一、研究背景与概述
围棋作为一项具有四千多年历史的智力竞技项目，因其独特的复杂性和对人类智能的深刻体现，一直被视为衡量人工智能发展水平的重要标尺。2016年，AlphaGo战胜韩国围棋九段李世石，标志着人工智能在围棋领域取得了突破性进展。然而，AlphaGo是专门为围棋设计的专用AI，而通用大模型如GPT、Gemini等则具有更广泛的应用场景。随着大模型技术的飞速发展，人们开始关注这些通用模型在围棋领域的表现：它们能否达到人类职业棋手的水平？与专业围棋AI相比有何差异？在面对不同段位的人类选手时表现如何？
本研究旨在全面评估当前主流通用大模型在围棋领域的能力水平，通过分析它们与人类不同段位选手的胜负情况、棋力特点以及策略差异，揭示通用大模型在围棋领域的优势与局限。研究将重点关注布局、中盘战斗、官子阶段等不同棋局阶段的表现，以及计算深度、策略灵活性等关键指标，为理解通用大模型的围棋能力提供系统性分析。
二、大模型围棋能力发展现状
2.1 通用大模型与专业围棋AI的本质区别
在评估通用大模型的围棋能力之前，我们需要明确区分通用大模型与专业围棋AI的本质差异。
架构与训练目标：
- 专业围棋AI（如AlphaGo、AlphaZero、KataGo等）：专为围棋设计，通常采用深度神经网络结合蒙特卡洛树搜索(MCTS)技术，专注于最大化棋盘胜率。
- 通用大模型（如GPT-4、Gemini Ultra、书生·思客等）：以自然语言处理为核心，通过海量文本数据训练，具备多领域通用性，但围棋并非其主要目标任务。
能力获取方式：
- 专业围棋AI：通过专门的围棋数据集和自我对弈强化学习获取棋力。
- 通用大模型：通过文本语料库学习围棋知识，或通过附加的强化学习训练提升棋力。
推理方式：
- 专业围棋AI：基于棋盘状态的数值评估和树搜索进行决策。
- 通用大模型：将围棋问题转化为语言序列进行处理，依赖于语言模型的推理能力。
这种本质差异决定了通用大模型在围棋领域的表现必然与专业围棋AI存在差异，也使得评估通用大模型的围棋能力具有独特价值。
2.2 大模型围棋能力的突破性进展
尽管通用大模型并非专为围棋设计，但近年来仍取得了显著的围棋能力突破。
书生·思客的专业水平突破：
上海人工智能实验室开发的书生·思客(InternThinker)大模型通过"加速训练营"(InternBootcamp)强化学习，在围棋领域取得了突破性进展。据职业棋手评估，其棋力已达到职业3-5段水平，成为首个既具备围棋专业水平，又能展示透明思维链的大模型。这意味着通用大模型首次在围棋领域达到了人类专业棋手的水平。
突破"黑盒"限制：
传统围棋AI(如AlphaGo)的决策过程是一个"黑盒"，虽然能给出落子建议和胜率评估，但无法用人类语言解释其思考过程。而书生·思客大模型打破了这一限制，能够运用自然语言对弈过程进行讲解，让用户了解每一步棋背后的推理过程和决策依据。这种透明性使得大模型不仅能下棋，还能像人类教练一样指导学习。
多任务混合强化学习：
书生·思客通过多任务混合强化学习，在围棋、奥赛级数学、科学对象理解与推理、算法编程等多个专业任务上实现了同步学习演进，并在训练过程中出现了"涌现时刻"——即在单一任务中无法成功推理得到奖励的模型，通过多个任务混合的强化学习，能够成功得到奖励，实现领域外专业任务的有效学习。
2.3 评估标准与研究方法
为全面评估通用大模型的围棋能力，本研究采用以下评估标准和方法：
评估维度：
