对话围棋AI： 谁才是定式【围棋的美感】

“动力学理论认为热和光都是运动的方式，现在这一理论的优美和明晰，正被两朵乌云笼罩着。”

—— 开尔文勋爵《在热和光动力理论上空的十九世纪乌云》

【围棋界的两朵乌云】

1900年，“近乎完美”的经典物理学大厦，飘来了两朵乌云。这两朵乌云，一朵飘向了“相对论”，指导人类发现了黑洞；另一朵飘向了“量子力学”，指导人类发明了原子弹。

两朵乌云，分别从宏观和微观的角度，告诉人类，你们对宇宙的理解是多么浅显。

一百二十年过去，人类仍然无法理解这两朵乌云的本质。

2016年，“千锤百炼”的经典围棋大厦，飘来了两朵乌云。

这两朵乌云，一朵叫做“深度学习”，能够预测每个选点的取胜概率；另一朵叫做“蒙特卡洛树搜索”，能够快速地定位到最容易取胜的选点。

两朵乌云合二为一，组成了超级机器棋手AlphaGo，先是以4:1战胜了人类顶尖棋手李世石，然后以60:0战胜了所有职业棋手挑战者。

四年过去，类似算法的各路机器高手云集，比如绝艺围棋、里拉围棋，星阵围棋和KataGo。

总体说来，人类棋手的水平已和机器相去甚远。

【糟糕的事情】

大多数经典物理学定律，都有着简洁而通用的表达形式。

由三句话组成的牛顿三定律，诠释了经典力学的基本运动规律；

由四个等式组成的麦克斯韦方程组，支撑着整个经典电磁学。

相对论告诉人类，牛顿三定律在高速情况下会失效；量子力学告诉人类，麦克斯韦方程组在微观尺度会屈服于概率。

当时的物理学界，是从心底抗拒这两朵乌云的，因为不简洁和不通用的物理定律，失去了来自物理学本质的美感。

乌云来了，物理学不美了，这是多么糟糕的事情啊！

很多围棋高手觉得机器棋手是令人讨厌的。

一盘围棋对局的开始阶段，盘面广阔，选择众多，给人以无限的遐想空间。

随着对局的进行，局势渐渐明朗，对局者用敏锐的直觉和深厚的算路，把对局渲染成精彩的画卷。

AlphaGo这个家伙，用不知何处得来的胜率和不屑于向人类解释的傲慢，将人类棋手死死按在地上，毫无还手之力。

遐想的空间不复存在，直觉和算路被傲慢碾压，哪里还有什么美感可言。

乌云来了，围棋不美了，这是多么糟糕的事情啊！

【围棋的美感】

为什么机器来了，围棋的美感就没了？怎么理解围棋的美感？

这是个不容易用语言来回答的问题，而且答案会因为欣赏者的棋力而大不相同。

对于初学围棋的小朋友，围棋的美感就是吃掉对手三颗棋子；对于每天都要下上几盘的资深业余棋手，围棋的美感就是吃掉对方的大龙，或者围成规模可观的大模样；对于精益求精地追求完美棋艺的顶尖业余棋手和职业棋手。

围棋的美感就是一位内功深厚的大师，一个振奋人心的局面和一步天马行空的妙手。

就拿传统名局“耳赤之局”来说吧。

公元1846年，“四大家族之本因坊家大师秀策”下了一步黑棋，让对手“四大家族之井上家大师幻庵”惊得面红耳赤，因此得名“耳赤之局”。

秀策执黑，幻庵执白，进行至白126，局面是这样的：

白126将右边的四颗黑子与左下角的黑子分开，从而对四颗黑子进行攻击。

普通围棋爱好者的第一反应肯定是：跑吧！

秀策是大师，跟普通爱好者肯定不一样。实际上，黑127是这么下的：

五仁老师最开始也没看懂为什么黑127很妙，既然大家都这么说，就尝试着理解一下吧：

黑127大概有三层意思。向下，接应四颗黑子；向上，与上方黑子配合，围住更多地盘；向右，充分利用残子的剩余价值。

一子三用，确实是可圈可点的好棋。

至于为什么幻庵耳朵红了，大概是因为这样一步好棋，离棋盘上的天元位置只有一格之遥，气势太强，幻庵一时间没有稳住吧。

看起来简简单单的一步棋，宛如一盏清茶，越品越美。即使你不懂围棋，也能有一点点体会了吧。

这时，一个叫做KataGo的机器来了。

这位AlphaGo的小弟，具备分析任何贴目的局面的能力。

黑棋贴目0.5已经设置好，小K你来看看，黑127美不美：

小K：“花里胡哨的整那虚招子干哈？看那，左上角，给我爬。”

