的补棋方式，相当于把两块己方棋子的连接口用最安全的形状补死，在优势局面下用虎可以稳妥地守住胜利，同时用虎还可以避免被对手抓住漏洞。
但在一个落后局面下用虎，等同于给了对手进一步压缩你空间的权力。
现场一些年长的棋手开始叹气和摇头。
在虎落子的同时，实时胜率图中代表朴廷桓的数值再次跌至0.1%！
至此，已经没有人再怀疑那条胜率曲线的真实性。
韩国棋院的一位随行教练用韩语说了一句话，翻译成中文的意思大概是：“这个数字跟阎王写下的判决书有什么区别？”
聂卫平坐在他的座位上，一句话也不说了。
常昊把手里的茶杯放在旁边的桌上，杯里的茶早已凉透。
柯洁在聂卫平背后站着，他的表情有一刻的恍惚，好像刚才看到的不是一盘棋局，而是一个过去很多年自己花了全部精力去相信的东西，正在一点一点裂开。
到第99手，朴廷桓投子认负。
他的手指在棋罐里搅动了两下，底下的棋子碰撞出细微的沙声，然后朴廷桓重新把手里的棋子放回棋罐。
台下的安静比第一局结束时更沉重。
朴廷桓低着头，他的肩膀轻微抖动了两次。
然后他抬起双手捂住了脸。
朴廷桓的哭声不大，但环绕声麦克风恰恰装在他的右侧三米内，所有人都听到了那个声音，那是成熟男性的嗓子被压紧后发出的呜咽。
他的呼吸节奏完全乱了，泪水糊着汗水粘连在一起。
朴廷桓向来以冷静和大心脏著称，韩国的体育媒体把他定义为“钢铁人”就是因为他在多次世界大赛的决赛中面不改色地逆转取胜。
去年在三星杯半决赛上，他的对手在大优局面下出现失误，被朴廷桓抓住机会用一个长达数十手的复杂对杀反逆转。
当时他的表情比裁判还要平静，但今天他在全球直播的镜头前泣不成声。
聂卫平的目光定在朴廷桓的脸上，看了好一会儿。
他张了张嘴，没有声音。
BBC的转播车里，导播也在沉默，他从业二十多年，转播过上千场比赛，第一次在一场比赛的解说席上让字幕停留在“直播中”。
推特上有人发了一段英文文字，很快被转发了上万次。
“我们今天亲眼看着人类对智能的最后一道防线，在一个半小时内被杀了两次！”
某个韩语翻译官在后台掩面痛哭。
人类输了，他们最引以为傲的智力堡垒被ai打爆了！
第358章 婚姻与爱情，阿尔法狗豪取八连胜！（万字）
第一场比赛结束后，全球各大社交媒体平台的热度数据几乎同时出现了一个相当夸张的峰值。
推特上，AlphaGo相关话题在10分钟内新增了超过80万条推文！
Reddit的加密板块涌入大量新用户，导致服务器的负载一度达到临界值；微博的实时热搜榜前10位置里有7个与人机大战直接相关；韩国两大搜索引擎的实时搜索词排行，第一名是朴廷桓，第二名是AlphaGo，第三名竟然是陈平！
在首尔，韩国棋院一楼的观赛大厅里聚集了超过300名棋手和围棋爱好者，大屏幕上的直播信号在朴廷桓投子0认负之后定格了足足半分钟，整个大厅没有发出任何声音。
一位70多岁的老棋手摘下了自己的老花镜，用袖子慢慢擦着镜片，几个年轻的女棋手抱着膝盖坐在前排的地板上，眼眶发红。
KBS的记者站在观赛大厅门口做现场连线，他的声音压得很低，像是怕吵到身后那些沉默的人，导播在耳机里反复提醒他提高音量，但他试了几次都没能做到。
日本棋院的情况差不多。
东京分院的观赛室里，几位退役的九段老棋手在看完第二局后集体沉默。
其中一位曾经在八十年代拿过本因坊头衔的老人站了起来，对着棋盘方向鞠了一躬，然后转身离开了房间。
华夏这边的反应则更复杂一些。
微博上，比赛结束后头30分钟内，支持和反对的声音几乎把相关话题的评论区撕成了两半。
一部分人认为AlphaGo的胜利代表华夏科技实力的飞跃，值得骄傲；另一部分人则坚持认为ai下围棋赢了人类没有任何意义，就像人类和汽车比赛跑一样荒谬。
双方从比赛扯到了技术伦理，最后发展成了纯粹的人身攻击，微博官方不得不在比赛结束后一个小时内连续封禁了上千个发布极端言论的账号！
不过，这些争吵没有影响数据本身的传播。
到当晚11点，朴廷桓掩面痛哭的视频片段在YouTube上的播放量已经突破了1000万次，各个语言的评论区里，充斥着大量表达震惊和不安的留言。
一条被顶到YouTube评论区第一位的英文留言写道：“我今年37岁，在一家软件公司做架构师，看完这场比赛后，我坐在电脑前发了很久的呆。”
“我不知道该怎么形容这种感觉，就好像你一直相信的某个东西突然被人证明是错的。”
在比赛之前，主流社会对人工智能的态度远不是现在这样。
2010年，DeepMind的成立和后续发表的一系列论文在学术界引起了关注，但这种关注局限在很小的圈子里。
普通民众对ai的认知大多来自好莱坞电影，认为那是属于遥远未来的幻想。
2011年4月，《科学》杂志刊登了一份分量十足的调查报告。
这份报告由该杂志的编辑团队联合多家调查机构共同完成，样本覆盖了欧洲、北美、东亚和南亚等多个地区的超过5万名受访者，调查的核心问题是：你认为人工智能在未来30年内会不会大范围普及？