围棋人工智能有何核心区别？

这是一个非常好的问题,围棋人工智能之间的区别是围棋AI发展史的核心，也是人工智能领域一个绝佳的案例。

围棋AI的区别主要可以分为 三个时代，每个时代的AI在 核心技术、棋风、哲学和影响力 上都有根本性的不同。

基于“人类知识”的AI (AlphaGo之前)

这个时代的AI,我们通常称之为 “围棋引擎” (Go Engine)，比如早期的GNU Go、Many Faces of Go (MoGo)，以及更强大的Crazy Stone 和 Zen。

核心技术：

• 基于规则和启发式搜索：它们的核心思想是“模仿人类”，程序员们会输入大量人类总结的围棋知识，金角银边草肚皮”、“二路之子有缺陷”、“不要下愚形”等。
• 评估函数：AI会根据这些规则，对棋盘上每一个点的价值进行打分，这个打分函数非常复杂，包含了实地、外势、厚薄、棋子效率等多个方面。
• Alpha-Beta剪枝搜索：AI通过模拟未来几步棋（比如10-15步），计算每种可能走法的得分，然后选择得分最高的那一步，由于围棋的分支因子巨大（平均超过250），它无法像国际象棋那样搜索得很深，因此非常依赖人类给出的“知识”来缩小搜索范围。

棋风特点：

• “像人类”但“不够强”：它们的棋风很“正常”，符合人类的基本棋理，比如会先占角、再守边。
• “不敢犯错”但“缺乏创造力”：由于规则是固定的，AI非常害怕违反棋理的下法，导致棋风相对保守，缺乏像人类顶尖棋手那样的“神之一手”或“胜负手”。
• 上限明显：它们的水平虽然能战胜业余爱好者，但始终无法触及职业棋手的门槛，更不用说战胜顶尖高手。

哲学区别：

• “教会机器”：这个时代的哲学是，人类是围棋的专家，我们的知识是宝贵的，我们应该把这些知识“教”给计算机，让它学会下棋。
• 人类是“老师”：AI的角色是学生，它依赖人类的智慧。

AlphaGo与深度学习的革命 (AlphaGo Lee / AlphaGo Master)

这个时代的代表是 DeepMind的AlphaGo，特别是战胜李世石的 AlphaGo Lee 和后来横扫中日韩顶尖棋手的 AlphaGo Master。

核心技术：

• 深度神经网络：这是革命性的变化，AlphaGo不再依赖人类输入的规则，而是自己从海量棋谱（尤其是Master版本）中学习。
• 两个核心网络：
  • 策略网络：直接告诉你“在当前局面下，人类高手最有可能下的几个点是什么”，这大大缩小了搜索范围，效率极高。
  • 价值网络：直接告诉你“当前局面下，哪一边的胜率更高”，这取代了传统复杂的评估函数，让局面判断更准确、更接近直觉。
• 蒙特卡洛树搜索：AlphaGo将MCTS与这两个网络结合，策略网络指导搜索方向，价值网络评估终局，从而在有限的时间内找到最优解。

棋风特点：

• “超越人类”但“仍有迹可循”：AlphaGo的棋风让人类棋手震惊，它下出了“点三三”这样传统理论认为亏损的棋，也下出了著名的“第37手”，颠覆了人类对“实地”和“外势”的平衡认知。
• 高效而精准：它的计算极其高效，每一步棋的胜率都远超人类，它的棋风不再是“像人类”，而是“超越人类”，但很多决策依然可以从人类知识体系中找到影子。

哲学区别：

• “让机器自己学”：AlphaGo的哲学是，人类的知识可能是局限的，甚至是错误的，我们应该让AI通过自我学习（从数据中）来发现围棋的真理。
• 人类是“学生”：人类棋手开始反过来研究AlphaGo的棋谱，学习新的下法，人类从“老师”变成了“学生”。

纯粹自我进化的“神” (AlphaGo Zero / AlphaZero)

这个时代的代表是 AlphaGo Zero 和更通用的 AlphaZero，它们是围棋AI发展的巅峰，也是人工智能的终极形态之一。

核心技术：

• 从零开始，纯自我对弈：AlphaGo Zero的知识来源完全不是人类棋谱，它只输入围棋最基础的规则（比如气、提子），然后自己和自己下棋。
• 强化学习：它通过数千万盘的自我对弈进行训练，每下一盘棋，它都会复盘，对棋局的胜负进行“奖励”或“惩罚”，然后根据这个信号来调整神经网络的参数。
• 单一神经网络：它将策略网络和价值网络合并成一个更强大的单一神经网络，输入当前局面，直接输出走法概率和胜率。

棋风特点：

• “非人类”且“无法理解”：这是最震撼的一点，AlphaGo Zero的棋风彻底脱离了人类数千年的棋谱和理论，它下出了人类棋手从未想过、甚至无法理解的招法，比如著名的“肩冲”，在人类看来是俗手，但在它看来是效率最高的选择。
• 极致的效率和平衡：它对围棋的理解达到了一个全新的维度，对“效率”和“平衡”的把握是人类无法企及的，它的棋风没有“好坏”之分，只有“效率”高低之分。

哲学区别：

• “机器创造新知识”：AlphaGo Zero的哲学是，AI不仅可以学习人类知识，甚至可以超越人类，创造出全新的、更高级的知识体系。
• 人类是“旁观者”：在这个阶段，人类已经无法再从AlphaGo Zero的棋谱中学习，因为它的招法已经超出了人类的理解范畴，人类只能作为一个旁观者，惊叹于AI所展现的全新可能性。

总结与对比

一个生动的比喻：

• 传统引擎 像一个严格按照教科书学习的学生，成绩不错，但缺乏创新。
• AlphaGo 像一个博览群书、天赋异禀的学生，他不仅学得比老师还好，还经常提出老师没想到的新见解。
• AlphaGo Zero 像一个完全与世隔绝的天才，他从不看书，只通过自己不断地实验和思考，最终掌握了宇宙的终极真理，其思维方式完全无法被凡人理解。

围棋AI之间的区别,不仅仅是程序代码或算力的不同，更是代表了人工智能从 “模仿” 到 “学习” 再到 “创造” 的三个伟大阶段。

标签： 围棋人工智能核心区别 AlphaGo与人类棋手思维差异 围棋AI决策机制解析