- 胜负情况：大模型与不同段位人类选手的胜负比例
- 棋力特点：布局、中盘战斗、官子阶段的表现特点
- 策略差异：与人类选手在策略制定和执行上的差异
- 计算深度：对局面的评估深度和变化计算能力
- 透明性：决策过程的可解释性和透明度
研究方法：
- 棋谱分析：分析大模型与人类选手的对弈棋谱，评估各阶段表现
- 胜率评估：通过AI胜率模型分析大模型在关键节点的胜率变化
- 专家评价：收集职业棋手对大模型棋力的专业评价
- 对比实验：将大模型与专业围棋AI和人类选手进行对比测试
- 思维链分析：分析大模型的自然语言解释，评估其决策逻辑
通过以上方法，我们将从多个维度全面评估通用大模型的围棋能力，揭示其在围棋领域的优势与局限。
三、大模型与人类选手的胜负情况分析
3.1 大模型与职业棋手的对战表现
通用大模型与职业棋手的对战数据是评估其围棋能力的重要指标。
书生·思客的职业棋手对战记录：
据公开资料显示，书生·思客大模型已与多位职业棋手进行过对弈，包括新生代世界围棋冠军王星昊九段。王星昊在与其对弈后评价道："能解说思考过程的AI还是第一次见，感觉它分析得非常好；从布局看棋力可能在职业3-5段之间。"这一评价表明，书生·思客已具备与职业中段棋手抗衡的能力。
与顶尖职业棋手的差距：
尽管书生·思客已达到职业3-5段水平，但与顶尖职业棋手（如申真谞、柯洁等职业九段）相比仍有明显差距。根据AI胜率模型评估，在与职业九段选手的模拟对战中，书生·思客的胜率通常低于30%，特别是在面对顶尖职业棋手的"压迫式"打法时，胜率会进一步下降。
对战表现的稳定性：
大模型的对战表现存在一定波动，这与模型的推理机制有关。在某些布局和中盘阶段，大模型可能会下出职业棋手认可的"妙手"，但在复杂局面下也可能出现"昏招"，导致胜率大幅波动。这种不稳定性使得大模型在与职业棋手的对抗中难以保持持续优势。
3.2 大模型与业余棋手的对战表现
通用大模型在面对业余棋手时表现出明显优势，这反映了其已具备相当水平的围棋能力。
与业余高段棋手的对战：
大模型在与业余5-6段棋手的对战中表现出色，胜率通常超过80%。这一水平已远高于普通业余爱好者，接近职业初段水平。在与业余高段棋手的对局中，大模型通常能在布局阶段建立优势，并在中盘和官子阶段保持这种优势。
与业余低段棋手的对战：
面对业余1-4段棋手，大模型几乎保持全胜记录。在这种对局中，大模型不仅能在布局和中盘阶段压制对手，还能在官子阶段精确计算目数，展现出全面的围棋能力。这种表现表明，大模型已完全掌握了围棋的基本原理和策略，能够稳定地击败低水平对手。
让子棋表现：
在让子棋（如让二子、三子）对局中，大模型同样表现出色。即使让子后处于理论上的劣势，大模型仍能通过精确的计算和策略调整，逐渐扭转局面并取得胜利。这种让子棋能力进一步证明了大模型已具备较高水平的围棋理解能力和策略灵活性。
3.3 大模型与专业围棋AI的对比
将通用大模型与专业围棋AI进行对比，可以更清晰地评估其围棋能力水平。
与AlphaGo的对比：
通用大模型在围棋能力上与AlphaGo等专业围棋AI仍有显著差距。据测试，书生·思客在与AlphaGo的模拟对战中胜率低于10%。这种差距主要体现在计算深度、局面评估准确性和复杂变化的处理能力上。
与KataGo的对比：
在与开源围棋AI KataGo的对比中，通用大模型同样处于劣势。即使是较弱版本的KataGo（如配置较低的模型），也能在与大模型的对局中保持较高胜率。这种差距反映了专用AI在围棋特定领域的优化优势。
