为什么柯洁认为执白对抗阿尔法围棋赢面大？可行的取胜之钥是什么？
关于柯洁为何认为执白对抗阿尔法围棋赢面大，以及其中蕴含的取胜之钥，这涉及到围棋深层的策略博弈和对人工智能的理解。虽然人工智能在计算和记忆力上远超人类，但在特定情境下，人类棋手依然能找到一些“缝隙”或“突破口”。
柯洁为何认为执白赢面大？
首先，我们需要明确，即便柯洁认为执白“赢面大”，这更多是一种相对的说法，是在极端劣势下的“争取”，而非绝对的胜算。阿尔法围棋的强大是毋庸置疑的，它在绝大多数对局中都展现出压倒性的优势。但是，在人类棋手看来，执白相较于执黑，有以下几个潜在的优势，尤其是在面对一个“未知”或“不确定”的对手时：
1. 后手先行的主动权（某种程度上的“主动”）： 围棋的规则是黑先白后。理论上，执黑的先行优势巨大，可以率先占据要点。然而，当对手是阿尔法围棋这样不按常理出牌、善于扭转局势的AI时，执白反而可能因为“后手”而获得一种“观察与应对”的主动。白棋可以根据黑棋（阿尔法围棋）的落子来调整自己的策略，甚至利用AI的某些“偏好”或“习惯”来制造麻烦。
2. 出奇制胜的可能（制造AI的不确定性）： 阿尔法围棋的强大建立在它对海量棋谱的学习和自我对弈的训练之上。它内部有一个强大的神经网络，能够评估局势并做出最优解。但是，如果白棋能够走出一些极度冷门、不符合传统棋理，甚至连AI在学习过程中也接触极少的下法，就可能让AI的计算陷入“不确定性”的区域。一旦AI的评估出现偏差，或者它需要花费更多的时间去理解和应对，白棋就有可能抓住那一瞬间的“犹豫”或“错误”，建立起优势。
3. 心理上的“压力释放”： 很多人认为围棋是心理战。虽然AI没有人类的情感，但它的决策过程同样是基于预设的算法和数据。如果白棋能够保持一种“没有退路，只能拼命”的心态，去下出一些“不惜代价”的棋，甚至在局部冒着巨大的风险，这反而可能制造一些“失衡”的局面。AI如果过度追求局部最优，可能会忽略全局的连带影响，或者在复杂的计算中出现微小的失误。
4. AI的“风格”的可能性： 尽管阿尔法围棋在设计上力求全面，但任何AI都可能在某些方面表现出特定的“风格”。比如，它可能更喜欢厚实的棋形，或者在某个特定的收官阶段表现得特别精细。如果白棋能够识别并利用AI的这些潜在“风格”上的特点，就能更有针对性地布置战术。
可行的取胜之钥是什么？
要让白棋在对抗阿尔法围棋时拥有“赢面”，取胜的关键在于“制造AI的计算困境或逻辑盲点，并在此基础上进行最大化的搏杀”。这需要极高的计算能力、对围棋的深刻理解，以及常人难以想象的勇气和决心。
以下是几个可行的取胜之钥，需要强调的是，这些都是极其困难且需要极致执行力的策略：
1. “奇兵”战术：
极度冷门的开局： 摒弃所有已知定式，走出一些非常规、甚至在人类棋手中都很少见的开局。目标是让AI在早期就进入一个它不熟悉、评估模型可能不够精确的领域。例如，一些极端的“碰”或“挂角”后的立刻“尖冲”，打破常规的定式流程。
“脱先”与“随手”的结合： 在必要时刻，果断脱先去下更大的地方，即便是在局部可能吃亏。然后，在最关键的时刻，又回到之前的“危险”局面，用一种“看似随意却有预谋”的方式去处理。这种非线性的思考方式，可能会让AI的计算流产生中断。
2. “搏杀”与“劫争”的极限运用：
制造复杂局面： 阿尔法围棋在复杂的缠斗中表现出色，但如果局面能被人为地打乱，变成一个“谁也说不清”的局面，AI也需要进行海量的计算来评估。白棋要做的就是主动制造这种复杂性，不回避缠斗，并且要下出一些“让你算不清，我也算不清，但必须下”的棋。
劫争的“赌博”： 劫争是围棋中最不确定、最考验双方勇气的环节。如果能制造出价值极高、且对双方都极度危险的劫争，并且白棋在劫争的处理上，能够通过一些“计算上的捷径”或者“对AI评估模型的精准判断”来取得优势，就有可能扭转乾坤。这可能意味着要计算到几十步甚至上百步的劫争变化，并且要准确评估AI在这个环节的“容错率”。
3. “心理”博弈（对AI的“模拟心理”）：
