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本期的【星友专栏】由“无名鹤”棋友提供文章。作者就AI出现以来的棋坛风潮与如何利用AI进行了分析，观点独到、文采斐然。也希望各位棋迷就相关问题发表自己的看法。让我们一同携手，将【弈星世界】打造成全网最大的棋迷乐园吧！
AI天降 大乱人间
毋庸置疑，围棋已全面进入了AI时代。
2016年1月，几个不懂围棋的欧洲人研究出围棋AI ——AlphaGo，以5:0的战绩完胜欧洲围棋冠军职业选手樊麾，在围棋人工智能领域，实现了一次史无前例的突破。
AlphaGo 的面世标志着AI时代正式到来，这一年被确立为围棋AI元年。
从烧脑的角度看，如果围棋属于第九重，其他智力游戏最高不会超过三重。
AI元年之前，遍布世界的人工智能研究者们，梦寐以求的想用二进制代码来征服纵横十九路的黑白世界，其结果都是无功而返。
自从AlphaGo横空出世以来，这个问题变得易如反掌。如今，不但阿法狗已进化了好几代，其他堂兄堂弟也如过江之鲫鱼跃而上，天壤、星阵、绝艺纷纷争先出世，刹那间把天下围棋杀得人仰马翻，令人瞠目结舌。亚洲人的古老游戏被不懂围棋的几个欧洲人彻底革了命。
面对AlphaGo试水围棋界，最先反过味来的是韩国人。
韩国人深深懂得实践是检验真理的唯一标准。
晓得先机的韩国人跪伏在AI脚下顶礼膜拜，日思夜习，专心致志，一丝不苟，终有小成。遂令低迷许久的韩国围棋重新叱咤风云傲视群雄。其代表人物申真谞在世界大赛中连续24场战胜中国顶尖棋手，据此睥睨群雄，令人不寒而栗。
后知后觉的中国棋手们终于紧随其后也把AI奉若葵花宝典日夜捧练，终于使得申真谞在第27届LG杯半决赛中被鼎爷破了金身，臣服盘前，中国棋手欢天喜地会师LG杯决赛。
这一切，同样取得27届LG杯决赛资格的丁浩说：恍如梦中。
近两年，韩国人捧得了绝大多数世界比赛的金杯。
韩国棋手有如此骄人的赛绩，完全得益于韩国棋手的无比专注。
武功秘籍葵花宝典中开篇第一句就是：天下英雄，挥刀自宫——这也是天下英雄练武的总纲。为何要“自宫”？就是为了“自宫”之后心无旁骛，一心一意，假以时日，方得大成。
但是这个世界太精彩，于是，中国围棋多了许多可以理解的无奈。
很难说中国棋手近年来难尽人意的赛绩与中国棋手丰富多彩的业余生活毫无关联。
话不多说，你懂的，我们言归正传。
AI时代，我们应该秉承什么样的围棋理念才能使中国围棋更上一个台阶？
从对抗到争先
为了更好的阐明这个问题，这里我举两个栗子。
第一个栗子。
逍遥派掌门人逍遥子过世前摆了一盘珍珑棋局，令其弟子苏星河广揽天下高手参而破之，鸠摩智、慕容复、丁春秋、段延庆、段誉等一众高手相继幻陷于棋局之中险些丢了性命，唯有根本不懂围棋的虚竹误打误撞，在懵懂中解了珍珑棋局，在瞬间中得到了逍遥子七十年功力的真传，最后成为天龙八部里最为了得的大英雄。
第二个栗子取材于三十年前我与聂老的一次缘会。那次是聂老让四子一打四，我输了三目，其他人较我输得更多些。赛后聂老对我说“你是输得最少的一个，比他们几个厉害一点”，赛后记者在对我的采访报道中也提到了这一点。
