21岁时位列全国前十 ，岁时授花事科武除夜副传授花20年想一个复杂问题

 

文｜《中国科学报》记者 孙滔

“假定请你计整洁个游戏，位列请求是全国前武轨则尽大年夜大年夜约复杂，同时其改削尽大年夜大年夜约宏壮 ，除夜你会若何筹划？副传”“假定与外星人相遇，言语不通，年想想到经由过程一个游戏来完成交换，个复你会想用甚么游戏
？杂问”

2022年 ，李喆从职业棋手回身成为武汉除夜学体育部教员 ，题旧这是学网他在第一节围棋文明课上设置的两个问题 。较着，岁时授花事科他想带争师长教师们给出“围棋”这个谜底 。位列

李喆，全国前武全国冠军暨围甲MVP、除夜全国除夜赛四强、副传国际级行动健将，现为武汉除夜学体育部副传授。当《中国科学报》记者在5月的武汉约访李喆时  ，他正忙着给本科生测50米和立定跳远。

就职业对弈而言 
，李喆的岑岭期是在2010年，事前他21岁，在国际围棋排名网站Go Ratings上位列全国前十
，在中国围棋职业棋手等第分上排名全国第三  。

真实李喆心中不时躲着一个疑问：人们幻想下场为何学棋
？十几岁时从武汉往到北京此后，不凡是2007年
，这份思疑愈发粘稠。事前间 ，他身为围甲武汉黄鹤楼队主将斩获了七连胜 ，前后阻拦李世石 、古力等一众顶尖棋手 。为了找到谜底，李喆在2012年往了北京除夜学哲学系就读 。

真误改削李喆的，是AI 。切确地说，是AlphaGo。

李喆在北除夜静园草坪

“围棋之神”

假定要把人类围棋的展开区分为两个阶段，那么必定是2016年之前和2016年此后。

2016年，恰是韩国棋手李世石和AlphaGo的对决之年。在那一年，李喆慨叹：“假定没有围棋AI，我们将永远不晓得本身在围棋的六合之间幻想下场处于甚么职位 。围棋AI是我们独一的参照者，我们幻想下场不再伶丁。”

2017年
，柯洁对战AlphaGo Master（AlphaGo的更新版本）前夕，李喆和石友刘星一同奔赴伦敦，介入了一次AlphaGo的测试，天天与其对战1~2局 。因为此前Master已在线上对战职业好手掉落踪掉落踪60:0的全胜战绩，这使得不让子的人机对决损掉落踪落往了胜败记挂
。

为了试探AI与棋艺的极限 ，AlphaGo团队最早测试与人类顶尖棋手的让子对局。在DeepMind（AlphaGo研发机构）总部举办的测试棋中 ，AI选择让先倒贴（或让两子黑方贴目）
。即便如斯 ，李喆在多局对战中也仅赢下一局。要晓得，自从13岁在围甲胜率过半此后
，李喆就感应感染，全国上再没有人能让他两个子。

事前间的李喆不单没有遭受冲击，反而很快活  。他看到了一些新的下法，都是之前很难想象的下法。

更早时辰
，在李世石对战AlphaGo之前 ，良多顶尖棋手感应感染，即就是面对能穷尽围棋全数改削的“围棋之神”，他们的差距不过是让先。

较着，他们都错了。

昔时李世石独一赢了AlphaGo的那一盘棋（第四局“神之一手”），就是下出了一步无缺超出AI事前“棋感料想”的好手。后来AlphaGo的工程师在记实片《AlphaGo》中诠释称，AlphaGo给出的结论是，李世石下出“神之一手”的概率只需万分之七
。

李喆说，这类机会转眼即逝，2017年的AlphaGo Zero版本，已被认为具有对人类顶尖棋手让子的实力
。

在AlphaGo展示之前 ，棋手们进步围棋程度靠的是“逻辑筹算+艺术直觉”的经验传承 。他们在代代传承中创建起了一套“美感”与“除夜局不美不雅不雅不雅不雅不雅不雅”的恍忽算法，并退职业竞技中不竭纠错、迭代，这才催生了由吴清源与木谷实建议的新筹划反动
 ，无缺倾覆了旧时行棋思路
。

AlphaGo真实不是多么展开的。它的每步都是基于全局胜率的筹算下场 ，是真实的“除夜局不美不雅不雅不雅不雅不雅不雅” 
，是直接将全局量化措置 ，而不是从部分凑合全局。人类畴昔引感应傲的、依托经验和直觉构建的“除夜局不美不雅不雅不雅不雅不雅不雅”“计策”与“棋道境界”
，在AI依托数据和概率的筹算面前相形见绌
。