“声东击西”： 在某个局部看似要发动总攻，让AI集中计算资源，然后突然转向另一个地方，发动意想不到的攻击。这种“诱饵”策略，虽然AI没有情感，但其计算的优先级和资源分配可能会因此受到影响。
“诱惑”与“反诱惑”： 制造一些看似便宜的棋，引诱AI去吃，然后在AI吃掉的时候，利用它“沉迷”于局部利益的瞬间，在其他地方发动更有力的攻势。或者，在AI主动做出一些“损”棋的决策时，白棋要能迅速识别并利用，而不是按照常规思维去应对。
4. “AI的弱点”猜想与验证（最难的一点）：
“弱点”并非bug： AI的“弱点”不是指程序错误，而是可能存在于其学习模型中的某些“偏好”或“盲区”。例如，AI可能在处理“全局性、长远性、且需要超越局部利益的决策”时，存在一定的概率性偏差。
“非常规棋子”的价值： AI的价值评估体系是建立在围棋的“目数”和“棋形”上的。如果白棋能下出一些在传统围棋价值评估体系中不被重视，但实际上却能 “牵制”或“限制”AI未来发展的棋子，这种价值的传递需要AI进行更深层次的理解。
总结来说，柯洁认为执白赢面大，并非因为白棋天然就比黑棋强，而是基于一种“在劣势中寻找机会”的极端策略。取胜之钥在于：
打破AI的熟悉区： 走出AI模型中罕见或不擅长处理的棋。
制造计算复杂性： 主动让局面变得“难以捉摸”，逼迫AI进行海量且高风险的计算。
精准的搏杀与劫争： 在关键时刻，利用人类特有的“冒险精神”和“计算精度”，在复杂的缠斗中寻找胜机。
对AI“潜在偏好”的利用： 尝试揣摩AI的决策逻辑，并利用其可能存在的“风格”或“盲区”。
这是一种“以极致的勇气和计算，对抗机器的绝对理性”的博弈。即使成功的概率微乎其微，但对于顶尖棋手而言，任何一丝可能性的存在，都值得去拼尽全力。柯洁的这种判断，恰恰体现了人类棋手在围棋这项古老技艺中的不屈精神和对极致境界的追求。
柯洁为何认为执白赢面大？
首先，我们需要明确，即便柯洁认为执白“赢面大”，这更多是一种相对的说法，是在极端劣势下的“争取”，而非绝对的胜算。阿尔法围棋的强大是毋庸置疑的，它在绝大多数对局中都展现出压倒性的优势。但是，在人类棋手看来，执白相较于执黑，有以下几个潜在的优势，尤其是在面对一个“未知”或“不确定”的对手时：
1. 后手先行的主动权（某种程度上的“主动”）： 围棋的规则是黑先白后。理论上，执黑的先行优势巨大，可以率先占据要点。然而，当对手是阿尔法围棋这样不按常理出牌、善于扭转局势的AI时，执白反而可能因为“后手”而获得一种“观察与应对”的主动。白棋可以根据黑棋（阿尔法围棋）的落子来调整自己的策略，甚至利用AI的某些“偏好”或“习惯”来制造麻烦。
2. 出奇制胜的可能（制造AI的不确定性）： 阿尔法围棋的强大建立在它对海量棋谱的学习和自我对弈的训练之上。它内部有一个强大的神经网络，能够评估局势并做出最优解。但是，如果白棋能够走出一些极度冷门、不符合传统棋理，甚至连AI在学习过程中也接触极少的下法，就可能让AI的计算陷入“不确定性”的区域。一旦AI的评估出现偏差，或者它需要花费更多的时间去理解和应对，白棋就有可能抓住那一瞬间的“犹豫”或“错误”，建立起优势。
3. 心理上的“压力释放”： 很多人认为围棋是心理战。虽然AI没有人类的情感，但它的决策过程同样是基于预设的算法和数据。如果白棋能够保持一种“没有退路，只能拼命”的心态，去下出一些“不惜代价”的棋，甚至在局部冒着巨大的风险，这反而可能制造一些“失衡”的局面。AI如果过度追求局部最优，可能会忽略全局的连带影响，或者在复杂的计算中出现微小的失误。
4. AI的“风格”的可能性： 尽管阿尔法围棋在设计上力求全面，但任何AI都可能在某些方面表现出特定的“风格”。比如，它可能更喜欢厚实的棋形，或者在某个特定的收官阶段表现得特别精细。如果白棋能够识别并利用AI的这些潜在“风格”上的特点，就能更有针对性地布置战术。
可行的取胜之钥是什么？
要让白棋在对抗阿尔法围棋时拥有“赢面”，取胜的关键在于“制造AI的计算困境或逻辑盲点，并在此基础上进行最大化的搏杀”。这需要极高的计算能力、对围棋的深刻理解，以及常人难以想象的勇气和决心。