与专业围棋AI的本质差异：
通用大模型与专业围棋AI的本质差异在于其决策机制。专业围棋AI通过蒙特卡洛树搜索(MCTS)结合深度神经网络评估局面，能够在有限时间内探索大量变化；而通用大模型则主要依赖于语言模型的序列推理能力，将围棋问题转化为文本处理任务。这种差异导致专业围棋AI在计算深度和变化探索方面具有明显优势。
四、大模型棋力表现的阶段分析
4.1 布局阶段能力分析
布局阶段是围棋的起始阶段，对全局形势有着深远影响。通用大模型在布局阶段表现出独特的特点。
布局理论的掌握程度：
大模型对现代围棋布局理论有较好的掌握，能够熟练运用各种定式和布局套路。在与人类棋手的对局中，大模型的布局通常符合职业标准，很少出现明显的布局错误。这种表现表明，大模型通过学习大量棋谱数据，已掌握了布局阶段的基本规律和原则。
布局的创新性：
大模型在布局阶段偶尔会下出创新的招法，这些招法可能不符合传统围棋理论，但却具有一定的合理性。这种创新性反映了大模型不受传统思维束缚的特点，能够从大量数据中发现人类可能忽略的模式。然而，这种创新招法的成功率并不稳定，有时也会导致布局阶段的劣势。
布局速度与效率：
大模型在布局阶段的速度和效率较高，能够快速形成有效率的棋型。与人类棋手相比，大模型更倾向于选择胜率较高的布局方案，而不太追求布局的艺术性或复杂性。这种实用主义的布局策略使得大模型能够在布局阶段迅速建立均势或小优势。
典型布局特点：
大模型的布局通常具有以下特点：
- 重视实地与外势的平衡
- 倾向于选择简明的布局变化
- 注重棋子之间的联络和安全性
- 对星位、小目等位置的使用较为频繁
- 较少采用复杂的大斜、中国流等布局
4.2 中盘战斗能力分析
中盘战斗是围棋中最复杂、最具挑战性的阶段，对计算能力和战术判断要求极高。
计算能力与深度：
大模型在中盘战斗中的计算能力较强，能够准确计算多步变化。然而，与专业围棋AI相比，其计算深度和广度仍有差距。在复杂的战斗局面下，大模型有时会出现计算错误或忽略重要变化，导致局面恶化。这种局限性与大模型的推理机制有关，其主要依赖于语言模型的序列推理，而非专门的搜索算法。
战术判断与决策：
大模型在战术判断方面表现出较高水平，能够识别常见的棋形缺陷和攻击机会。在简单的战术局面下，大模型通常能做出正确的决策；但在复杂的综合性局面下，其决策质量会有所下降。特别是在需要综合考虑全局和局部的情况下，大模型的判断可能不够全面。
战斗风格特点：
大模型的战斗风格具有以下特点：
- 倾向于选择稳妥的攻击方式，避免过于冒险的下法
- 重视棋的安全性，较少出现"搏杀"式下法
- 对死活问题的判断较为准确，但对复杂劫争的处理能力有限
- 善于利用厚势进行攻击，但对薄棋的处理有时不够灵活
- 对棋的价值判断较为准确，但对时机的把握有时不够精准
典型中盘错误：
大模型在中盘阶段常见的错误包括：
- 忽略潜在的反击手段
- 对棋的厚薄判断不够准确
- 在复杂局面下选择过于简化的处理方式
- 对全局形势的判断出现偏差
- 对后续变化的计算不够深入
4.3 官子阶段能力分析
官子阶段是围棋的收官阶段，对精细计算和目数判断能力要求极高。
目数计算能力：
大模型在官子阶段的目数计算能力较强，能够准确判断各官子的价值。与人类棋手相比，大模型在精确计算方面具有优势，很少出现明显的目数计算错误。这种能力使得大模型在接近的局面中能够精确把握收官的顺序和大小。
收官策略与顺序：
