我认为他们还不能真懂，最多明白个大概其，所谓懂也是按照以往的经验和感觉自己找出些理由来。
主要原因是人的计算能力跟不上机器，不能像机器那样动不动就算几万步，把变化得失算到那种清晰程度。

例如，AI出现后，淘汰了很多定式，而那些定式以往都是在职业棋手比赛中经常出现的，
他们原来认为是两分，但机器计算认为不是。

一个简单的例子，以前最常见的星定式，挂星位，防守方小飞应之后，挂角方再往二路飞一个，尖三三，再拆二。
我当时学棋的时候就问老师，这个定式中间，如果把两个对称的子（挂角的子和小飞应的子）都拿掉，这不是相当于别人占了星位而我走到二路去了么，这个小飞是亏的。
结果被老师批评了，大意是你这叫手割，但也要真能下出来才能割，像你这么割，是不成立的之类的，旁边同学们哄笑，印象满深的。

然而过了多年，AI出现之后，那个星定式几乎见不到了。






【 在 ape 的大作中提到: 】
: 就是吻合度对不上的棋，能搞明白AI跟自己不同着法的好在哪里？
: 极端例子，AI互搏，出现中盘崩盘甚至杀龙的情况，人类棋手能看出败方AI的败招吗，如果允许弱AI方悔棋，强AI方不能悔棋，采用人+弱AI组合，能否击败强AI
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那个故事重点是：机器算得比人更清楚，并且修正了专家的认知 -- 职业棋手原来认为挂角后小飞进角是两分，机器算完认为亏了，如今机器的结论被普遍接受，但接受的原因是结果导向的 -- 机器算出来亏了多少，人们认为机器算的是对的，而不是因为人们自己也算明白了。

死活题和官子题，因为计算量相对小一些，人们有精力看清机器计算的整个过程，这类问题人是能真正看懂的。例如之前有达人提到发阳论第120题，人没搞透，但机器搞透算清楚了，人看机器演算的数据是能看懂的。
但序盘中盘的一些着法就不一样了。

所以我才提出，职业顶尖可能有时候没真正看懂AI的棋--- 只是看到机器的结论，然后根据经验认可了，毕竟人没有足够的脑力去支持像机器一样深广的算路，来真正搞明白机器具体是如何判断得失的。

你举的例子恰恰支持了上面的观点 ：）



【 在 census 的大作中提到: 】
: 根据AI给出的目差和胜率，我猜你的想法很可能是错的
: 如果别人星位你直接走二路（二三），比你先挂角再走二路，从目差上看亏了1目，从胜率看差别也有百分之几了
: AI不推荐挂角后走二路这个走法，仅仅是因为它亏了0.3目而已（胜率降低也只有一点），有亏0.1目或不亏的走法，干嘛要选择亏0.3目的
: ...................
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谢谢
这里逻辑是这样：
去掉两个小飞后 二路不是最好的选点
鉴于有更好的选点
所以认为二路飞相对于其他更好的选点而言亏了

这个确实是当年初学围棋时很简单的想法 明显没有考虑次序的影响
在老师指出开局没人这么下 没有现实基础 （开局黑占星位，白不会去二路进角）
同学们也认可老师的意见之后就过去了

但在这个问题上
事后看 次序并没有改变结论
ai出来后，不挂角时直接点角比较多
挂角时在星下托比较多
AI可以通过深广的算路给出定量结果
但与之前那个简单分析定性结论是相符的

至于具体这个题为什么出现这样的情况
有兴趣的达人可以深入研讨一下




【 在 zszqzzzf 的大作中提到: 】
: 把两个小飞都去掉，判断出二路比星位吃亏，其实是很精彩的。
:
: 【 在 gokiller (七锁) 的大作中提到: 】
: ....................

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