以下是几个可行的取胜之钥，需要强调的是，这些都是极其困难且需要极致执行力的策略：
1. “奇兵”战术：
极度冷门的开局： 摒弃所有已知定式，走出一些非常规、甚至在人类棋手中都很少见的开局。目标是让AI在早期就进入一个它不熟悉、评估模型可能不够精确的领域。例如，一些极端的“碰”或“挂角”后的立刻“尖冲”，打破常规的定式流程。
“脱先”与“随手”的结合： 在必要时刻，果断脱先去下更大的地方，即便是在局部可能吃亏。然后，在最关键的时刻，又回到之前的“危险”局面，用一种“看似随意却有预谋”的方式去处理。这种非线性的思考方式，可能会让AI的计算流产生中断。
2. “搏杀”与“劫争”的极限运用：
制造复杂局面： 阿尔法围棋在复杂的缠斗中表现出色，但如果局面能被人为地打乱，变成一个“谁也说不清”的局面，AI也需要进行海量的计算来评估。白棋要做的就是主动制造这种复杂性，不回避缠斗，并且要下出一些“让你算不清，我也算不清，但必须下”的棋。
劫争的“赌博”： 劫争是围棋中最不确定、最考验双方勇气的环节。如果能制造出价值极高、且对双方都极度危险的劫争，并且白棋在劫争的处理上，能够通过一些“计算上的捷径”或者“对AI评估模型的精准判断”来取得优势，就有可能扭转乾坤。这可能意味着要计算到几十步甚至上百步的劫争变化，并且要准确评估AI在这个环节的“容错率”。
3. “心理”博弈（对AI的“模拟心理”）：
“声东击西”： 在某个局部看似要发动总攻，让AI集中计算资源，然后突然转向另一个地方，发动意想不到的攻击。这种“诱饵”策略，虽然AI没有情感，但其计算的优先级和资源分配可能会因此受到影响。
“诱惑”与“反诱惑”： 制造一些看似便宜的棋，引诱AI去吃，然后在AI吃掉的时候，利用它“沉迷”于局部利益的瞬间，在其他地方发动更有力的攻势。或者，在AI主动做出一些“损”棋的决策时，白棋要能迅速识别并利用，而不是按照常规思维去应对。
4. “AI的弱点”猜想与验证（最难的一点）：
“弱点”并非bug： AI的“弱点”不是指程序错误，而是可能存在于其学习模型中的某些“偏好”或“盲区”。例如，AI可能在处理“全局性、长远性、且需要超越局部利益的决策”时，存在一定的概率性偏差。
“非常规棋子”的价值： AI的价值评估体系是建立在围棋的“目数”和“棋形”上的。如果白棋能下出一些在传统围棋价值评估体系中不被重视，但实际上却能 “牵制”或“限制”AI未来发展的棋子，这种价值的传递需要AI进行更深层次的理解。
总结来说，柯洁认为执白赢面大，并非因为白棋天然就比黑棋强，而是基于一种“在劣势中寻找机会”的极端策略。取胜之钥在于：
打破AI的熟悉区： 走出AI模型中罕见或不擅长处理的棋。
制造计算复杂性： 主动让局面变得“难以捉摸”，逼迫AI进行海量且高风险的计算。
精准的搏杀与劫争： 在关键时刻，利用人类特有的“冒险精神”和“计算精度”，在复杂的缠斗中寻找胜机。
对AI“潜在偏好”的利用： 尝试揣摩AI的决策逻辑，并利用其可能存在的“风格”或“盲区”。
这是一种“以极致的勇气和计算，对抗机器的绝对理性”的博弈。即使成功的概率微乎其微，但对于顶尖棋手而言，任何一丝可能性的存在，都值得去拼尽全力。柯洁的这种判断，恰恰体现了人类棋手在围棋这项古老技艺中的不屈精神和对极致境界的追求。
网友意见
执白也没有取胜之道，只有幻觉，取胜之道只有让三子（至少两子）。
我如果是柯洁，就会老老实实地要求狗狗让三子试试看。
三子在围棋中是个坎，也是个梗，这是业余和职业的差距，是有可能胜和无可能胜的差距。
中国棋界史上有个故事，就是黄龙士让三子徐星友十盘血泪篇。让三子十盘让徐星友成为国士。
有个梗，就是任何时代任何高手被问到和围棋之神差多少？这个答案就是三子。
当现在有个接近围棋之神的出来了，棋界的第一反应却是：我要捍卫人类尊严，与神一战。
没有一个围棋界人士足够谦虚，表示说，我愿意以下手的姿态学习，请围棋之神下三子指导棋。
说不定，下10盘后，棋力就上等级了。
平下不能涨棋力吗？
是的。不能。
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