当下软件园 / 汇聚当下最新最酷的软件下载站！
热门搜索：
您的位置：
> 野狐围棋客户端海外版 V2017 最新免费版
野狐围棋客户端海外版 V2017 最新免费版 / 野狐围棋海外版
网友评分：0分
　　野狐围棋客户端海外版是一款在可以直连海外野狐围棋服务器的围棋平台，最近Master大胜人类顶尖棋手60场很多便是在野狐围棋平台上进行。如果您喜欢围棋，想和国际的棋手对弈，可以试试这款野狐围棋海外版。
　　野狐围棋海外版让你不论身处何处，在国内可以和外国的朋友下棋，人在国外也可以用这款软件直连野狐平台，软件支持中日韩英语等语言，和master一起下棋，和韩国人一起玩，让你爱不释手。
【使用说明】
　　1、本软件的翻译和韩国本土化由daeguksil开发，在下个补丁将自动更新。
　　2、首次使用要注册一个新的登录窗口，到左边，您可以创建一个简短的过程昵称。
　　3、目前韩文版的支持还在努力中，也有尚未完全值翻译工作的一部分。
　　4、daeguksil目前身在韩国，但是野狐在韩国尚未正式开启官网。
软件特别说明
咪兔QQ中国象棋助手是一款完全免费的qq游戏中国象棋辅助工具，有了这款软件你也可以是象棋特级大师了。
边锋网络游戏大厅已经和原版边锋完全一样了，直接安装，安装好就可以直接使用，非常方便
云海游戏中心是史上第一款为本地人量身定做的网络棋牌游戏，让你足不出户就可以和好友畅玩红河州个旧麻将、3d版斗地主、玉溪麻将等，本土规则，方言配音，玩家都是云南本地人！
零点棋牌是一款由浙江零点网络科技有限公司自主研发运营的休闲娱乐平台，该平台为用户提供了大量集趣味性、刺激性、休闲性于一身的竞技娱乐游戏，其中包括斗地主、连连看、麻将、捕鱼达人等大家都非常热捧的游戏。
亿酷棋牌世界是亿酷网络棋牌游戏运营商推出的棋牌游戏客户端,为你提供各类休闲类棋牌游戏、本地游戏、视频交友游戏的下载、介绍、指导、交流等等。
其他版本下载
野狐围棋客户端海外版 V2017 最新免费版
Copyright (C)
.All rights reserved.> > 正文连砍maker五盘 神秘高手绝艺是谁？
& & & & 最近几天，中国棋手范廷钰在农心杯上状态神勇，七连胜后，韩国四将均已出局。作为韩国队主将的朴廷桓自然压力山大。11月28日晚，maker登陆腾讯围棋，想为次日的比赛预热手感，第一局便碰上了绝艺。
& & & & 绝艺是腾讯围棋近来最热门的话题。自11月1日以来，绝艺战遍腾讯围棋各大高手，胜多负少，如同一颗耀眼的新星发出璀璨的光芒。在与潜伏的第一局对弈中出人意料地胜出，虽然之后被全力以赴的潜伏连赢三局，但从棋局的内容可以看出，两人不相伯仲。绝艺到底是谁也成为了棋友们最想知道的答案。
& & & & maker的网棋水平在网棋界也算强者，对潜伏的战绩仅以4:5落后，在腾讯围棋也具有极高的人气。对绝艺的第一局，maker似乎没有尽全力，开局便在左上角下出得失不明的“阿法狗定式”。进入中盘，黑棋右上突然被击穿，maker爽快地投子认输，但他没有想到，这只是噩梦的开始。
& & & & 第二局，maker开始认真起来，双方布局堂堂正正，有大家风范。maker轻灵地侵消黑右方模样，两子似乎很难被攻击，但绝艺利用白右下角的借用将下方走厚，直接跨断中央白棋进行强力的攻击。白在黑阵中左冲右突，居然无法摆脱困境。攻击黑棋棋筋无果后，白大龙已无生机，只好认输。
& & & & 第三局，maker执黑在下方围起模样，绝艺立刻侵入其中，纠缠中，绝艺使用一串精妙的手筋一举击溃黑棋，仅88手便拿下了这一局。娱乐版围棋神秘兮兮地称：“其实绝艺是范廷钰小号”。
