ilw4e@yahoo.com.tw

這個Master應該八成就是AlphaGo的新版本，原本有在搞圍棋AI的就那幾家，這種東西要花大錢的，要突然橫空出世又天下無敵不是那麼容易。

那來分析這AI吧，快棋超越人類是無庸置疑的，沒有任何人類能對上他的對手這堆強九段可以四十七勝不敗。

從AI是照機率來下棋的原則應該可以推測AI真正強的應該是布局跟中盤。因為人類的計算能力只能算清局部變化，前中期因為盤面太廣，很多是靠經驗法則還有很粗略的目數預估來行棋，這明顯是非常不準確的。但AI是隨時用大量的模擬來選擇落點，所以前期他能做到人類做不到的，他能從前期就用大量模擬來選定他覺得較好的點，這點絕對是超越人類的。而中盤局部的定型也是AI強的地方，因為人習慣的定式通常是實空與外勢的約略公平交換，但外勢的價值多少？這人腦很難判斷。再來先手後手的價值差異呢？人類也很難精確評估。但電腦可以用大量模擬來決定實地換外勢值不值得，也可以用海量數據來判斷是否該脫先，這種判斷方法都是人類做不到的。

因為電腦明顯前中期強，所以四十多盤很少看到官子人類還領先的，而電腦因為是用模擬的勝負來當機率判定，所以在他領先的情況官子會持續出現虧損跟緩手，因為贏半目跟贏10目對電腦來說是一樣的，如果他的設計是優先選擇減少變化量的著手，那幾乎勝定下持續虧目是很容易理解的。也就是說這種情況下的電腦官子不值得學習，因為它通常不是最佳解。電腦這下法就有點像人類殺了大龍勝定後甚至可以多花幾手單官來提掉龍，確保不會有被翻盤的可能，心態是對的，但肯定不是最佳著手。

所以AI沒破綻了嗎？很明顯不是。只要AI的設計是用"勝率"來下棋，就注定他一定有破綻。看電腦的這些對局有時候電腦面對一些簡單手筋會下錯，或在明明沒棋的地方下一堆廢著，見似匪夷所思，但從機率角度很容易理解。因為電腦邏輯是他下這一步，只要你沒應在唯一對的點那他就贏了，所以他覺得他下的點勝率95%非常好；但人類用經驗跟細算可以明顯看出局部是單行道，不會出棋的，電腦下的都是做白功，而且邊下可能還會邊虧損。所以如果碰到手順複雜的單行道變化時，電腦用機率來下棋就會輸給人腦的用細算來下棋，因為人腦的局部細算是窮舉法唯一解。但要達成這種條件不容易，因為電腦棋下得厚實，加上常常前中期就領先，後面下得更保守，要出現大型複雜的死活單行道攻殺不是太容易。

所以電腦很適合做為輔助，加強人類對前中盤的認知。因為棋盤太寬廣，人類對前期的下法好壞評價一直是很模糊的，也因此流行布局隨著時代一直在改變。現在可以透過電腦下的來判斷一些新變化可能是更好的解，一些定式過去以為是虧損，其實模擬後或許不虧。