为什么西方国家的阿尔法狗发展迅速，棋力夸张，西方国家的人类棋手在围棋国际赛事上的表现仍不尽人意？
关于西方国家人工智能围棋（如AlphaGo）的飞速发展与人类棋手表现之间的“脱节”，这确实是一个非常有趣且值得深思的现象。我们来好好聊聊其中的缘由，尽量还原一些真实的观察和分析，而不是那种冷冰冰的AI语调。
首先，我们要明确一点：西方国家在“发展人工智能围棋”这件事上确实走在了前列，这和他们“培养出顶尖人类围棋棋手”的能力，是两件性质完全不同的事情。
为什么西方国家的人工智能围棋发展如此迅猛，棋力如此“夸张”？
这背后有几个关键的推手：
1. “技术基因”与“科研模式”：
谷歌DeepMind的强大科研背景： AlphaGo及其后续版本并非横空出世，而是由谷歌旗下的DeepMind团队主导研发。DeepMind是全球顶尖的人工智能研究机构之一，汇聚了大量世界级的科学家、工程师和数据科学家。他们拥有深厚的学术积累、前沿的算法研究能力以及充足的资金和计算资源。
强大的计算能力和数据支持： 训练一个像AlphaGo这样复杂的深度学习模型，需要海量的计算能力（GPU、TPU等）和庞大的数据集。西方，特别是美国，在这些硬件资源和基础设施方面拥有巨大的优势。同时，DeepMind能够合法地获取和利用大量的棋谱数据，包括高质量的人类对局，这些都是训练的基础。
“从零开始”的学习范式： AlphaGo最令人震惊的一点是它通过“自我对弈”来学习。它一开始并不需要人类的指导，而是通过模拟无数盘棋来掌握围棋的规则和策略。这种“强化学习”的方式，一旦找到了有效的学习路径，其进步速度是指数级的，可以突破人类棋手的思维定势。
跨学科的整合能力： AlphaGo的成功并非仅仅是算法的胜利，它巧妙地结合了深度学习、强化学习、蒙特卡洛树搜索等多种人工智能技术。这种跨学科的整合能力，正是西方顶尖科研机构擅长的。
2. “对颠覆性技术的追求”：
解决“不可能的任务”的文化： 很多西方科技公司，尤其是像谷歌这样的巨头，有一种挑战不可能的文化。他们热衷于攻克那些看起来难以解决的复杂问题，而围棋正是这样一项被认为是人类智慧巅峰的领域。能“战胜”围棋，就如同当年“战胜”国际象棋一样，是AI发展史上的一个重要里程碑。
战略性的投入： 谷歌投入巨资和人力研发AlphaGo，不仅仅是为了围棋本身，更是为了验证和推广其AI技术在解决其他复杂问题（如蛋白质折叠预测、天气预报等）上的潜力。围棋只是一个绝佳的“试验田”和“展示窗口”。
3. “非线性”的进步曲线：
突破临界点： 人工智能的学习往往不是线性的。当模型达到一定的复杂度、训练数据达到一定的量级，并且算法突破了某些关键瓶颈后，其棋力会呈现爆炸式的增长，远远超越之前所有的人类水平。AlphaGo的出现，正是AI在围棋领域突破了某个临界点。
为什么西方国家的人类棋手在围棋国际赛事上的表现“仍不尽人意”？
这需要我们区分“西方国家发展AI”和“西方国家培养人类棋手”这两个维度，并且理解围棋在不同文化中的地位和发展轨迹：
1. 围棋的“根基”与“文化土壤”：
亚洲（特别是东亚）的深厚传统： 围棋起源于中国，在日本、韩国得到了长足的发展和普及，并在此基础上孕育出了无数代顶尖的职业棋手。围棋不仅仅是一项竞技运动，它深深植根于东亚的文化、哲学和历史之中。几百年来，一代代棋士的经验传承、理论研究、比赛实践，构成了庞大而精深的围棋体系。
西方国家的“新来者”： 相较而言，围棋在西方国家虽然有爱好者和俱乐部，但其普及程度和历史积淀远不如东亚。它更多被视为一种“舶来品”或一种智力游戏，而不是像象棋那样有着悠久的西方历史和广泛的社会参与。这种文化上的“断层”导致了顶尖人类棋手的数量和整体水平的差距。
