AI与人类围棋士的差距到底有多大？

　　四年前，谷歌旗下DeepMind公司开发的围棋人工智能AlphaGo以4-1击败韩国围棋大师李世乭。如今，尽管AlphaGo和李世乭已逐渐淡出公众视野，但围棋界因AlphaGo而起的变革仍在持续。那么，人工智能与人类棋士的差距究竟有多大？柯洁当年的豪言“AlphaGo能赢李世乭，但赢不了我”是否可信？

1. 棋力的量化标准

　　自李世乭、柯洁先后败给AlphaGo后，人类棋士被AlphaGo超越已成为共识。然而，AlphaGo及其他围棋AI究竟比人类棋士强多少，仍众说纷纭。实际上，AlphaGo的开发团队在《自然》期刊介绍AlphaGo Zero的论文中已给出了一个量化标准。该标准基于Elo等级分系统，最初由美国物理学家阿尔帕德·埃洛发明，用于量化国际象棋棋士实力。Elo等级分基于统计学评估棋士实力，通过调整棋手的等级分来反映其实际胜率与理论计算之间的偏差。

2. AlphaGo的自评等级分体系

　　AlphaGo论文中使用的Elo等级分体系以Go Ratings等级分为基准。Go Ratings等级分由法国科学家Rémi Coulom创立，虽然不具有官方地位，但因其更新及时、范围广泛而广受棋迷欢迎。AlphaGo的各版本量化棋力由DeepMind开发团队基于大样本对弈，用Elo体系评估。例如，初代AlphaGo（AlphaGo Fan版本）在与人类棋手樊麾对战后，其等级分被评估为3144分。

3. 第二代AlphaGo的真实实力

　　DeepMind将第二代AlphaGo（AlphaGo Lee版本）的等级分从最初的4500分下调至3739分，这看似匪夷所思，实则体现了负责任的态度。最初的评估主要基于AlphaGo不同版本间的“内战”，存在过拟合现象。与李世乭对战时，AlphaGo因“神之一挖”触发一连串低级错误而失利，这并非偶发bug，而是模型缺陷的一部分。

4. “AlphaGo能赢李世乭，但赢不了我”

　　李世乭输给AlphaGo后，柯洁在微博上表示“AlphaGo能赢李世乭，但赢不了我”。根据棋力量化标准分析，柯洁的自我评价并非盲目自信。当时柯洁的等级分与AlphaGo相差约109分，对局胜率约为35%。若进行五局比赛，柯洁获胜的概率是23.5%。相比之下，柯洁在首届新奥杯决赛中对阵彭立尧时，彭立尧的等级分比柯洁低150分，但最终实现了惊天逆转。因此，柯洁与第二代AlphaGo对战并非毫无胜算。

5. 让子棋

　　第三代AlphaGo Master对人类棋手来说已是不可逾越的高山。DeepMind团队进一步开发了第四代AlphaGo Zero，其自评等级分达到5185分。人类职业棋手开始选择受让子与AI对局以平衡实力差距。例如，在野狐对弈平台上，“绝艺指导A”每天接受职业棋手挑战，规则为绝艺执白让二子。近期绝艺能赢得约95%的对局。这说明顶尖人类棋手与最强AI之间的差距已增至约让二子（不贴目）。

6. 结语

　　自1997年国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫输给超级计算机“深蓝”以来，人工智能在棋类运动中的优势日益明显。如今，职业棋手已习惯将AI视为老师并学习其判断和着法。尽管与AI的差距不断拉大，但仍有李世乭、柯洁、陈耀烨等勇士坚持不懈地挑战AI。这不仅是为了追求那不足千分之一的胜率，更是为了追寻职业棋手共有的信念——超越自我。未来智能实验室将继续建立AI智能系统智商评测体系，开展互联网（城市）云脑研究计划，为提升各领域的智能水平服务。