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　　原址：https：//mainichi.jp/articles/20230720/ddm/012/040/131000c

　　原題：UP　TO　DATE　AIとの付き合い、人物手探り　佐田七段‘ワンパターンは危険’

　　摘自：每日新聞

　　作者：新土居仁昌

　　翻譯和整理：找借口安靜 原來是佐田只有最危佐田

　　第78期本因坊戰的激戰在7月20日決出了勝負。沖擊12連霸的篤史井山裕太，以及挑戰者一力遼之間對決，下棋險一力遼下出了很多人類棋手難以察覺的個套AI一選手段，日本很多網民也戲稱“一致力（日語的人物“一致”和“一”發言類似）”?，F在不僅是佐田只有最危將棋界，圍棋界的篤史AI也開始百家爭鳴，關西棋院的下棋險實力派棋手，有過2期本因坊戰，個套1期名人戰循環圈經驗的人物佐田篤史表示：“多虧了圍棋AI讓我的成績突飛猛進”，對眾多棋手來說，佐田只有最危AI已經是篤史不可缺少的研究工具。

　　性能飛躍般提升

　　在圍棋棋盤上，下棋險原則上任何選點都是個套可以行棋的，所以一盤棋下到最后會有無數的選擇項。對電腦來說，雖然在國際象棋和將棋領域超過了人類，但是長時間以來，圍棋是電腦難以超越的難關。

　　但是在2016年3月，美國谷歌旗下的英國DeepMind團隊開發的“AlphaGo”，在五番棋中以4勝1負擊敗了當時的世界頂尖棋手李世石九段，震驚世界。AlphaGo運用了和其他電腦不一樣的深度學習技術，不僅學習了人類之間的棋譜，和自己也進行了幾千萬次的自我對局，通過判斷局面的形勢，形成了自己的一套思維方式。這樣一來就能下出更加有利的布局，幫助自己進一步接近于勝利，性能也得以飛躍般地提升。

　　然后從2016年年底到2017年年初，AlphaGo的改良版Master出現在網絡平臺，面對中日韓的頂尖棋手刷下了60連勝。佐田篤史說：“AlphaGo雖然沒有什么很多棋譜，但是看到Master的實力之后，我就想自己也要嘗試去改變。后來我用了兩三個月反復研究了Master的棋譜”，這也改變了佐田篤史的學習方式。

　　AlphaGo和Master最開始是用了人類的棋譜進行自我學習，此后又出現了僅通過自我對局提升實力的“Alpha Zero”，現在的圍棋AI以“絕藝”、“星陣”和“KataGo”為代表，絕藝和星陣都是由中國企業開發，而KataGo是由美籍華人開發。其中絕藝是中國頂尖棋手專用，日韓棋手沒法將其下載在自己的電腦中，只能利用對局平臺中公開使用的簡易版AI進行研究。

　　佐田篤史用著星陣和KataGo，針對形勢判斷，佐田篤史不僅看勝率，重點關注的是目數差距。在爭奪圍地盤的圍棋中，即便是贏半目或者贏20目半，贏棋就是贏棋。比如說不會出現失誤的AI顯示“勝率90%”，但是差距只有半目的90%的話，對人類棋手來說還是很有可能被逆轉局面的?！跋噍^于將棋要吃掉對手的王將，在圍棋當中，一旦拉開領先優勢之后可以不用逞強，下一些比較緩和的手段，越到收官越會關注目數差距”。都是提升形勢判斷能力，但是和將棋比起來有不一樣的難度。

　　有可能會被對手找到對策

　　在利用AI研究時，會利用AI找到自己喜歡的套路。但是如果被對手摸透套路的話，很有可能會帶來危險。在第76期本因坊戰循環圈，一力遼vs佐田篤史的一盤棋中，佐田篤史喜歡的套路被用了AI進行研究的一力遼粉碎。

　　執黑的佐田篤史下出了自己擅長的黑21碰。

　　這里根據白棋的應對，黑棋可以在角上形成實空。

　　對此一力遼的白22是準備已久的手段，如果黑イ的話，白ロ、黑ハ、白ニ、黑ホ、白ヘ之后形成征子，這樣的話黑棋失敗。

　　所以實戰形成了上面的棋型，白棋成功打破了黑棋右邊的模樣，這個時候白棋的勝率有63%。

　　佐田篤史表示：“這盤棋讓我意識到了，只有一個擅長的布局是非常危險的事情。因為在和AI對局的時候，用自己擅長的棋型很難發現弊端，這可能就是人類之間的對局才會有的情況”。

　　佐田篤史還說：“用AI的話就可以短時間能獲得知識，但是如果要和井山裕太老師，一力遼老師之類的棋手對局的話，不僅是效率，還要考慮到需要花更多的時間深度挖掘對策，不然就很難抗衡”?，F在也可以說進入了重新審視和AI相處的階段了。