& & & & 第四局，绝艺执黑先取三个角地，之后在左下的战斗中始终占据上风。虽然maker成功围成大空，但目数仍然不够，刚进入收官阶段便无以为继。
& & & & 第五局，maker方寸已乱，强杀白右上不成，自身孱弱的包围圈反被击溃，苦思冥想中居然超时负，此时棋局仅78手，黑棋呈崩溃之势，maker似乎已被绝艺击垮。
& & & & 然而尽管时间已经很晚，明天还要进行重要比赛，maker还是选择继续第六局,不赢不休。这盘棋的用时由每方20秒一步改成30秒，maker终于展现了强大的一面，全盘压制棋感虽强，经验尚浅的绝艺，将优势保持到最后。将比分扳成1:5
& & & & maker下线后，印城之霸向绝艺发出挑战，2盘每方30秒的棋恶霸均获胜，此时绝艺已经吸引数千棋友前来观战。在聊天框中，诸位平时难得一见的顶尖棋手与棋友们共同讨论绝艺的真实面目。
& & & & 之后，潜伏跃跃欲试，向绝艺发起挑战，但是连战8局的绝艺可能是感到疲惫，残忍拒绝了特务，下线休息去也。
& & & & 那么绝艺究竟是谁？有人说，绝艺是中国雪藏的新锐，但仍无法查实；有人说，绝艺是围棋AI；但强大的局部计算力以及与棋友偶尔的互动，并不像是机器所能做到的；有人说绝艺是十年磨一剑的民间高手，还有人说绝艺是几位顶尖棋手通力合作的结果，但没有人能够得出一个确切的结论。绝艺犹如昔日的龙飞虎，在网棋界刮起了新的风暴。欲知后事如何？敬请关注腾讯围棋！相关新闻热点新闻1234热点棋谱12345678910客服电话：010- 传真：010-北京野狐世纪技术有限公司 Copyright(C) 2012 All Rights reserved.&陈经：被围棋AI横扫后 职业棋手该如何提高水平？_棋牌_新浪竞技风暴_新浪网
陈经：被围棋AI横扫后 职业棋手该如何提高水平？
棋圣聂卫平上阵不敌Master
　　[文/ 观察者网专栏作者 陈经]
　　岁末年初的三天假期，棋迷们惊喜地发现围棋对弈网站出现了好几个高水平围棋AI。
　　在弈城上像劳模一样一直猛下的是日本的DEEPZEN，至日五天时间已经下了超过200盘，输了20盘。之前DEEPZEN在高手不多的 KGS围棋网上也是这么猛下，人们已经熟悉了它的风格。DEEPZEN在弈城的战绩并不出人意料，甚至有点令人失望。虽然它胜多负少，但主要是胜不带P标 志的业余棋手，对职业棋手输得多，还没有世界冠军级棋手出手测试。
　　另一个一上线就引发关注的是腾讯野狐围棋的“刑天”。腾讯在2016年11月上线的AI“绝艺”在一个月中已经打出了不小的名气，胜了柯洁一盘，5：1胜 朴廷桓。这让人们对国产AI有了信心，腾讯也报名了2017年3月在日本举办的AI围棋世界锦标赛。但是高手们似乎摸清了绝艺的路数找到了对付它的办法， 柯洁对绝艺的战绩是3：1，不少职业高手都战胜过它，绝艺出过一些明显的bug。因此从11月底，绝艺再没下过棋，下线研发升级去了。
　　一个月后，日，升级版本“刑天”又上线开始下棋。这次升级应该有进步，对柯洁战成5：2，对朴廷桓4：1。但不能说有本质进步，柯洁 明显找到了对付它的办法，几次吃死它的大龙，刑天死活还是有问题。这些测试棋全部是20秒或30秒一手的快棋，刑天对世界冠军级高手们的胜利，很大程度是 高手们因为时间压力出现错误，如柯洁有一盘已经杀死了刑天的大龙绝对优势，后面不小心输回去了。腾讯开发的AI水平已经很高了，职业棋手感觉它的实力和 2016年3月与李世石对战的AlphaGo版本V18相当。职业棋手们已经找到了刑天的漏洞，对它有办法了不会太怕。
