用AI来分析以前的棋书，吹的很神的下法，发现已过时了

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改变世界棋坛的十张棋谱：罗洗河“劫胜灭佛”

　　2006年1月13日，韩国汉城，第10届三星火灾杯三番棋决赛决胜局，罗洗河执黑对阵李昌镐。如果李昌镐取胜的话，将拿到个人的第18个世界冠军。此前李昌镐在世界大赛决赛中还从未输给过韩国棋手以外的对手，而罗洗河则是第一次打进世界大赛决赛。

　　图1：棋局进行至官子阶段，此时其实是白棋小优的局面。不过此时李昌镐发现了一步官子“妙手”。白1断试应手，黑2以下的劫肯定是打不过白棋的。

　　图2：右上角这么狭窄的地方，白棋竟然还有手段。白3断，5扑是组合手筋，在很多场合都能用上，值得铭记。

　　图3：局部走到白4打吃的时候已经出棋了，然而……

　　图4：实战右上角白棋走出一块打劫活，局部看似成功了，但黑棋已经先手在中央提了白棋两子，有所收获，更关键的是，黑棋整体变厚了，劫材的优劣颠倒了。

　　图5：漫长劫争之后，白棋没有合适劫材了，只好找1，7这种送吃的大损劫.

　　图6：最后白棋劫总算是打赢了，但棋也输了。一直善于在后半盘拖垮对手的李昌镐，这次栽在了自己最擅长的官子之上。

　　罗洗河执黑5目半胜李昌镐，2006年1月13日弈于韩国汉城

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第一，真实的情况是，从都98手开始，AI分析李昌镐已经胜率在35%左右，已处于下风。为什么当时没有发现呢，因为李昌镐是神，都以为他的是最佳下法，一直是上手。

第二，右上角的打劫，分析的人是神话了李昌镐，其实，他本人清楚是在搅局，从110手开始，黑棋胜率在70%以上，白棋胜率30%左右，一直在苦苦挣扎。右上角打劫，白棋的劫材是不够的。

第三，对李昌镐白棋长达120多手的搅局，罗洗河应对无误，冷静应对，虽然黑棋不都是AI推荐的最佳下法，但是在AI胜率已经85-95%的情况下，选前10手之一的下法，都是可以稳赢对手的。

举一反三，大家现在阅读棋书，只要拿AI一摆谱，就会发现以前的解说不靠谱的太多了，神话了，以偏概全了，错漏了。

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为什么说李昌镐白棋110手之后是搅局呢？
可以做这种有趣的AI分析。比如20B权重肯定是下不赢40B权重的，除非是让子棋，相当于你一个业余高段，怎么也赢不了职业高段棋手，你也可以拿其它相差算力的权重比较。
因此，在大局已定的一盘棋中，在两个职业棋手之中，心里很清楚，劣势一方，都是在苦苦搅局，明明知道已经不行了，还在争取。
比如一盘棋，在100多手后，几乎很难有较大变数。
这盘棋，110手之后，我们让20B拿黑棋，40B 拿白棋，引擎对弈下去，当然棋局不同了，但是，强大的40B，还是下不赢20B，几乎数十手后，投了！见举例棋谱
大家可以去测试更多。

附件：
原棋谱及当时的对战解说棋谱（没有AI）：
最新卡塔权重分析结果胜率棋谱：
20B和40B卡塔狗110手后续弈棋谱（举例）：

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胖刺头 发表于 2021-8-26 12:44
现在有没有用AI分析以前名局的解说？毕竟以前的贴目和现在不一样

卡塔权重和其他部分权重及其引擎支持改变贴目的。

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AI分析的胜率，当然对局者在对弈盘中，当时是不清楚的，但是凭职业棋手不停点目和经验的“感觉”，是知道自己是否处于不利、劣势、优势或胜势的。
现在，对大赛的评论，就不会出现神化的错误了。比如申真谞和唐韦星，按现在等级分排名和申真谞的战绩，如果没有AI，相信申真谞的人就会很多，会认为唐韦星输的不冤。其实，昨天 春兰杯决赛第一局，从对弈的内容看，AI分析的结果是两人旗鼓相当，没有人是轻松取胜的，对手非常难对付。
见AI 吻合度和胜率分析如下：


唐韦星输在官子，第197手应该在左下角扳！胜率维持在83.5%提子使得胜率降低25.6%


即使197手错失良机，第201手冲，胜率维持在61.5%


错失了上述两次机会，AI 对棋局棋谱分析，当然黑棋没有胜机了。

那么，我们用AI引擎续弈是什么结果呢,用最新的卡塔狗40B权重，训练时间相差一个月，旗鼓相当的AI，从第197手起对弈。结果就是，黑棋胜率一路领先，黑棋在次序上197手走了左下角的板粘，白棋无论如何走，都没有取胜的机会。结论就是，对局结果看，申真谞和唐韦星，在第196手之前，杀的难解难分，没有哪一方敢说是上手，稳赢对方！
当然，围棋中的王者就是强那么一点点，围棋大赛半目决定成王败寇的棋谱太多！
AI续弈（黑第197手起）的棋谱如下：

原对局棋谱如下：

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唐韦星和申真谞本盘棋，输赢真是毫厘之间，从AI 续弈，这次改变权重文件 的黑白方向，结果也一样。黑棋走对次序第197手，胜负颠倒，黑胜半目。


出入的半目就在197手之后！


改变权重文件的黑白方向的续弈棋谱如下：

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这是第二盘：
实时棋局，胜负细微，你走到这一手吗，细微局面的取舍

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白棋胜率很高，申真谞不是AI，当然看谁不失误+

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从AI 的角度，只有不是100手左右就不行了，那么还是心态问题！




AI 分析的胜率波动：