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原文作者：Michelle Kim
在首尔东部一个宁静的住宅区洪吉洞（Hongik-dong）的小巷深处，坐落着一座印有“韩国棋院”字样的褪色石瓦建筑，这里是职业围棋的管理机构。围棋是一项古老的运动，在韩国享有神圣的地位。
但在这座建筑里，曾经充满棋子在木碗中轻微碰撞声的房间，如今回荡着鼠标点击声。棋手们埋头于他们的显示器前，在 AI 程序中回放他们的比赛。另一些人则围坐在一起，讨论最佳的下一步棋，而教练则汇报他们的选择与 AI 的相比如何。还有些人则静默地观看 AI 程序之间的对弈。
AI 重写了围棋的规则手册
十年前，谷歌 DeepMind 的 AI 程序 AlphaGo 以其击败韩国棋手李世石而震惊世界。此后，AI 彻底改变了围棋界。它颠覆了数百年来关于最佳落子方式的原则，并引入了全新的策略。如今，棋手们不再是发明自己的招法，而是努力尽可能地模仿 AI 的招法，即使机器的思考方式对他们来说仍然是神秘的。如今，不使用 AI 几乎不可能成为职业棋手。有人认为这项技术已经耗尽了围棋的创造力，而另一些人则认为仍然有创新的空间。与此同时，AI 正在普及训练机会，女性棋手的排名也在因此不断攀升。
对于世界排名第一的围棋选手申真谞（Shin Jin-seo）来说，AI 是一个宝贵的训练伙伴。每天早上，他都会坐在电脑前打开一个名为 KataGo 的程序。他因其棋风与 AI 极为相似而被昵称为“申智商”（Shintelligence），他会追踪代表程序建议最佳下一步棋的“蓝点”，并在数字棋盘上重新排列棋子，试图理解机器的思考过程。“我一直在思考 AI 为什么会选择某个招法，”他说。
在为比赛进行训练时，申真谞将大部分清醒时间都花在了研究 KataGo 上。“这几乎就像一种苦修，”他说。根据韩国棋院 2022 年的一项研究，申真谞的招法与 AI 的吻合度达到 37.5%，远高于研究发现的平均 28.5%。
“我的棋风改变了很多，”申真谞说，“因为我必须在一定程度上遵循 AI 建议的指令。”韩国棋院表示，他们已联系谷歌 DeepMind，希望安排申真谞与 AlphaGo 进行一场比赛，以纪念其击败李世石十周年。谷歌 DeepMind 的一位发言人表示，该公司目前无法提供相关信息。但如果新比赛真的发生，曾经接受过更先进 AI 程序训练的申真谞，对获胜充满信心。“AlphaGo 当时仍存在一些缺陷，所以我想如果我能针对那些弱点，就能击败它，”他说。
AI 重写了围棋的规则手册
围棋是一种在中国发明于 2500 多年前的抽象策略棋盘游戏。两名玩家轮流将黑白棋子放置在 19x19 的棋盘上，目标是通过包围对手的棋子来占领地盘。这是一场具有惊人数学复杂度的游戏。可能的棋盘配置数量——约 10170——远远超过宇宙中的原子数量。如果说国际象棋是一场战斗，那么围棋就是一场战争。你在一角窒息你的敌人，同时在另一角抵挡入侵。
为了训练 AI 下围棋，海量的人类围棋棋谱被输入神经网络，这是一种模仿人脑神经元网络的计算系统。AlphaGo，在击败李世石后被命名为 AlphaGo Lee，接受了 3000 万步围棋棋谱的训练，并通过与自己对弈数百万局来完善。2017 年，其后继者 AlphaGo Zero 从零开始学习围棋。在没有学习任何人类棋局的情况下，它通过与自己对弈来学习，其招法仅基于游戏规则。这种从零开始的方法被证明更强大，不受人类知识的限制。经过三天训练，它以 100 局对 0 局的成绩击败了 AlphaGo Lee。