　　上图是日柯洁第一次对阵胜刑天，就执黑大胜。本局柯洁早早就吃掉刑天棋盘右边的一条大龙，最后三招柯洁连下三个单长走起了五子棋，估计是人类操作员手动替刑天认输了。AI如果走出这样的棋，即使一时对人类高手胜多负少，棋手们也不会怕。
　　这时弈城网站上的Master在日也开始下棋了，一开始并不引人关注，开始10多局胜的并不是世界冠军级棋手。随着12月30日 Master对排名第一第二的柯洁与朴廷桓各胜2局取得20连胜，终于引起了关注。棋迷与棋手并不是太吃惊，因为之前绝艺与刑天也有这样的惊艳表现，而且 Master下的是20秒的快棋，20秒时间太短高手容易犯错，30秒高手们会好多了。
　　棋迷们喜大普奔，这么多高水平的AI同时在对弈网站上，AlphaGo的论文养出了一堆狗仔，“群狗闹新年”太有意思了。接下来职业棋手和棋迷们自然的预期是，随着每手时间提升至30秒，高手们耐心琢磨也找到Master的漏洞终于胜出，对它的预期和刑天差不多。
　　但事实证明，Master的水平比刑天要高得多。在弈城达成30连胜后，Master转战野狐，除1月1日新年休息了一天，保持每天10局的节奏。到日，Master达成了50连胜，对 手中包括16位世界冠军，三国水平最高的柯洁、朴廷桓、井山裕太都在其中。人类高手们排队轮流上阵，不一会就倒下被门板抬走。人类一胜难求，甚至没有出现 过胜机。经常是一个局部就大为落后，Master早早领先10多目甚至20目以上，收官时再“让”给人类一些目数送成4目半、2目半或者半目胜。
　　人类水平最高的棋手群体，在Master面前这样漏洞百出，这让一些职业棋手以及棋迷们有些难以接受。
　　Master的神秘身份
　　Master的身份显然就是AlphaGo的升级版本，我断定没有其它可能。Master在弈城注册为韩国职业棋 手，这是因为AlphaGo胜了李世石后获得了韩国棋院颁发的九段证书。1个月前在KGS天元开局虐杀DEEPZEN的GodMoves很可能也是 AlphaGo，应该是放CPU与GPU较少的单机版到各网站测试。谷歌在11月宣称AlphaGo取得了巨大进步，将于2017年初复出下棋。谷歌 CEO还访问了中国棋院，如果达成与柯洁的第二次人机大战协议不奇怪。谷歌一向有签保密协议的作风，但中国棋院要求谷歌放出单机版进行公开测试也正常。
　　谷歌对AlphaGo有信心了，放出来测试不怕被找到bug，主动或者应邀出来公测是自然的发展，时间也对得上。一个有趣的细节是，参与测试的棋手中，孟 泰龄只获得过一个国内冠军，离世界冠军们水平还差一点，但是他却有机会与Master下了四盘棋。我猜测这是因为，Master和AlphaGo的“人肉 机械臂”操作者都是谷歌论文的作者之一Aja Huang，他经常上WeiqiTV看孟泰龄的节目，是他的粉丝，因此多次邀请他与Master对局。
　　也有说Master可能是韩国研发的AI，这个可能性极低。围棋AI的研发是有轨迹的，象腾讯这样参照谷歌论文快速达到很高水平是可以理解的，但是也需要 出来测试找到问题又回头想办法，不太可能闷头研发一出来就天下无敌。而谷歌经过多个版本的升级，确实有这个实力。2016年中，Deepmind在学术报 告上就宣称后续版本能让V18四个子了，又取得了巨大进步。
　　Master达成50连胜后并未终止下棋，1月4号上午又继续开战。如果是论胜负，由于Master只选择30秒的快棋，对人类高手来说思考时间不足难以 发挥最高水平。而Master固定地每8秒下一次，时间根本没用完，这是机器天然的优势。人类高手对战时经常选择20秒的读秒，30秒算网棋中时间长的 了，但基本是练习。现在对Master的挑战已经带上了悲壮色彩，比正式比赛气氛还要激烈，野狐围棋的创始人古力九段声称第一个战胜Master的人奖金 10万元。
