还棋头规则下的AI选择 - 徽帮棋友会

众所周知，中国古代围棋与当代围棋规则最大的差异是“还棋头”。简单的说，还棋头规则下，终局时每多一块棋需要给对方贴还1子。据此，人类普遍的共识是还棋头规则下，更容易进入激战的格局，断开的价值更大。

之前的AI建立于中国规则之上(注：其实是TT规则，两者稍有差异)，无法准确判断还棋头的价值。而最近KataGo的更新，提供了还棋头规则的支持，一定程度上提供了判断的依据。我据此做了一些简要的分析，看一看还棋头规则与中国规则，AI选择的异同。

在目前的围棋规则下，应对星位有两大标准手法：小飞挂角，点三三，AI认为都是两分。但是在还棋头规则下，点三三的下法消失了，最优选择只有小飞挂角。还棋头规则下，点三三的后续变化与现代规则一致，但是胜率要比挂角低4%。

这是目前一间低夹的标准定式，在现行规则下是两分。在还棋头规则下，判断稍有差异，是白棋小幅亏损。对一间低夹，还棋头规则下AI认为只有跳出。

这是中国流很常见的形状，现代规则下白棋点三三非常常见，AI也认为是不错的一手。在还棋头规则下，AI认为点角小亏。

结合KataGo的子差数据，以上几个格局点三三虽然都被AI批评，但是远没有到人类认为“两目”的地步。亏损十分微弱，子差值变动了不到1目。

但是需要注意的是，即便是还棋头规则，AI也不是绝对不点三三。像本图这个格局，点右上角的三三是唯一的一手，无论规则是不是还棋头。不过在这个格局之下，白棋还棋头规则下的胜率要低于中国规则。这说明点三三是很大的一手，但是还棋头规则下被迫要点三三总归是不好的。

简单总结一下，还棋头规则下点三三亏损，但是亏损程度远低于人类预期。在基本的定式招法上，还棋头规则和中国规则没有区别，只是判断上有微小的差异。

这盘棋非常有名，是当湖十局第二局，施襄夏执白对范西屏的实战。局面进行至此，来到一个分歧点。夹是考验黑棋的一手，黑棋应该怎样应对？可以预想到一点，在还棋头规则下，分断的价值更大，这里黑棋的下法很可能与现代规则有所不同。

现代规则下，AI会选择立下。白2渡过必然，黑3夹击是强手。以下形成转换，黑棋吃通四子很厚，白棋连边带角全部连上。按照现代规则，本图双方均可接受。但是本图在还棋头规则下，白棋稍稍亏了一点。

还棋头规则下，白棋会选择两边撑住，也不让黑棋轻易走厚。接下来战斗复杂，双方围绕着联络与分断勾心斗角。

不过在现代规则下，白棋不能选择图3。AI认为黑会扳，吃掉三子很满意，白棋亏了。对比图3和图4，可以很明确一点，图4白棋块更少。

结合这几张图，可以很明显的看出，在还棋头规则下AI对某方块数变少很敏感，2目确实很大。

不过实战范西屏选择了直接一路扳，按照现代看法显然是亏的。按照还棋头的规则，AI依然认为这手棋很糟糕。这很可能是一个思维盲区，由于长期受还棋头规则的熏陶，对阻渡价值估计过高。

接下来的变化必然，和规则也没什么关系，AI认为这么下最好。黑5断是个分歧点，还棋头规则和现代规则，AI的选择稍有不同。

还棋头规则下，AI简单粗暴，三个字：就是干，这图是乱成一锅粥了。

现代规则下，AI比较以德服人，讲求转换与走厚。本图形成一个转换，各吃一边。

结合以上两个图，我们可以看到，在还棋头规则下AI更倾向于混战，而现代规则下AI更倾向于和平。

相信本图大家应该非常熟悉了，这是AI出来之后，颠覆人类判断的一个变化。现在我们都知道，这个变化白棋实地很实惠，外面残子还有一些借用，是白棋明显不错的一个图。黑棋唯一值得骄傲的地方，就是以后B6有一夹，可以封锁住白棋。因此，我们可以预想，在还棋头规则下此处的判断很可能有所不同。

AI认为在还棋头规则之下，本图依然是白棋稍好。然而优势程度要明显比中国规则低，两者相差大约1目棋。我们可以推测，在还棋头规则下，被完全封锁在角部稍亏。与中国规则1目的这个差值，可以推测原因或许是：被封锁后，多出一块棋的概率是大约50%。

前推到一个分歧点，黑9跳的时候，白棋有两个选择。中国规则下，AI无条件冲A位，然后形成图1。然而还棋头规则下，AI则开始纠结与A位与B位。

还棋头规则下，AI考虑本图。图2中的A位冲，先亏1目断然不肯。本图白棋非常强硬，直接拉出来战斗，说什么也给黑棋多制造一块棋。有趣的是，经过一番斗智斗勇，在还棋头规则下，AI觉得本图优劣和图1几乎一样。

在中国规则下，AI觉得这图比图1稍差。中国规则下AI对7、9暴动倾向性稍差，也可能选择B7补棋或者脱先。

再往前推一个分歧点，是A位退形成图2，还是B位顶住？Master教学工具里率先指出，这棋得顶在B位，A位要差一点。不过还棋头规则下，AI完全不这么想，认为A位退更好。

这是顶住之后的一个简明图，黑棋稍亏。中国规则下，KataGo会这么下。在还棋头规则下，AI对这个图倾向度极低。但是还棋头规则下，AI认为这个图和首选的图3，优劣难分。

结合以上几个简单的分析，我们可以发现一个有趣的现象。在中国规则下，AI倾向于简明处理。在还棋头规则下，AI倾向于导入乱战。不过无论是选择简明还是乱战，优劣都大同小异，也算是一种殊途同归了。