谷歌 DeepMind 在同一年退役了 AlphaGo。但随后涌现出一波受 AlphaGo Zero 启发的开源模型。如今，KataGo 是韩国职业棋手最广泛使用的程序。它比 AlphaGo 更快、更犀利。它学会了预测不仅谁将获胜，还能预测任何给定时刻棋盘上谁占有哪个点。虽然 AlphaGo Zero 通过查看小区域来拼凑对棋盘的理解，但 KataGo 学会了阅读整个棋盘，培养了对长期战略的更好判断。它不仅学会了如何获胜，还学会了如何最大化得分。
该软件重塑了人们的下棋方式。数百年来，职业围棋棋手通过发展取代蛮力计算的启发式方法来应对围棋天文数字般的复杂性。优雅的开局策略为空白棋盘施加了抽象的秩序。早期侵入角落是糟糕的交易。每一代围棋棋手都将新的原则添加到规则书中。
但“AI 改变了一切，”韩国围棋评论员朴廷祥（Park Jeong-sang）说。“曾经被认为是常识的基本落子方式如今完全不再使用了，而以前不存在的技术却变得流行起来。”
最明显的转变在于开局。围棋从一块空白的棋盘开始，最初的 50 步是抽象思考和创造力的画布，棋手们在这里刻下了他们的个性和哲学。李世石以挑衅性的招法制造混乱。柯洁（Ke Jie），一位在 2017 年被 AlphaGo Master 击败的中国棋手，以其敏捷而富有想象力的招法令人惊叹。现在，棋手们记住的是 AI 建议的相同的一系列高效、计算出来的开局招法。游戏的重心已经转移到中盘，在那里原始计算比创造力更重要。
AI 重写了围棋的规则手册
AI 训练导致了比赛风格的同质化。柯洁曾抱怨观看一遍又一遍重复的开局招法令人厌倦。“我感觉和观众一样，看得很累很痛苦，”他在 2021 年告诉一家中国新闻媒体。粉丝们喜欢看到棋手打破常规，走出非主流的招法，但这样的时刻越来越少。根据 2023 年的一项研究，顶尖棋手的棋步中超过三分之一复制了 AI 的建议。许多棋手表示，每局的前 50 步通常与 AI 的建议相同。
“围棋已经变成了一项脑力运动，”李世石说，他在 2016 年输给 AlphaGo 三年后退役。“在 AI 出现之前，我们追求的是更伟大的东西。我学围棋是作为一种艺术，”他说。“但如果你从答案中抄袭你的棋步，那就不再是艺术了。”
一些棋手说，下围棋不再是开辟新领域，而是遵循超人神谕的指示。“我过去通过推进围棋技术、展现新范式来激励粉丝，”李说。“我下围棋的理由已经消失了。”
一个神秘的心智
那些留在围棋界的人正在努力重塑他们的技艺。但要弄清新的原则是什么，可能很难。
金彩瑛（Kim Chae-young），世界顶尖的女性围棋选手之一，她身材娇小，却异常冷静，从小就从她的父亲（也是一位职业围棋选手）那里学习围棋。但当 AI 开始重塑围棋时，她发现自己不得不从头开始。“我需要时间来放弃我之前学到的一切，”金彩瑛说，她与我分享了她的屏幕，她将光标指向 KataGo 建议的蓝点。“我多年来建立的直觉原来是错误的。”
当她靠近显示器时，闪烁的屏幕显示着每一步棋的获胜概率，没有任何解释。即使是金彩瑛和申真谞这样的顶尖棋手，也无法完全理解 AI 的所有招法。“它似乎在更高维度思考，”她说。她补充说，当她试图从 AI 身上学习时，“与其说是理性地思考每一步棋，不如说是培养一种直觉——一种第六感。”