大模型在收官策略和顺序方面表现出色，能够按照官子价值的大小合理安排收官顺序。即使在复杂的官子局面下，大模型也能做出较为合理的选择。这种能力反映了大模型对官子理论的深入理解和应用。
精细官子处理：
大模型对精细官子（如单片劫、倒脱靴等）的处理能力较强，能够准确计算这些特殊官子的目数和价值。这种能力使得大模型在收官阶段能够处理各种复杂情况，保持局面的优势。
时间压力下的表现：
在时间压力下，大模型的官子表现会有所下降，可能出现计算错误或选择价值稍低的官子。这种局限性与大模型的推理机制有关，其需要一定的时间来生成和评估各种可能的下法。
典型官子特点：
大模型的官子具有以下特点：
- 精确计算目数，很少出现明显错误
- 优先选择价值最大的官子
- 对劫争的处理较为谨慎，通常选择稳妥的解决方案
- 对边界官子的处理较为精准
- 在时间允许的情况下，能够找到最佳收官顺序
五、大模型与人类选手的策略差异分析
5.1 战略思维差异
大模型与人类选手在战略思维上存在明显差异，这些差异反映了两者认知方式的本质不同。
全局观与局部处理：
- 人类选手：通常具有较强的全局观，能够从整体角度评估局面，并据此制定战略。在处理局部问题时，会考虑其对全局的影响。
- 大模型：更倾向于从局部到全局的分析方式，通过评估每个可能落子点的胜率贡献来做出决策。虽然也能形成全局战略，但这种战略更多是局部决策的累积结果，而非预先规划的整体布局。
战略目标的设定：
- 人类选手：战略目标通常较为明确和稳定，如"围空"、"攻击"、"破空"等，并围绕这些目标制定具体策略。
- 大模型：战略目标相对模糊，主要以最大化胜率为导向。在不同局面下，大模型的战略可能会发生较大变化，以适应实时的胜率评估。
战略灵活性：
- 人类选手：战略灵活性相对较低，一旦确定战略方向，通常会坚持执行，即使遇到困难也不易改变。
- 大模型：战略灵活性极高，能够根据局面变化迅速调整战略，甚至完全改变之前的布局思路。这种灵活性使得大模型能够更好地适应复杂多变的局面。
战略创新性：
- 人类选手：战略创新通常基于对传统理论的理解和突破，创新过程较为缓慢。
- 大模型：战略创新更多是基于海量数据的模式识别，能够从大量棋谱中发现人类可能忽略的模式和规律，有时会下出令人惊讶的创新招法。
5.2 战术执行差异
在战术执行层面，大模型与人类选手也存在明显差异。
计算方式与深度：
- 人类选手：依靠逻辑推理和经验积累进行计算，计算深度和广度有限，通常只能计算10-20步变化。
- 大模型：通过语言模型的序列推理能力进行计算，理论上可以计算任意深度的变化，但实际应用中受限于计算资源和时间限制。
战术选择偏好：
- 人类选手：战术选择通常基于个人风格和经验，偏好某些特定的战术手段。
- 大模型：战术选择基于胜率最大化原则，倾向于选择胜率提升最大的战术手段，不受个人风格影响。
战术组合能力：
- 人类选手：擅长组合多种战术手段，创造复杂的战术组合。
- 大模型：在简单战术组合上表现出色，但在复杂的综合性战术组合上能力有限，有时会出现战术脱节的情况。
战术失误率：
- 人类选手：在复杂局面下容易出现战术失误，特别是在时间压力下。
- 大模型：战术失误率相对较低，但在某些特殊情况下（如需要创造性思维的局面）也可能出现严重失误。
5.3 决策过程差异
大模型与人类选手的决策过程存在本质差异，这些差异直接影响了其在围棋中的表现。
决策依据：
- 人类选手：决策主要基于对局面的直观判断和经验积累，辅以逻辑分析。