　　由于Master的棋力极高，又不走人类棋手习惯的套路，很多局面都需要强度极大的思考，30秒人类高手实在是不够，会出不少漏洞。因此，如果还是30秒 的棋局，Master的胜利会一直延续下去。有些读秒功夫强的棋手号称快慢棋水平差不多，但那是人与人在一些常见套路中对战。而且读秒功夫强是说后半盘收 束，布局与前半盘如果出现新型，总是得停下来思考，10来分钟都算短的，半小时或1小时以上的长考也常见。
　　上图是1月3日柯洁与Master一个战斗告一段落。柯洁花掉了两次读秒（一共就三次30秒）才在左上角的战斗中顶住了。黑吃掉白四子目数不小，白也没有 安定，应该至少是不落后。后面Master也选择了激烈的下法，柯洁只剩下一次30秒，应对不利输掉了。在新型的战斗中，其他棋手基本会被Master打 垮。
　　因此，Master对人类最高水平棋手取得50连胜这个事实，不宜过于夸张。围棋AI的算法特性是，搜索空间是指数增长的，几十倍时长只是带来搜索深度增 加几层，几秒钟与几十分钟的搜索可能棋力并无本质提升。增加时长更可能是用于MCTS的随机模拟终局数量，模拟质量能上升一些。达到基本时长保证足够的搜 索深度与模拟的局面数量之后，再增加时间意义并不太大。
　　AlphaGo在分布式版本有1202个CPU和176个GPU，比“单机版”的48个CPU与8个GPU数多几十倍，但是对单机版的胜率70%并没有本 质棋力提升。实战证明，Master和刑天思考几秒或者十几秒就有基本的水平了。如果能够战胜“秒下”的AI版本，战胜思考时间更长的版本没有本质的困 难。
　　而人类高手群体在这次Master翻牌式的点名测试中全败，表现出了一些过去可能不太重视的弱点，值得好好总结分析。本文从围棋棋艺与“棋机结合”的角度进行技术解读。前面是新闻式的介绍，阅读后面的内容就需要对围棋技术与计算机算法有一定的了解。
　　AI杀手锏：价值网络和策略网络
　　人类高手下围棋的过程和机器下棋的手段是可以参照的。对于当前局面，人类先直觉产生一些候选点，这对应现在所有高水平围棋AI都采用的深度学习出来的“策 略网络”。机器学习生成策略网络时，参考的就是人类高手的棋局，也有说法是AlphaGo从零开始不参考人类棋局，全部自我强化学习生成策略网络的。这次Master的招数绝大多数都是在人类的候选点范围内的，可以认为高手和Master的胜负不在于候选点的质量。
　　人类高手会利用有限的思考时间对不多一些选点进行几步推演，如果必走的直线着数多，有时能推到几十手以后。然后高手们会进行判断，如这个局面“简明”，就 是自己优势可以接受，就这么下了，再狠些能给对手更狠打击的也不去想了。再如判断局面“复杂”看不清，李昌镐会非常独特地尽量避免这种局面，寻找虽然优势 小但是自己能控制的处理办法。也有一些高手会主动将棋局导入复杂局面，发挥自己乱战的长处。
　　帮助进行局面的判断的主要手段是“数目”，能确定的地算清楚，李昌镐的贡献就是将数目判断精细化的程度推到了极致，当然现在的高手这方面的水平也上来了。数完目以后，算上贴目后双方会有目数差距，如果在收官阶段差距稍大到两三目以上，结论一般就确定了，胜负已定收拾心情。在布局以及中盘，就要用厚势、弱棋负担之类的来回调整一下，粗粗的给个结论。
　　这种结论往往很不精确，不同的棋手判断可能不同，有的喜欢实地，风格是“敏于实地”，或者喜欢外势，风格是“厚实攻击”。高手们有时没法判断了或者想讲清 楚道理，还喜欢用日本道策发明的“手割”法，从公认有结论的局面为基础，改变着手次序倒推，有点数学公理系统的意思。总之，在局面还有很多未确定因素的时 候，人类进行判断的手段就是这些，并不太多。