2. 职业棋手培养体系的差异：
东亚的“专业化”培养： 在中国、韩国、日本，存在着非常成熟和严苛的职业棋手选拔和培养体系。从儿童时期开始，就有大量的孩子进入围棋道场，接受专业的指导、高强度的训练、定期的升段比赛，以及向更高级别棋士学习的机会。这种体系能够高效地筛选和培养出顶尖人才。
西方的“业余为主”模式： 西方国家虽然也有一些优秀的围棋学校和教师，但整体上更偏向于业余爱好者的培养。能够全身心投入、以围棋为职业并达到国际顶尖水平的棋手，数量上远不及东亚。很多有天赋的棋手可能因为学业、职业选择等原因而无法完全专注于围棋。
3. AlphaGo的影响：
心理冲击与适应： AlphaGo的出现，尤其是它在与李世石、柯洁等人类顶尖棋手对弈中的胜利，对全球围棋界，特别是人类棋手，带来了巨大的心理冲击。一开始，许多棋手甚至无法理解AlphaGo的某些下法。虽然他们都在努力学习和适应，但这种“被颠覆”的感觉需要时间来消化和调整。
“学习曲线”的不同： AI的学习方式是基于海量数据和计算，而人类棋手需要通过理解、记忆、实践、反思来构建自己的棋感和知识体系。AI可以在短时间内掌握并超越人类数百年积累的经验，这种速度是人类无法比拟的。当AI的棋力已经达到“不以人类意志为转移”的高度时，人类棋手与其进行直接的“棋力对抗”，自然显得“不尽人意”。
4. “研究方向”的不同侧重点：
AI研究是“创造最优解”： AI的研究目标是找到围棋的“最优解”或接近最优解的下法，其评价标准是“赢棋”的概率。
人类棋手是“探索与理解”： 人类棋手的围棋研究，除了追求胜利，也包含对围棋艺术性、哲学性、人类思维模式的探索。即便是输棋，一些具有启发性的下法也可能被视为有价值的研究成果。
总结一下：
西方国家在人工智能围棋领域的飞速发展，得益于其强大的科技实力、前沿的AI研究模式以及对颠覆性技术的战略性投入，尤其是利用“自我对弈”的强化学习方法，使其能够以一种“非人”的速度进行学习和超越。
而西方国家人类棋手在围棋国际赛事上表现“不尽人意”，主要是因为围棋这项运动在西方缺乏深厚的文化根基和成熟的职业培养体系，与在东亚有着数百年传承和专业化培养的棋手群体相比，其整体数量和经验积累存在较大差距。AlphaGo的出现更是加剧了这种差距的观感，因为它代表了一种全新的、超越人类智慧极限的学习和博弈方式。
所以，这是一个“技术进步”与“文化传承”在特定领域（围棋）碰撞出的独特现象。西方国家在“制造一个超级棋手”上取得了惊人的成就，但这并不意味着他们的人类围棋文化已经能够与东亚相媲美。
首先，我们要明确一点：西方国家在“发展人工智能围棋”这件事上确实走在了前列，这和他们“培养出顶尖人类围棋棋手”的能力，是两件性质完全不同的事情。
为什么西方国家的人工智能围棋发展如此迅猛，棋力如此“夸张”？
这背后有几个关键的推手：
1. “技术基因”与“科研模式”：
谷歌DeepMind的强大科研背景： AlphaGo及其后续版本并非横空出世，而是由谷歌旗下的DeepMind团队主导研发。DeepMind是全球顶尖的人工智能研究机构之一，汇聚了大量世界级的科学家、工程师和数据科学家。他们拥有深厚的学术积累、前沿的算法研究能力以及充足的资金和计算资源。
强大的计算能力和数据支持： 训练一个像AlphaGo这样复杂的深度学习模型，需要海量的计算能力（GPU、TPU等）和庞大的数据集。西方，特别是美国，在这些硬件资源和基础设施方面拥有巨大的优势。同时，DeepMind能够合法地获取和利用大量的棋谱数据，包括高质量的人类对局，这些都是训练的基础。