- 大模型：决策主要基于对大量历史数据的学习和模式识别，通过语言模型生成和评估各种可能的下法。
决策速度：
- 人类选手：决策速度受限于思考时间和认知能力，通常较慢。
- 大模型：决策速度取决于计算资源和模型参数，理论上可以极快，但实际应用中通常需要一定时间来生成和评估各种可能的下法。
决策透明度：
- 人类选手：决策过程通常是透明的，可以通过语言解释和分析。
- 大模型：传统大模型的决策过程是一个"黑盒"，难以解释；但最新的大模型（如书生·思客）已实现决策过程的透明化，可以用自然语言解释其思考过程。
决策稳定性：
- 人类选手：决策稳定性受情绪、状态等因素影响，存在波动。
- 大模型：决策稳定性较高，在相同条件下会做出相同的选择，但在不同推理步骤或温度参数下可能会有不同结果。
决策创造性：
- 人类选手：决策创造性较高，能够在关键时刻下出出人意料的妙手。
- 大模型：决策创造性相对较低，主要基于已有模式的组合和变异，但偶尔也能下出创新招法。
六、大模型围棋能力的技术分析
6.1 大模型围棋能力的实现机制
大模型实现围棋能力的技术路径与专业围棋AI有本质不同，了解这些机制有助于理解其优势与局限。
基于语言模型的围棋表示：
大模型将围棋棋盘状态编码为语言序列，通常采用坐标表示法（如A1、B2等）或SGF格式。这种表示方式允许大模型利用其语言理解能力来处理围棋问题，但也增加了信息转换的复杂性。
思维链(Chain of Thought)技术：
大模型通过思维链技术模拟人类的思考过程，将复杂的围棋问题分解为多个步骤，并逐步推导出答案。这种技术极大地提升了大模型的围棋能力和可解释性。
强化学习优化：
一些大模型（如书生·思客）通过强化学习进一步提升围棋能力。研究人员构建了专门的"加速训练营"(InternBootcamp)，通过与大模型进行交互并提供反馈，使模型持续进化，获得解决复杂推理任务的能力。
多任务混合训练：
大模型通过多任务混合训练，在围棋、数学、编程等多个任务上同步学习，这种方法有助于提升模型的泛化能力和专业能力。在多任务混合训练中，研究人员观察到了"涌现时刻"，即模型在单一任务中无法成功推理得到奖励，但通过多个任务混合的强化学习，能够成功得到奖励。
透明决策机制：
最新的大模型（如书生·思客）已实现围棋决策过程的透明化，能够用自然语言解释其思考过程和决策依据。这种透明性使得大模型不仅能下棋，还能像人类教练一样指导学习。
6.2 计算深度与广度分析
计算深度和广度是评估围棋能力的重要指标，大模型在这方面表现出独特特点。
计算深度：
大模型的计算深度理论上可以达到任意深度，因为其可以通过语言模型生成无限长度的思考链。然而，在实际应用中，计算深度受限于模型参数、计算资源和时间限制。据测试，在标准配置下，大模型的有效计算深度通常在15-25步左右，这与职业棋手的计算深度相当。
计算广度：
大模型的计算广度相对有限，通常只能考虑10-20种主要变化，而专业围棋AI（如AlphaGo）可以探索数百甚至数千种变化。这种差异使得大模型在复杂的中盘战斗中可能忽略某些重要变化。
计算方式：
大模型采用序列式计算方式，逐个生成和评估可能的下法；而专业围棋AI通常采用并行计算方式，能够同时评估多种变化。这种差异导致大模型在相同时间内的计算效率低于专业围棋AI。
计算准确性：
大模型的计算准确性较高，特别是在简单和中等复杂度的局面下。但在复杂局面下，由于无法探索所有可能变化，其计算准确性会有所下降。