……

黑云压城城欲摧，千古名局悻悻归。

【定式的美感】

在五仁老师眼中，定式是围棋美感的重要组成部分，因为它的灵魂是“均衡”。

双方在一个角部落子，经过几步甚至几十步棋的交锋，竟然还能各自满意，这是很难的事情。

经过千百年来的探索和打磨，这些流传下来的变化，都是围棋的精华，是最值得欣赏的下法。

就比如下面这个小目定式，是五仁老师小时候背过的最长的小目定式，整个角部都快塞满了：

经过35步的精彩演绎，双方竟然还能保持着得失相当，实属不易。

想到美感被KataGo彻底毁了的耳赤之局，五仁老师做好了充足的心理准备，“虚心请教”老朋友里拉老师，看看里拉老师会不会和小K一样，一句话就把天聊死。

变化开始时：黑棋胜率45.9%：

变化结束时：黑棋胜率56.4%：

小时候，五仁老师和同学在比赛中下过这个变化，双方都为自己没有背错，而且局面还是均衡的而沾沾自喜。

现在看来，这样的情绪不无道理，黑棋的胜率也就增长了10.5%，不多不多，你们说是吧。（里拉老师：你别瞎说啊，白棋亏多了）。

那么里拉老师，双方究竟哪里下得不好呢？老五今天跟你讨论讨论。

第一回合：

里拉老师：黑15跳不好，胜率下降5.5%。黑棋应该小尖，胜率49.4%。

五仁老师：角里是个收气吃。机器的手笔就是大啊，这么大的角，说不要就不要了。白棋要是不放弃角部呢？

里拉老师：那变化大概是这样的。

五仁老师：你可真会爬二路啊。黑4到黑10这种棋，要是被我的老师看到了，手心都能打肿。不过看起来这个变化好像还挺均衡的。

里拉老师：我赌一块钱，这个变化到后面你看不懂。

五仁老师：按住任何一台计算机的电源键7秒钟就可以强制关机哟，搞不好连ROM都给你烧坏。

里拉老师：反正是你花的一万五千人民币买的外星人。

五仁老师：……

第二回合：

五仁老师：既然黑15跳不好，白棋有什么方式惩罚黑棋呢？

里拉老师：这还不简单？白棋打吃之后飞出来就行了。黑8时，黑棋胜率43.2%。

五仁老师：行行行，两颗白子，还是棋筋，你说不要又不要了。拿了你的角地就像要了你的命一样。我服你。

里拉老师：嗯哼。

五仁老师：……

第三回合：

里拉老师：白16跳，胜率下7.5%。

五仁老师：你不是重视角部实地么，角上跳怎么就不对了？

里拉老师：你来看看这个变化。这个变化的白棋不如第二回合的变化。

五仁老师：这个变化和原始定式的变化有点像啊。不过你怎么算着算着，又把角部定式算到全盘去了？

里拉老师：所有的定式都是要考虑全局的情况的。如果你也能像我一样，每一步棋都看全盘，那定式这个概念也就不存在了。

五仁老师：我脑子不好使，我只会背定式。

里拉老师：……

第四回合：

里拉老师：白16落子之后，后面的变化双方全对。

五仁老师：得到你的肯定真是很难得啊。那你给一个建议吧，以后遇到这种情形，双方最佳的应对策略是什么？

里拉老师：对于这个传统定式，记住第一回合的第一个变化就好了，可以把这个当作“里拉新定式”。我再摆一次。

里拉老师：另外，我从来不说话。上面的对话都是五仁老师创作（编）的。

五仁老师：看在我下不过你的份上，这事就这么过去了。谢谢你给的新变化。

【感想】

在里拉老师看来，这个复杂庞大的传统定式只有黑15和白16不正确，其他的下法全部正确。

五仁老师不得不佩服围棋前辈们的智慧，曾经推演出的传统定式，在人工智能时代依然能够大部分正确，这是十分了不起的成就。

对于黑15和白16的研究，五仁老师其实很困惑。里拉老师虽然每次都能指出哪些下法是“不对的”，“正确的下法”应该是什么，然而在没有解释的情况下，这些“正确的下法”对于人类棋手来说，实在不好理解。

现在能做的，只是假设这些“正确的下法”真的正确，然后反推这些下法的共性，然后建立新的“围棋理论”。

至于这些理论是否正确，能否被人类棋手接受，又是很难回答的问题。不管怎么说，做比成样，开拓思路，终究还是有好处的。

关于定式的美感，在刚刚的研究中，虽然给出的变化不同，但机器对于“均衡”的追求，和人类是一致的。

至于围棋的美感，五仁老师觉得，不能只看耳赤之局的一爬，就认为机器下棋没有美感。

人们总是自然而然地想到已经被“传统围棋观”定义过的，在脑海中根深蒂固的那种“标准围棋美”，而忽略了人类对围棋的理解还非常有限这个事实。

围棋的输赢是无从争辩的，审美却是主观的。作为一名围棋爱好者，只要你能从棋盘上感受并欣赏你心中的围棋美，那些教条式的定义，又有多重要呢？

正如期待完备的超弦理论一样，五仁老师期待着孜孜不倦的棋手们不断钻研，在机器给出的变化中继续探索围棋真理。总有一天，人类棋手会找到“围棋超弦理论”的。

“上帝不会掷骰子。”

—— 阿尔伯特·爱因斯坦

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