编辑：熊笑
【新智元导读】
群殴也无济于事
！乌镇围棋对抗战，AlphaGo 力克五名围棋高手的团队攻势，再取一胜。人与机器的对战三连败。
上午结束的“古力+AlphaGo输给了连笑+AlphaGo。就此，AlphaGo 此次中国之行只剩下明天与柯洁的最后一场比赛，但是毫无疑问已经成为最大赢家。新智元带来颜水成、田渊栋和邓侃的精彩点评。
新智元获得的最新消息，在刚刚结束的五名中国棋手（陈耀烨、时越、芈昱廷、唐韦星、周睿羊）对阵 AlphaGo 的比赛中，人类棋手执黑告负，继柯洁两连败之后在人机pk中再输一场。
在上午结束的围棋界历史上首次人机协作大战中，连笑和 AlphaGo 的组合中盘第220手执白战胜古力和 AlphaGo 的组合。
在五人团体赛中，人类棋手的每一步棋，都由五名棋手讨论后决定。
五个人类真的能抵上一个“阿老师”吗？就此问题，新智元采访了几位专家。
Facebook 研究员田渊栋表示：”这种下法当然很有意思，不过五个人可能不能提高胜算，主要是意见不会太统一。大家想不到的招，五个人一起也一样（想不到）。”
360首席科学家颜水成表示：“如果配合好，后续算棋时可以算得更准。（机器）有些招式人开始理解不了，只能后面反推才能明白。”
对于上午的人机配合比赛，
田渊栋说：“人和机器的协调是挺有意思的。很多时候人不理解机器的意图，回头想来觉得机器还挺有道理的，如果机器太强，可能人帮不上什么忙，如果机器有明显弱点，那人可以补上。“
资深技术专家、CMU 博士邓侃说：群殴也无济于事。五个人的脑子合在一起，算力能抵得过 TPU 吗？（这种下法能够）营造热闹的比赛气氛，提高观赏性，吸引注意力。
古力在解说本场比赛时透露，团队赛中棋手团队派出周睿羊为代表，是因为他对 AlphaGo 的棋局有着深入的研究，有“Alpha羊”之称。古力还透露，柯洁曾自告奋勇要为棋手团队执子，担任“机械臂”，但因棋手团队担心
“柯氏机械臂”
自作主张而作罢。
和 5 对 1 的比赛相比，上午的人机协作大战也许更值得玩味。
在上午结束的围棋界历史上首次人机协作大战中，连笑和 AlphaGo 的组合中盘第220手执白战胜古力和 AlphaGo 的组合。
比赛过程首先是一次人与 AI 的沟通过程。两方的 AlphaGo 都走出了一些本方搭档不能理解的招数，让连笑与古力两位人类选手有些无所适从。而当人类选手出招发难时，AI 似乎也不能完全理解人类的意图，并不能完全配合。
这种感觉就像玩实况足球时，你拿球看到空档，AI 控制的队员却迟迟不懂跑位。唯一的区别是，在围棋中，我们现在更倾向于相信，更聪明的那个是 AI。
有趣的细节有三点：
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比赛进行到中盘，连笑和 AlphaGo 的组合明显处于下风，解说员和现场观众纷纷认为胜负已定。此时连笑的 AlphaGo 队友招数明显变得激进；不难想象，在 AlphaGo 左右互搏自我训练的寂寞时间里，AlphaGo 内部经常有这样的激烈对招，AlphaGo 因此才成为了今天的 AlphaGo。而今天的比赛，对 AlphaGo 来说，不过是自我对弈过程的外化；
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此后，连笑和 AlphaGo 的配合忽然非常顺畅，连笑对 AlphaGo 棋路的理解，至少从当时的局势看，似乎在古力之上，而这一点，也成为了致胜的关键；
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比赛进行到最后，古力的 AlphaGo 队友已经提出认输，却被古力拒绝；在这之后，古力的 AlphaGo 队友招数明显变得保守而消极，正如很多观战的人士指出的，古力的 AlphaGo 队友似乎在“逼”古力认输。
David Silver 在乌镇的演讲上曾经表示：“这一代 AlphaGo
如此强大的原因之一，是我们使用了最好的数据——AlphaGo 自我对弈的数据。所以，AlphaGo 实际上成了自己的“老师”，每一代生成的数据都成为下一代、更强一代的训练材料。我们使用这一过程，训练了更强大的策略网络和价值网络。”
“具体说，我们让AlphaGo自我对弈，也就是通过强化学习，生成大量数据，训练下一代的AlphaGo。这时，策略网络就使用它自己生成的数据，在不进行任何搜索的情况下，自己训练自己得出最强大的走法，由此得出了目前最强大的策略网络。”
这里的问题在于，今天对战双方的 AlphaGo，都不知道自己在协同作战。在整个过程中，只有两位人类选手清醒地认识到他们是在协作，他们会去主动配合 AI 的走法，并预测自己 AI 队友的招数。而对于两台 AlphaGo 来说，今天的比赛和它们无数次进行的自我对弈没有区别。
简言之，它们只是根据最新的棋盘局面，去考虑接下来自己该怎么走。它们没有意识到，接下来的每一步，都仍然需要配合完成。
目前确实还没有官方消息，显示 DeepMind 为此役对 AlphaGo 进行了哪些算法上的调整。但无论是今天场上的局面看，还是从时间点上判断，这一算法和与柯洁对弈的 AlphaGo 单打独斗版本没有太大区别。
实际上，关于多智能体协作的研究一直在继续，但 DeepMind 似乎并未本次参赛的 AlphaGo 上加入相关研究成果，正如新智元此前在文章中报道的，DeepMind 此来，本就是醉翁之意不在酒。
此前新智元给大家介绍过，阿里巴巴认知计算实验室与伦敦大学学院计算机系合作，以游戏“星际争霸1”（下简称“星际”）中的微观战斗场景为测试环境，深入地研究了多个 AI 智能体之间的协作问题，旨在通过协作智能解决人类不擅长的问题。