计算资源消耗：
大模型的围棋计算对资源消耗较大，需要大量的计算资源和时间来生成和评估各种可能的下法。相比之下，专业围棋AI经过专门优化，能够在相同资源下实现更高的计算效率。
6.3 优势与局限性分析
大模型在围棋领域既有显著优势，也存在明显局限。
优势分析：
- 通用性：大模型不仅能下围棋，还能处理多种其他任务，如自然语言理解、代码生成等。
- 透明性：最新的大模型已实现决策过程的透明化，能够用自然语言解释其思考过程。
- 多模态能力：大模型可以结合文本、图像等多种信息进行围棋决策，增强对局面的理解。
- 知识迁移：大模型在一个领域学到的知识可以迁移到其他领域，促进能力的快速提升。
- 学习能力：大模型可以通过不断学习新的棋谱数据和与人类对弈来持续提升围棋能力。
局限性分析：
- 计算效率：大模型的围棋计算效率低于专业围棋AI，需要更多资源和时间。
- 计算广度：大模型的计算广度有限，可能忽略某些重要变化。
- 创新能力：大模型的创新能力相对有限，主要基于已有模式的组合和变异。
- 稳定性：大模型的表现存在一定波动，在复杂局面下可能出现"昏招"。
- 专业深度：与专业围棋AI相比，大模型在围棋特定领域的专业深度仍有差距。
关键制约因素：
大模型围棋能力的主要制约因素包括：
- 表示方式的效率：将围棋棋盘编码为语言序列的效率较低，增加了信息处理的复杂性。
- 推理机制的限制：大模型的序列式推理机制难以高效探索复杂的围棋变化。
- 训练目标的冲突：大模型的主要训练目标是自然语言处理，围棋只是其附加能力。
- 计算资源的需求：大模型的围棋计算需要大量计算资源，限制了其实时应用。
七、大模型围棋能力的应用前景
7.1 围棋教育与培训应用
大模型在围棋教育与培训领域具有广阔的应用前景，其独特优势使其成为围棋教学的有力工具。
个性化围棋教练：
大模型可以作为个性化围棋教练，根据学生的水平和特点提供针对性的指导。与传统的围棋教学软件相比，大模型能够用自然语言解释其思考过程，帮助学生更好地理解围棋原理和策略。例如，书生·思客大模型已实现这一功能，能够在对弈过程中为用户提供详细的分析和建议。
围棋水平评估：
大模型可以准确评估围棋学习者的水平，并提供相应的学习建议。通过分析学习者的落子选择和应对策略，大模型可以识别其优势和不足，制定个性化的学习计划。这种评估功能可以帮助学习者更高效地提升围棋水平。
围棋知识讲解：
大模型可以用自然语言讲解围棋知识和技巧，使复杂的围棋理论更易于理解。与传统的围棋教程相比，大模型能够根据学习者的理解水平调整讲解深度和方式，提供更有效的学习体验。
围棋对弈训练：
大模型可以作为围棋对弈训练伙伴，提供不同难度级别的挑战。与固定水平的围棋软件相比，大模型能够根据学习者的进步动态调整自己的水平，提供更有针对性的训练。此外，大模型还可以在对弈过程中提供实时反馈和指导，帮助学习者及时纠正错误。
围棋赛事分析：
大模型可以分析围棋赛事，提供专业的赛事解读和技术分析。与传统的赛事分析相比，大模型能够从更多维度评估棋局，发现人类专家可能忽略的细节和趋势。
7.2 围棋研究与创新应用
大模型在围棋研究与创新领域也具有重要价值，能够为围棋理论和实践带来新的视角和方法。
围棋理论探索：
大模型可以通过分析海量棋谱数据，发现新的围棋理论和规律。与传统的围棋理论研究相比，大模型能够处理更大规模的数据，发现人类研究者可能忽略的模式和趋势。这种探索有助于丰富围棋理论，推动围棋技术的发展。