　　这种情况下，人类高手们讨论局面判断的时候有时显得很搞笑的。如果一个局面，下A和下B结果是确定的“下A会比下B亏1目”，那所有高手都会认为A是错招不成立。有时甚至会为了这一目“不能忍受”的亏损进行复杂的大转换，或者否定一个定式。
　　人类高手对于有确定结论的东西是非常在意的。这也是多数业余棋手糊里糊涂的地方，下B可以下A好象也行凭感觉来吧，几下就亏掉很多目。但是如果这时有另外 一个选择C，没有办法相对AB给出确定结论，那高手们就会作出“两分”、“双方可下”、“得失不明”、“下C不好控制还是下B”，“下C照顾大局”之类的 模糊结论。但是实际上可能下C比下B要好得多，如果选择B亏的就不是1目了，可能是好几目。
　　上图是以前的一个常见小目定式，高手们下过无数盘。但是后来没有人下了！因为实际上这个图黑棋亏大了。双方手数一样，黑还先占角的，但是子力位置偏低，地 和势都不见得有优势，没有体现“先招优势”。现在是这么解释，但是之前为什么一直下？因为理由也并不是那么明显。孟泰龄说，是高手们经过多次实战，发现执 黑一方胜率明显偏低，回头找问题，这才放弃了这个定式。
　　这种“集体实战”判断，是网络围棋时代高手们开发出的新办法。说不清，大家就实战来试试，你说两分，我说黑优，水平相当的双方实战100盘如果黑胜了70 盘明显占优，大家还是会同意“黑优”的结论。以前没有网络，职业棋手一年才下几十盘棋，互相交流也少，这种方法就不可行了，往往是个人面壁式的细心体会局 面优劣。现在网络时代，勤奋的职业棋手一年下上千盘网棋都有可能，这种方法不仅可能，甚至发生了有趣的演变。
　　高手们为了维持状态，就积极地在网站上下20秒30秒的快棋。这样的结果是，高手们开发演变出了一些大型“套路”。这是因为，如果你偏离套路，一般会吃亏，会通过输棋或者直接讲理判断证明。于是大家都摆套路，提高熟练程度。
　　偶而会有高手出“新手”取得效果，于是其它高手们研究试用以后，给出相应的应对，否定这个新手，丰富了套路的内涵。或者同意这个新手成立，形成新的套路， 回头否定老的套路。这样来回否定，对套路的理解确实深了，也可以算是棋艺的进步。但是网棋以及正式对局，就出现了大型套路太多，降低棋局精彩程度的问题， 有时甚至“复盘”到四五十手才变招，围棋有“象棋化”的趋势。
　　当然这些套路是有内涵的。一般认为日本棋手水平相对中韩下降，是因为日本棋手战斗力不行，布局看着还行，中盘就被杀得不行了。孟泰龄战斗力与算路与年青棋 手比相对差，但是布局分析却较有信心，经常战胜算路好的对手，在中国等级分能排20多位。他认为日本棋手恰恰是布局水平有问题，对局面的理解落后了。因为 中韩棋手积极在网络上对战，或者在国家队里交流最新“套路”内涵成果，所以其实掌握了很多先进知识。
　　日本棋手还是老套路，也不注意这些最新成果，还是按老的理解走吃了亏也不知道，经常就是“安乐死”。想要挣扎下出过分的招数，战斗力又不行，输得更快。
　　中韩高手们集体实战验证套路的办法，其实暗合了AlphaGo强化学习生成价值网络的方法。AlphaGo会进行几千万次的高质量“自我对局”，比高手们的对局加起来都多得多。人类高手们反复实战能判断几十个局面都不容易，AlphaGo的训练流水线却能生成几千万个局面，用于价值网络的训练。
　　价值网络是个和策略网络结构相似的多层神经网络，但是里面的系数不一样，它能对一个静态局面不搜索直接给出胜率，判断谁占优。有了策略网络与价值网 络，AlphaGo不需要搜索都可以下得很好了，对每一招策略网络提供的选点，价值网络给出胜率判断，选择最好的一个选点下就可以了。2016年中 Deepmind说AlphaGo棋力取得突破，就特别说了价值网络取得了巨大的进步。
