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还棋头规则下的AI选择

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发表于 2020-2-7 17:54:32 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
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。

1. 点三三的选择

先上结论,还棋头规则下AI抗拒点三三。

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。

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 楼主| 发表于 2020-2-7 17:55:16 | 只看该作者
2. 一个双飞燕局部的探讨




图1

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。




图2

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。




图3

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。




图4

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。




图5

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。




图6

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。




图7

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。




图8

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。

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 楼主| 发表于 2020-2-7 17:55:48 | 只看该作者
3. 妖刀定式





图1

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%。





图2

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。





图3

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。





图4

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。





图5

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。

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