“从零开始”的学习范式： AlphaGo最令人震惊的一点是它通过“自我对弈”来学习。它一开始并不需要人类的指导，而是通过模拟无数盘棋来掌握围棋的规则和策略。这种“强化学习”的方式，一旦找到了有效的学习路径，其进步速度是指数级的，可以突破人类棋手的思维定势。
跨学科的整合能力： AlphaGo的成功并非仅仅是算法的胜利，它巧妙地结合了深度学习、强化学习、蒙特卡洛树搜索等多种人工智能技术。这种跨学科的整合能力，正是西方顶尖科研机构擅长的。
2. “对颠覆性技术的追求”：
解决“不可能的任务”的文化： 很多西方科技公司，尤其是像谷歌这样的巨头，有一种挑战不可能的文化。他们热衷于攻克那些看起来难以解决的复杂问题，而围棋正是这样一项被认为是人类智慧巅峰的领域。能“战胜”围棋，就如同当年“战胜”国际象棋一样，是AI发展史上的一个重要里程碑。
战略性的投入： 谷歌投入巨资和人力研发AlphaGo，不仅仅是为了围棋本身，更是为了验证和推广其AI技术在解决其他复杂问题（如蛋白质折叠预测、天气预报等）上的潜力。围棋只是一个绝佳的“试验田”和“展示窗口”。
3. “非线性”的进步曲线：
突破临界点： 人工智能的学习往往不是线性的。当模型达到一定的复杂度、训练数据达到一定的量级，并且算法突破了某些关键瓶颈后，其棋力会呈现爆炸式的增长，远远超越之前所有的人类水平。AlphaGo的出现，正是AI在围棋领域突破了某个临界点。
为什么西方国家的人类棋手在围棋国际赛事上的表现“仍不尽人意”？
这需要我们区分“西方国家发展AI”和“西方国家培养人类棋手”这两个维度，并且理解围棋在不同文化中的地位和发展轨迹：
1. 围棋的“根基”与“文化土壤”：
亚洲（特别是东亚）的深厚传统： 围棋起源于中国，在日本、韩国得到了长足的发展和普及，并在此基础上孕育出了无数代顶尖的职业棋手。围棋不仅仅是一项竞技运动，它深深植根于东亚的文化、哲学和历史之中。几百年来，一代代棋士的经验传承、理论研究、比赛实践，构成了庞大而精深的围棋体系。
西方国家的“新来者”： 相较而言，围棋在西方国家虽然有爱好者和俱乐部，但其普及程度和历史积淀远不如东亚。它更多被视为一种“舶来品”或一种智力游戏，而不是像象棋那样有着悠久的西方历史和广泛的社会参与。这种文化上的“断层”导致了顶尖人类棋手的数量和整体水平的差距。
2. 职业棋手培养体系的差异：
东亚的“专业化”培养： 在中国、韩国、日本，存在着非常成熟和严苛的职业棋手选拔和培养体系。从儿童时期开始，就有大量的孩子进入围棋道场，接受专业的指导、高强度的训练、定期的升段比赛，以及向更高级别棋士学习的机会。这种体系能够高效地筛选和培养出顶尖人才。
西方的“业余为主”模式： 西方国家虽然也有一些优秀的围棋学校和教师，但整体上更偏向于业余爱好者的培养。能够全身心投入、以围棋为职业并达到国际顶尖水平的棋手，数量上远不及东亚。很多有天赋的棋手可能因为学业、职业选择等原因而无法完全专注于围棋。
3. AlphaGo的影响：
心理冲击与适应： AlphaGo的出现，尤其是它在与李世石、柯洁等人类顶尖棋手对弈中的胜利，对全球围棋界，特别是人类棋手，带来了巨大的心理冲击。一开始，许多棋手甚至无法理解AlphaGo的某些下法。虽然他们都在努力学习和适应，但这种“被颠覆”的感觉需要时间来消化和调整。