　　价值网络是人类思考中没有的，在谷歌论文之前甚至没有这个概念。从学术角度来说，这可能是谷歌论文最大的贡献，深度学习生成策略网略并非Deepmind 最先提出的。虽然对人类来说有点不自然，但价值网络正是人类可以学习的地方，职业高手们也许能从这个方向上取得棋力的突破，但需要科学的方法。
　　人类能通过多次实战、打谱，在脑中形成直觉，看一眼局面就能根据棋形产生一些靠谱的候选点。对人类直觉方便之处在于，候选点有“局部性”，人只要看局部就 能有“关键”点的直觉。有时一些照顾全局的棋招会被夸张地称为“耳赤妙手”。人类自然倾向就是局部观察，眼睛看画面时自然会聚焦在一小块地方，棋手思维也 是如此。高手要逆着这个直觉观察全局，多找一些候选点。范西屏是中国古代水平最高的棋手之一，李步青对其它人这样形容他的棋艺：“君等于弈只一面，余尚有 两面，若西屏先生则四面受敌者也”，这是说范西屏全局观念特别强。
　　但这种全局观念毕竟难于描述，成了高手中只可意会不可言传的“大局观”。人类对局部的精确描述却不断取得进展，局部定式发展出成千上万个，甚至有《定式大 全》这样的书。局部数目的手段与技术也不断发展，目数价值精确到几分之一。大局观方面却一直没有太大的进展。甚至一些90后年青高手认为，布局不要太看 重，花时间想也想不出什么东西，随便搞搞套路或者下一些过得去的着手应付下，大量时间要留在中后盘决战。
　　从实战来说，这也确实是胜率较高的选择，你脱离套路未必占优，就算花大量时间琢磨布局选点便宜了两三目，后面时间不够了随时崩盘，因为人家后面肯定会来 “搅”。孟泰龄主要的获胜方式，就是利用一些年青棋手忽视布局这个特点，他精心研究布局，多次在局面判断中取得优势，后面拼了老命把优势守下来。但是由于 年青高手们冲击实在太厉害，往往顶不住，泰哥也无法取得战绩的突破，只能维持住一流高手的地位。
　　职业棋手面临着训练内容与方法的革命
　　职业棋手们水平取得突破，也和一些围棋道场的严格军事化训练手段分不开。冲段小棋手们做海量的死活题，认真进行大量的对局，严谨计算的态度与人脑中“策略 网络”的质量都不错。死活题有上千年的历史积累，多年的实战提供了大量素材，还有不少高手喜欢创作死活题。日本的《发阳论》吸收了中国古代棋书中不少素 材，韩国《天龙图》是实战积累。死活题素材不缺，有道场、有网络，高水平实战锻炼的机会不缺，套路相关的信息流传也快，职业棋手群体水平迅速进步。
　　但是，各道场并没有多少“局面判断”的题目积累，这是一个非常严重的技术性缺失。如果棋手群体有意识地在这方面努力，是有办法可想的。可以集体讨论一些局 面，取得一致，拿出来做为习题或者“训练样本”。也可以在网络上组织实战，主动对一些局面统计胜率，获得宝贵的数据，达成一致。可以积累大量网站与实战高 水平棋谱，对一些同类开局进行大数据分析。这样的分析程序已经有了，但主要是正式比赛棋谱不够多，如果能和对弈网站联手，增加海量棋谱，局面统计分析就更 为精确。
　　现在有了高水平围棋AI，就更为方便了。高水平围棋AI，以后一定会普及。如果放开AI数据后门，就能看到局面的具体胜率，甚至价值网络对局面的估值。甚 至也可以把训练好的价值网络单独抽出来做成小程序帮助分析。这样，应该可以象死活题一样积累出海量的局面判断素材。和以前不一样的是，这些局面判断题有参 考答案，或更为权威的答案，并不仅仅是思考题。