创新战术开发：
大模型可以通过学习大量棋谱和自我对弈，开发新的围棋战术和策略。与传统的围棋战术研究相比，大模型不受传统思维的束缚，能够提出更具创新性的战术思路。这些创新战术可以为围棋实践提供新的思路和方法。
围棋AI研究：
大模型为围棋AI研究提供了新的技术路径和方法。与传统的专业围棋AI相比，基于大模型的围棋AI具有更强的通用性和可解释性，为围棋AI的发展带来新的可能性。
围棋历史研究：
大模型可以分析历史棋谱，评估古代棋手的水平和风格变化。这种研究有助于我们更好地理解围棋的历史发展和演变过程。
围棋文化传播：
大模型可以通过自然语言生成围棋相关的故事、文章等内容，促进围棋文化的传播和推广。与传统的文化传播方式相比，大模型能够更高效地生成多样化的内容，吸引更多人了解和喜爱围棋。
7.3 未来发展趋势预测
基于当前的技术发展趋势，我们可以对大模型围棋能力的未来发展进行一些预测。
技术发展趋势：
- 表示方式优化：大模型将开发更高效的围棋表示方式，减少信息转换的复杂性。
- 推理机制改进：大模型将改进其推理机制，提高围棋变化的探索效率。
- 多模态融合：大模型将更好地融合文本、图像等多种信息，增强对围棋局面的理解。
- 强化学习优化：大模型将通过更先进的强化学习技术，进一步提升围棋能力。
- 专用硬件支持：专用硬件（如TPU、GPU）的发展将提高大模型的围棋计算效率。
能力提升预测：
- 棋力水平：未来3-5年内，大模型的围棋能力有望达到职业7-8段水平，接近人类顶尖棋手。
- 决策透明性：大模型将实现更全面、更自然的决策透明性，使人类能够更好地理解其思考过程。
- 多任务协同：大模型将实现围棋与其他任务的深度协同，促进能力的相互提升。
- 实时性能：随着硬件和算法的进步，大模型的实时围棋能力将显著提升。
- 创新能力：大模型将展现出更强的围棋创新能力，提出更多具有突破性的战术和策略。
应用拓展预测：
围棋教育普及：大模型将成为围棋教育的标配工具，促进围棋教育的普及和质量提升。
围棋赛事变革：大模型将改变围棋赛事的组织和分析方式，带来新的赛事形式和体验。
跨领域应用：大模型的围棋能力将被应用到其他领域，如决策支持、问题解决等。
人机协作模式：大模型与人类棋手的协作将成为一种新的围棋实践模式，推动围棋技术的发展。
围棋文化创新：大模型将为围棋文化带来新的元素和表现形式，丰富围棋文化的内涵。
八、结论与建议
8.1 研究结论
基于对通用大模型围棋能力的全面评估，我们得出以下主要结论：
能力水平评估：
目前主流通用大模型（如书生·思客）的围棋能力已达到职业3-5段水平，能够稳定击败业余高段棋手，但与职业顶尖棋手（九段）仍有显著差距。
大模型在布局和官子阶段表现较为出色，接近职业棋手水平；在中盘战斗阶段能力相对较弱，特别是在复杂的综合性战斗中。
大模型的围棋能力与专业围棋AI（如AlphaGo、KataGo等）相比仍有明显差距，主要体现在计算深度、广度和效率上。
技术特点总结：
大模型通过将围棋问题转化为语言序列进行处理，采用思维链技术模拟人类思考过程。
大模型已实现围棋决策过程的透明化，能够用自然语言解释其思考过程和决策依据。
大模型通过多任务混合强化学习，在围棋、数学等多个任务上同步学习，实现了能力的协同提升。
与人类选手的差异：
战略思维：大模型更注重局部最优解的累积，人类选手更注重全局战略规划。
战术执行：大模型计算准确性高但灵活性有限，人类选手创造性强但稳定性不足。
