第30章 幼狗的尾巴 (3-2)

“黄爷爷，这……为什么人类棋手的中盘的一选率反而会比布局还高啊！”李菁哲的声音吃惊得略略有点发颤。

“其实这个不一定，大多数时候还是布局要稍高的。”

黄宝洋笑着解释道：

“但是，因为布局其实可选点非常之多，而且前三选非常接近。作为人类棋手，很多时候并不会完全按照AI选择行动。

“反倒是中盘，因为战斗的逐渐展开，棋手必须尽量敏锐地抓住当下最为重要的点，所以有时会有些棋出现中盘一选率反而比布局高的情况。”

“可……中盘前三选率93%，一选率67%？”李菁哲依旧惊疑不定：“这真的是人能做到的？”

他虽然不会下围棋，但家中毕竟有个棋迷令他耳濡目染，他还是知道围棋与象棋、国象并不一样，中局战局复杂的同时还可选点极多。

结果，在这么个情况下，人类居然下出了93%的前三选率，和67%的一选率？！

要知道，随着近年AI水平的发展，现在的围棋AI如果要下当年的初代OMEGA GO，必然是毫不留情的屠杀！

而如果一个人，哪怕在中盘也能下出如此之高的现代AI吻合率。那单凭当年的初版OMEGA GO，搞不好真的很难单靠计算能力在中盘阶段追回布局时的劣势！

“怎么样？我们的这些职业棋手，还算努力吧？”

正当李菁哲还没从惊讶中缓过神来时，黄宝洋不无得意地说道。

“啊，当然啦，这盘应该算是小雷发挥得相当好的一局棋，不过这也绝非偶然。

“就像台上那位顶尖棋手刚说的，上一届农心杯擂台赛的最后一局，南韩的柳世贤发挥也是极为出色，和今天的情况几乎如出一辙。

“就是在那盘棋过后，围棋论坛上开始有人怀疑：是不是人类顶尖棋手已经能和初版OMEGA GO一较高下了。”

“可……人这是怎么做到的呀！”李菁哲对此依旧有些难以相信。

作为有志于一线计算机科学研究的天之骄子，李菁哲自然知道以OMEGA GO为代表的现代围棋AI，都是采用深度学习，通过合理减少棋类冗余计算，以保证有效计算上拥有人类绝对无法企及的强大计算能力。

可现在，人类居然能够与现代深度学习AI一较高下？！

要知道，现代AI出现前最强的国象计算机软件“雪鱼”，其完全体几乎从未被人类击败过！

但“雪鱼”在OMEGA GO衍生而出的OMEGA ZERO软件学习了4小时国际象棋的情况下，就被对方以28胜72和、未尝一败的成绩狂虐。

其中OMEGA ZERO先行战绩是25胜25和，这个胜率在普遍认为最终解是和棋的国象里，简直就是惊世骇俗！

所以，基本可以认为，棋类游戏上，人类在深度学习AI面前，就是被降维碾压的份。

可结果在围棋棋手被深度学习AI无情碾过的七年后，他们居然反过来开始触碰到那最早碾压过他们的深度学习AI了？！

完全理解到这个事实后，李菁哲一时有些恍惚。

当初OMEGA软件之所以拿围棋作为其深度学习AI的出山之作，很大程度上就是为了抓人眼球——有什么比攻略“世界最难的棋类游戏”、“人类智慧的最后尊严”更引人瞩目的呢？

不过，当OMEGA GO软件轻而易举地打碎了几千年来无数围棋棋手的骄傲之后，却并未在此多加驻留。

毕竟人是商业团队，围棋这种小众棋类游戏能挣几个钱啊？

自此之后，顶尖商业AI基本都不太会关注这个流行范围仅限东亚三国的小众项目，最前沿的AI研究者也懒得留意被他们搅成一锅粥后的围棋圈内的状况。

也只有国内及南韩、东瀛的一些AI公司，在根据围棋圈需要，进行AI发展迭代，但这种发展基本仅限于更迭优化，从未再有内核质变。

可谁曾想，在围棋从AI前沿研究中彻底淡出之后，反而出现了让人瞠目结舌的新情况！

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