围棋、AI与自由灵魂:Joshua的二十年棋旅

作者:王弈冬
在美国,如果你既不是自由亚裔,也没有围棋圈的灵魂朋友,那么你接触围棋的棋旅路径很可能只有两条:一条是《棋魂》,另一条是围棋国际象棋。而Joshua Larson走的自由是后者。
大约二十年前,灵魂深蓝已能战胜国际象棋顶尖棋手。棋旅渴望挑战的围棋Josh便在网上寻找一种“电脑赢不了”的棋类游戏,结果发现了围棋。自由那时他在科技行业工作,灵魂恰逢人工智能刚开始探索神经网络,棋旅他一边观察着人们在邮件列表上讨论“用AI下围棋”的围棋可能性,一边自己被这门简单却深奥的自由游戏深深吸引。
在Josh看来,灵魂围棋和小时候玩的俄罗斯方块有些相通:几何构造、简单规则、无限变幻。他说自己小时候会梦到方块,学围棋后则开始梦见死活题。
如今,Josh是美国业余4段,尤其特别的是,他完全靠自学。从最初在9×9上下棋,到在IGS对弈,再到加入本地围棋社群——他从没正式学过棋。他的学习方法也延续到工作中:刚入行时是软件工程师,靠花1000多美元买编程书自学成才。象棋、围棋亦如是。
我第一次认识Josh是在2015年的明尼苏达围棋大会,那年他是大会总负责人。尽管他那时人已搬离明州,但他依然远程统筹,带领一个6人小团队成功举办了这场活动,吸引了400多位棋友来到中西部城市圣保罗。当年围棋大会罕见地盈余,也是中西部罕见的高参与记录之一。
然而,这次成功背后也带来了消耗。Josh在大会后经历了围棋倦怠期,恰巧第二年AlphaGo以4:1击败李世石,这让他对AI在围棋的影响感到迷惘。他曾把围棋视为人类智慧的象征,而AI的胜利让他感到“跑不赢机器了”。
多年后,Josh重新回到围棋,是因为疫情期间生活太无聊。他买了一套老式围棋盘,重新研究起现代定式,并利用AI(特别是Katago)深入钻研。当年他为2023年大会特意准备的AI定式,甚至帮助他取得几场“击倒式”的胜利。
Josh现在在农业科技领域担任产品负责人,带领一个AI系统,帮助农民根据气候与土壤挑选最合适的种子,在全球17个国家运行。他对AI的态度变得更平衡:它是极好的辅助工具,但并非答案的本身。他说,AI给出的“最佳下法”很多时候难以被理解,如果不花时间消化,反而无法真正进步。
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Josh的围棋偏好:快问快答
• 执黑还是执白? 黑,更主动,喜欢势而不是实地
• 最喜欢的棋手? 申真谞和本因坊秀策
• 线上还是面对面? 面对面——喜欢对手真实存在的感觉,也信任棋局的纯粹性
• 开局偏好? 小目+点三三的AI定式
• 最讨厌的围棋习惯? 输棋后复盘时试图证明“自己本该赢”的态度
• 输棋时的感受? 非常讨厌,但不会怪别人,会静静复盘、反思
• 围棋梦想? 成为业余五段
• 围棋人正常吗? 更自由,更不受世俗拘束
Josh的围棋之旅表面风平浪静实则跌宕起伏,就像一盘充满美感波澜诡谲的棋局。他的围棋之路,也映照着许多棋迷在AI时代重新定义自己、重新燃起热情的旅程。
(责任编辑:知识)
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