　　职业棋手们可以去盯着这些局面判断题，进行全局思考。为什么这些局面是黑优不是白优？为什么和自己的感觉相反？为什么AI或者统计结论明显，自己却没有感 觉？这样仔细琢磨，一定会想出一些道理。琢磨久了，甚至作出判断的速度都会加快。AI的策略网络和价值网络的神经网络是相似的，人类既然能够有“策略网 络”的直觉系统，同样在人脑中训练出“价值网络”应该是可行的。
　　从人类等级分最高的柯洁的棋艺来看，他可能就有这样的特点。柯洁的算路并不是最深的，数目也不是最强，也不是妙手一堆，当然这些都不弱。柯洁自称最强的是 判断，有时直接判断不用数目就知道是亏了还是赚了，是通过4000多盘网棋成长起来的。很可能柯洁在数千盘对战中不自觉地注意了对脑中“价值网络”的训 练，形成了自己领先其余高手的局面判断能力。这些棋手与棋迷认为，柯洁是下得最象AI的棋手。
　　职业棋手群体可以把这个过程工程化，主动收集有教育意义的反直觉局面，棋手们主动接受类似机器学习的“人脑学习”训练，形成直觉一样的局面判断能力。在高 水平AI的帮助下，这个过程应该可以迅速缩短，不用非常辛苦地积累素材。对各个道场的培训水平而言，局面判断素材以及使用AI帮助训练的能力，会成为重要 因素。国际象棋AI早就这样帮助人类棋手训练了。
　　这种局面判断，天生就是全局的。这将使人类高手的围棋思维，从之前的局部定式、局部数目、局部战斗，飞跃进步到全局判断、全局战斗，这将是吴清源大师穷毕 生之力思索并力推的“21世纪围棋”、“六合围棋”时代。吴清源2014年去世了，没有看到围棋AI的革命性进展。但是在围棋AI的帮助下，这个时代将不 可避免的到来，人类高手围棋水平将再次取得突破性进展。
　　而对于Master这样的围棋AI，也不要过于恐惧。它的秘密武器就是以价值网络为基础的全局思维，新手不断，明快取舍。AI的价值网络是基于全局的，所以全局配置稍有不同，它的着手就会发生变化，远远的几个散子人类看不到什么，AI却能考虑到下出新手。
　　人类高手30秒计算时间过短，碰到的又是完全不同的棋路需要计算，自然容易出错被狠狠打击。甚至有些着手，人类高手们“不知道AI是什么意思”，过了一些招数才发现吃大亏了。有些上阵的高手甚至由于恐惧，对自己失去信心，明显技术变形，早早就大败了。
　　人类由于生理条件的限制，需要更多的思考时间。从探索围棋技艺的角度，要求更多思考时间是合理的。如果在布局与中盘战斗中领先或者顶住了，收官时因时间紧 张出小错败北，这并不可怕。但是人类必须在布局方向选择、接触战的局面判断中更多地引入全局思维，接近AI的水平，才有机会顶住。
　　AI由于MCTS算法天生的弱点，很大可能仍然是有缺陷的，太复杂的局面会出现算路问题，或者局部死活出现漏算，而这是人类的优势。人类的语言逻辑推理能力，局部严密算路是有优势的！对于复杂局面，人类可以总结归纳主要矛盾，设计出组合手段，推理出可行次序。而AI由于MCTS的框架特性，什么都要算到终局，不可能什么都模拟到，大量算 力浪费在非关键的逻辑里，发生漏算是可能的。当然前提是人类高手需要顶住，不能让AI随便就领先10几20目，那AI可以简明地控制局面，对手毫无机会。
　　如果人类高手能够学习价值网络的全局思维主动训练，取得棋艺的飞跃进步，再给以足够的思考时间，和AlphaGo以及其它水平不断进步的高水平AI对战还是有胜机的，而这对围棋发展的意义极为重大。Deepmind开发出AlphaGo这样的革命性围棋程序，将确定无疑地引领围棋艺术再一次的飞跃进步，人类棋手也会获益非浅。
文章关键词：
收藏&&|&&&&|&&打印&&|&&关闭
您可通过新浪首页顶部 “我的收藏”， 查看所有收藏过的文章。
请用微博账号，推荐效果更好！