这让李喆除夜受震动
：“这恰是良多寻求棋道的棋士穷其生平往跟随的对象 ，它标识表记标帜着对固有思惟的打破
、对平平的超出  ，和对真谛的趋近……它没有自我见识
，没有逍遥意志
，没有创作创作创造和掠夺的欲看 。它下出的
、在我们看来很有创作创作创造力的着法 ，只是它一局棋中输进的一百多次数据中深化的几回罢了 。”

“围棋之神”的脸蛋是若何的呢
？在纵横各19条线的棋盘上，科学家预算出了围棋大年夜大年夜约的改削数，也就是2.08乘以10的170次方 ，这个数字远远超出了可不美不美不雅察宇宙原子总数 。即就是AlphaGo Zero这一代琐细 ，也难以穷尽这类大年夜大年夜约性。

在中国古代围棋九品棋品制中 ，最凹境界为一品 ，被视作近乎通神之境；四品为“通幽” ，意指棋手已深切体味围棋艰深棋理；五品为“用智”，指行棋尚需决计运筹、依托智谋取胜。具有17个全国冠军的韩国棋手李昌镐自认为才抵达五品境界 。愈加棋界津津乐道的，是昔时名看棋圣藤泽秀行的名言 ：“棋道一百，我只知其五
。”

如斯看来  ，起码AlphaGo及其各类版本，才是更接近“围棋之神”的角色。

2007年6月23日，围甲联赛第六轮比赛
 ，李喆（右）赢了李世石
 。二人曾交手三次 ，李喆赢了一次。

AlphaGo此后

早在李世石和AlphaGo对决之前的几个月 ，AlphaGo击败三届欧洲围棋冠军得主樊麾时，李喆就第一时分采访了樊麾。事前间 ，他掌管了一个围棋沙龙
。

樊麾坦言：“围棋AI的展示对围棋不是功德而是功德
 ，它此后大年夜大年夜约对围棋的普及 、展开、研究起到鞭挞感染
。”

李喆也给出了一个剖断：“假定不往找bug ，剩下的工作就只需跟AI学棋。”

此后的下场印证了李喆和樊麾的剖断：2016年此后，人类棋手最早满怀猎奇心肠研究AI的新下法；2019年 ，跟着围棋AI KataGo的开源并成为棋手的往常操练对象，人类的Elo等第分（注：一种用于筹算棋手相敌技能程度的权力巨擘评价编制）天花板被掀翻
。较着，人类棋手经由过程与AI的对局和复盘 ，汲引了全数职业群体的技能程度。李喆认为 ，这十年来，人类顶尖棋手程度汲引了“接近一先”，汲引的速度超出了汗青上的任何阶段。

一个定量的斗劲是 ，参照Go Ratings网站上的围棋Elo等第分榜单 ，李昌镐在鼎盛时代的分数为3570分，那是1995年
。如今天的排行榜上有28小我超出了这个分数，霸榜者、韩国棋手申真谞的最高分数更是抵达了3800多分 。当然等第分存在跨时代的积分膨胀，但这在必定程度上也回响了棋手集团水准的汲引 。

这恰是李喆昔时预判的下场：AlphaGo的这些着法，对人类有宏除夜的价值。价值的本源在于 ，AlphaGo用数据的编制给出的选点，人类可以用讲事理的编制来领受 ，这就不单汲引了棋手的围棋技能，更带来了思惟编制的汲引。不凡是
，畴昔棋手代代试探出的数百套传统角部定式，个中除夜量老旧改削被AI证实存在剖断的损掉落踪落准。

在AI展示之前，年青棋手若想疾速进步
，经常必须进进北京的中国棋院或首尔的韩国棋院和高程度的道场，与顶尖敌手经久面棋和复盘
。围棋AI打破了这类空间上的独霸。如今 ，一个冲段少年、一名国外棋手 ，只需一台深化家用电脑 ，就可以随时亲善力远超聂卫平
、李昌镐岑岭期的AI对弈 、精准复盘。

李喆说
：“畴昔，顶尖棋手大年夜大年夜约需求破钞好几天往猜测某一种改削
，而幻想下场得出的结论还多是错的；如今
，AI只需求10秒钟就可以疾速给出胜率更优的选择。”