从第一个栗子看，所有想破珍珑棋局的高手互不为对手相抗衡，唯破局者才是赢家。从第二个栗子看，可不可以这么认为，我虽然没有与其他三个人进行面对面的对抗赛，但是在我们大家与聂老的共同对弈中我输得最少，是不是我就比其他三个人厉害一点？
由此，这里是不是可以引出来一个新的游戏规则：在AI时代，把对抗赛改成争先赛。
对抗赛与争先赛的根本不同就是前者有对手，后者无对手。
其实，围棋比赛的实质就是争先赛，只是现有的比赛从形式上看是对抗赛。
假定每个人的比赛目标都是为了拿到一个更为靠前的名次，每一个棋手说争取下好每一盘棋的潜台词就是争取赢下每一个对手，如此，在赛前你就要仔细研究每一个对手的布局爱好、中盘风格、收官特点，这很累，成效也不突出。用某一个棋手以往的历史对局来预测当下这个棋手的每一步最可能的着棋棋点位，以筹划应对之策，这未免事倍功半，甚至是恰得其反。
事实上，每个棋手的每一盘棋都不尽相同，甚至是风格大相径庭，很难说对对手的预测在赢棋中能起到关键作用。
所谓赛前准备的充分，其实是在比赛中比对手发挥的更出色罢了，就像27届LG杯半决赛鼎爷拿下申真谞一样。
故步AI？破壁思维
好了，我们重新回到AI。
我们不妨假定AI的每一步行棋都是正确的——事实上我们目前也正是如此认为的——那我们就潜心研究AI好啦。
人工智能出现之后，两个人的比赛比的不是谁比谁棋艺更胜一筹，而是比谁与AI的走法更接近，AI时代，没有棋艺只有棋技。AI不是人类，不讲棋风，不讲棋理，更不讲棋形，AI只讲怎么赢你。
以往评价一盘棋下的好坏，不只是看输赢的，还要看棋的内容，AI不是这样，他的目的非常纯粹。
AI时代，当你还在潜心研究比赛对手的棋谱时，你就已经输了。
当你仍然还沉迷于“干掉眼前这个人我就赢了”这样一个狭隘的思维定式时，你前进的步伐就已经停滞了。
争先赛的玩法有点类似于高考，大家在某一个给定的时间，面对共同的游戏规则，答的是同一张AI试卷，只是这张AI试卷不可能答满分，因为我们不可能赢下AI，那么谁输得最少谁就赢得了比赛，这就如同面对同样的北大清华录取分数线，谁最靠近这个分数线谁就最有希望被录取。但是，这样的比赛无趣至极，可是，如果我们想赢棋，想干掉韩国人，我们就必须这样，坚定的实践这样的训练思维。
当我们树立起这样的思维方式之后，我们的努力方向就会发生根本性的变化。
这个时候，我们只需去研究AI，不必去研究其他棋手的棋力高低，谁摸透了AI，谁就更有可能取得更好的赛绩。
事实上，在深度学习方面，围棋AI早已经走在了人类的前面。拿阿法狗为例，“阿尔法围棋”的发展分为四个阶段，也就是有了四个版本，第一个版本即2016年1月战胜樊麾时的人工智能，第二个版本是2016年3月战胜李世石的阿尔法围棋，第三个是在围棋对弈平台名为“Master”（大师）的版本，其在与人类顶尖棋手的较量中取得60胜0负的骄人战绩，而最新版的人工智能开始学习围棋3天后便以100:0横扫了第二版本的阿尔法围棋，学习40天后又战胜了在人类高手看来不可企及的第三个版本“大师”。
听起来是不是很吓人。
所以，我们不要总图谋用人类的眼光去评价AI的每一步棋，而要努力去理解为AI什么会这么走。按照理解AI的思路走下去，久而久之你就有了一定的AI思维，不再被“人”所左右，当你的脑思维中“人”被AI所打败的时候，你下出去的棋就离AI越来越靠近了，你在所有棋手中的名次也必将越来越靠前。