“学习曲线”的不同： AI的学习方式是基于海量数据和计算，而人类棋手需要通过理解、记忆、实践、反思来构建自己的棋感和知识体系。AI可以在短时间内掌握并超越人类数百年积累的经验，这种速度是人类无法比拟的。当AI的棋力已经达到“不以人类意志为转移”的高度时，人类棋手与其进行直接的“棋力对抗”，自然显得“不尽人意”。
4. “研究方向”的不同侧重点：
AI研究是“创造最优解”： AI的研究目标是找到围棋的“最优解”或接近最优解的下法，其评价标准是“赢棋”的概率。
人类棋手是“探索与理解”： 人类棋手的围棋研究，除了追求胜利，也包含对围棋艺术性、哲学性、人类思维模式的探索。即便是输棋，一些具有启发性的下法也可能被视为有价值的研究成果。
总结一下：
西方国家在人工智能围棋领域的飞速发展，得益于其强大的科技实力、前沿的AI研究模式以及对颠覆性技术的战略性投入，尤其是利用“自我对弈”的强化学习方法，使其能够以一种“非人”的速度进行学习和超越。
而西方国家人类棋手在围棋国际赛事上表现“不尽人意”，主要是因为围棋这项运动在西方缺乏深厚的文化根基和成熟的职业培养体系，与在东亚有着数百年传承和专业化培养的棋手群体相比，其整体数量和经验积累存在较大差距。AlphaGo的出现更是加剧了这种差距的观感，因为它代表了一种全新的、超越人类智慧极限的学习和博弈方式。
所以，这是一个“技术进步”与“文化传承”在特定领域（围棋）碰撞出的独特现象。西方国家在“制造一个超级棋手”上取得了惊人的成就，但这并不意味着他们的人类围棋文化已经能够与东亚相媲美。
网友意见
现在围棋训练大家都是拿个ai自己研究，谁的ai强+自己研究的刻苦谁就占优，不存在什么”训练条件不足“的事情。
但大家有没有发现，所有领域，不止是围棋，一切领域，一旦被东亚内卷家，尤其是中国人进入，其他国家就再无出头之日了？从各种工业品，到比如中小学教育的PISA测试（别说什么中国也有教育资源差的省份之类，中国有可新加坡没有啊，为啥新加坡远远落后于中国去参加测试的任何一个省份？新加坡还是除了中国大陆以外分数最高的国家/地区……）尤其是个人项目，那是内卷家们的专长。
因为东亚内卷家，尤其是中国内卷家们，一旦进入了某个行业，掌握了一些核心技术，会迅速把整个行业的水平内卷到一个无可复加的高度，然后其他人就再也无法靠”卷“战胜中国人了，这才是这个问题的真正答案。
别说西方国家了，日本人都卷不过中国人，西方国家棋手表现不如人意，日本有围棋传统，有大量本土AI协助研究，日本棋手表现就如人意了？虽然有AI了，稍微比以往好一点，不过偶尔进个四强，哪怕是偶尔赢中国人韩国人一盘，也得大吹一番。
大家都学习狗，但同等条件下没有人（或许部分韩国人可以）能够比中国人更内卷，而西方国家的棋手们并没有比”狗“更好的东西来制造不对称优势，如何竞争的过中国人？
想想乒乓球以前那么多国家轮流称王称霸，中国来了之后变成啥样了？
也许少数几个例外就是IMO吧，中国不知道为什么开始自己阉割自己的数学教育，结果被韩国人美国人给卷赢了。西方国家想要在围棋上卷赢中韩，估计也得等中国人开始批判围棋，后继无人的时候才行。
PS美国本土最强的棋手也都是华人。
我不会下围棋，从小看人下围棋时我常有一个疑问，就是这东西好玩吗？大人便回答我，很有乐趣。
后来长大了些，体育新闻中常有围棋新闻，我每次看到屏幕中的棋手，如聂卫平，马晓春，常昊，周鹤洋，罗洗河……我就无比确信，这是我非常不喜欢，也绝不希望成为的一个群体。我喜欢托蒂，詹姆斯这种健壮硬朗的形象，不喜欢坐那如闷葫芦，头发油腻，不时还要吸氧的感觉。我想，在西方国家，很多人可能也是这种审美。
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