他看到的理论是，当下的顶尖棋手在技能上面对的差距真实真实不除夜，大年夜师拼的起首是高强度的用功程度，然后是对AI棋局的融合力——谁能把AI的海量数据真正内化为本身身手 ，并做到触类旁通独霸于实战，谁就可以崭露头角。这类内化不是融合贯穿  ，而是面对AI能提出更有效的问题
，将AI的具体落子与数据转化为本身的棋感，进而笼统为人类可复现的事理
。

真实 ，在输给筹算机“深蓝”后
，国际象棋冠军卡斯帕罗夫就预判了多么的场景
 。他说：“一个深化的人+一台机械+更好的协作流程 ，胜过孤傲一台超等机械；更惊人的是，它还胜过‘强者+机械+糟流程’的组合。”

2023年欧洲围棋除夜会，李喆举办围棋讲座。

人们因何进修下棋

在输给AlphaGo后 ，李世石慨叹：“此次的经验让我有所展开，我会善用从中所得。我感应感染很感激冲动冲动冲动，似乎找到了下围棋的意义。我熟谙到  ，进修围棋是多么切确的选择 。”

人们因何进修下棋？李喆有不一样的感应感染
。

2024年7月 ，李喆回到北除夜，在体育教研部研究生卒业典礼上的讲话再次提到了这个问题。他在完成哲学系本科进修后
，曾在体育教研部攻读体育人文社会学科的硕士学位
。

他说
 ：“良多年之前，在被称为禀赋围棋少年的时代，我经常会暗自思疑将人生无穷的年光投进这项事物傍边的意义 。”

他的疑问是，围棋
，不就是两小我在一片端方的区域内码石头的游戏吗 ？多么的工作本质上有甚么意义呢？

李喆（左）在武除夜教室里用视障者公用棋盘带领视障小棋手 。

作为一名除夜学教员，李喆起次要思虑的是，理应解释注解生甚么。理论上
，他把教室上的良多时分，花在了围棋文明的撒播上 。

讲到“棋形”时，他会对师长教师们提出疑问：AI为甚么不须要棋形的定见？“棋形”（好形、愚形、裂形等）和“厚薄”“轻重”这些定见属于甚么圭表类型的常识？

李喆与AlphaGo的中心研发者黄士杰（Aja Huang）因围棋AI而结缘，成为很好的同伙，他们常就AI问题深度交换。对方陈述李喆，像围棋AI、料想蛋白质折叠的AlphaFold等这类专精类AI ，与往后的除夜言语模型有着无缺不合的技能范式 。

专精AI能在单一局限碾压人类专家，但更接近“黑箱”，难以用深化逻辑诠释决意狡计过程；通用除夜模型善于天然言语生成 ，但未经专业优化时
 ，在顶尖垂直局限的精度仍有较着差距。

这类技能布景下，李喆有了新的方针 。他想晓得，专精AI可否辅佐人类鞭挞围棋常识本体的进步。比如围棋中传统的“厚薄”“真假”“轻重”等极端笼统的定见
，在AI的量化副手下，能不克不及变得愈来愈邃密？假定人类能借助AI将围棋的恍忽定见细化
，认知境界就会随之汲引。

这是一种哲学上的编制论：更切确的描摹，意味着更深切的邃晓。这就像因纽特人对冰雪有改正视的分辨，阿拉伯人对骆驼有更切确的描摹 ，帆海家对风有更多的熟谙 ，棋手对围棋的邃晓一样如斯 。假定能完成定见的更新 ，将意味着棋手向AI学到的常识从经验上升为幻想 。不过这类全新常识生成编制技能门槛很高，复杂拼接围棋AI与除夜模型，只会生成平平的棋评，根柢没法提炼出成琐细的定见与幻想。

李喆认为，这个命题对应着哲学局限的“定见工程”和AI局限的“可诠释性”问题 ，它不单仅关乎围棋常识的汲引
，更关乎将来良多局限常识花费的新范式。和AlphaGo选择围棋的出处一样，围棋还是是验证这个路途可行性与措置编制的尽佳履行田 。

李喆如今并没有离开围棋对弈。2025年7月1日，在第三届衢州烂柯杯全国围棋悍然赛中，他预选赛连赢四局杀进正赛，但在正赛阶段犯了“老棋手”常犯的偏向，也就是在读秒阶段因时分次要而展示损掉落踪落误。

这些对战中的损掉落踪落利，真实不偏向他借助AI往无量接近棋艺的真谛，往打破本身认知鸿沟 。这大年夜大年夜体是“人类因何进修下棋”的谜底之一。

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