研究人员正在努力破译游戏中 AI 程序所编码的超人类知识，以便人类也能学会它。2024 年，谷歌 DeepMind 的研究人员从 AlphaZero（一种也能下国际象棋的 AlphaGo Zero 的通用版本）中提取了新的国际象棋概念，并利用国际象棋谜题将它们传授给了国际象棋特级大师。芝加哥丰田技术学院的计算机科学家尼古拉斯·汤姆林（Nicholas Tomlin）表示，到目前为止，棋手们从 AI 系统中获得的围棋概念“可能只是你可以学习到的东西的一小部分”。他曾与人合著了一篇研究，探讨 AlphaGo Zero 中编码的围棋概念。
但提取这些教训仍然很困难。“顶尖棋手尚未能推导出 AI 招法背后的普遍原理，”明知大学围棋教授南治亨（Nam Chi-hyung）说。她认为，尽管他们可以模仿 AI 的招法，但他们尚未领悟到围棋的新范式，因为其推理过程是一个黑箱。围棋可能正处于认知上的困境。
即使 AI 是一个不透明的老师，它也是一个民主的老师。它极大地促进了女性围棋棋手的训练，她们长期以来一直是围棋界的弱势群体。南教授说，几十年来，训练意味着在顶尖男性棋手手下学习，而最具竞争力的比赛则在女性难以进入的男性圈子中进行。“女性棋手从未获得过这种经验，”她说。“但现在她们可以和 AI 一起学习，这使得她们的训练环境更加有利。”
因此，女性棋手在过去几年中排名不断攀升。2022 年，当时世界排名第一的女性棋手崔精（Choi Jeong）成为第一位进入主要国际围棋赛事决赛的女性。她以其凶猛、好斗的棋风被称为“女战神”，她曾与申真谞对弈。她输了，但这场比赛为女性在围棋界创造了新的里程碑。2024 年，金彩瑛因赢得韩国围棋联赛季后赛而成为头条新闻。她是该比赛中唯一的女性棋手。
与 AI 训练让金彩瑛获得了新的信心。通过 AI 分析男性棋手的招法，打破了他们不可战胜的光环。“以前，我无法估量顶尖男性棋手的实力有多强——他们感觉无敌。现在，我知道他们会犯错，他们的招法并非总是精彩的，”她说。“AI 打破了心理障碍。”
围棋棋手找到了新的身份认同
尽管 AI 在围棋方面已经远远超越了任何棋手，但粉丝们仍然更喜欢看人类下棋。“AI 程序之间的围棋比赛对观众来说并不有趣，”围棋评论员朴说。他认为，这样的比赛对观众来说过于复杂，过于完美而不够刺激。
棋手可以模仿 AI 的开局招法，但在中盘——棋盘分支出太多可能性以至于无法记忆——他们的判断就开始发挥作用。粉丝们喜欢看棋手犯错并逆转局势，在棋盘上的每一颗棋子中都展现出个性。申真谞的棋风具有对抗性，但又带有机器般的沉着。金彩瑛则巧妙地驾驭着棋盘上最混乱的局面。
“在围棋中，每一步棋都是你做出的选择，而你的对手会以他们自己的选择来回应，”27 岁的围棋爱好者和业余棋手金大熙（Kim Dae-hui）说。“观看这个过程很有趣。”
有金大熙这样的粉丝还在观看，申真谞在比赛中找到了意义。“我可以下出一种能讲述只有人类才能讲述的故事的围棋，”他说。
退役后，李世石寻找新的工作，希望发挥作为人类的优势。他开始制作棋盘游戏、发表演讲，并在大学教书。“我正在寻找一个我可以享受并擅长的领域，”他说。
但最近，他对离开的围棋界感到更加乐观。“下出一盘杰作棋是每个围棋棋手的梦想，”他说——一盘技术精湛、没有错误、在势均力敌的棋手之间进行的一场生死对决。“这就像海市蜃楼，”李笑着说。“也许 AI 可以帮助我们下出杰作。”
申真谞希望他能做到。对申真谞来说，AI 是老师，是伙伴，也是北极星。“我可能是最强的几位人类棋手之一，但有了 AI，我不敢自大，”他说。“AI 给了我继续进步的理由。”
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