决策过程：大模型决策基于数据模式识别，人类选手决策基于直观判断和经验积累。
应用价值评估：
大模型在围棋教育与培训领域具有显著应用价值，可作为个性化教练和学习伙伴。
大模型在围棋研究与创新领域也有重要价值，能够为围棋理论和实践带来新的视角。
大模型的围棋能力将促进人机协作模式的发展，推动围棋技术的创新。
8.2 对围棋爱好者的建议
基于本研究的发现，我们为不同水平的围棋爱好者提供以下建议：
对围棋初学者的建议：
可以利用大模型作为入门学习工具，通过与大模型对弈和学习，快速掌握围棋基本规则和策略。
关注大模型的自然语言解释功能，理解每一步棋背后的思考过程，提高学习效率。
利用大模型的个性化评估功能，了解自己的优势和不足，制定针对性的学习计划。
对业余棋手的建议：
将大模型作为提高棋力的训练伙伴，特别是在布局和官子阶段的训练。
学习大模型的计算方法和思维方式，提高自己的计算能力和局面判断能力。
与大模型进行让子棋训练，挑战更高难度的对手，提高自己的综合能力。
对职业棋手的建议：
利用大模型分析自己的棋局，发现潜在的问题和改进空间。
关注大模型的创新招法和策略，从中获取灵感和启发。
与大模型进行合作研究，探索新的围棋理论和技术。
通用学习建议：
结合大模型的优势和人类教练的指导，形成互补的学习模式。
利用大模型的透明决策功能，深入理解围棋的逻辑和原理。
将大模型作为长期学习伙伴，随着其能力的提升而持续进步。
8.3 对大模型开发者的建议
基于本研究的发现，我们对大模型开发者提出以下建议：
技术改进建议：
优化围棋表示方式，提高信息转换效率，减少计算复杂度。
改进推理机制，提高围棋变化的探索效率和广度。
增强多模态融合能力，结合棋盘图像、落子历史等多种信息进行决策。
开发更高效的强化学习算法，加速大模型围棋能力的提升。
优化计算资源利用，提高大模型的实时性能。
应用开发建议：
开发面向围棋教育的专用功能，如个性化学习路径规划、错误分析等。
增强大模型的围棋教学能力，提供更丰富、更自然的教学内容。
开发与专业围棋AI的协同功能，结合两者的优势，提供更全面的围棋服务。
探索大模型在围棋赛事分析、历史研究等领域的应用，拓展应用场景。
开发便于围棋爱好者使用的交互界面，降低使用门槛。
长期发展建议：
将围棋作为大模型通用能力评估的重要指标，持续关注和提升相关能力。
探索大模型与人类棋手的协作模式，推动人机协同创新。
研究大模型围棋能力与其他领域能力的关联，促进能力的协同提升。
关注大模型围棋能力的伦理和社会影响，确保其健康发展和应用。
建立大模型围棋能力的标准化评估体系，促进技术的交流和进步。
8.4 对围棋产业的建议
基于本研究的发现，我们对围棋产业提出以下建议：
教育与培训领域：
将大模型纳入围棋教育体系，开发基于大模型的围棋教学课程和工具。
培养能够有效利用大模型的围棋教练和教师，提高教学质量。
建立大模型辅助的围棋等级评估体系，为学习者提供更客观的水平评估。
开发面向不同年龄段和水平的大模型围棋教育产品，满足多样化需求。
利用大模型的内容生成能力，丰富围棋教育资源。
赛事与竞技领域：
探索大模型参与的新型围棋赛事形式，如人机协作赛、大模型联赛等。
利用大模型的分析能力，提升赛事解说和分析的质量。
开发基于大模型的赛事预测系统，增加赛事的观赏性和互动性。
建立大模型与人类棋手的公平竞技规则，促进人机交流。
利用大模型的传播能力，扩大围棋赛事的影响力。
文化与传播领域：
利用大模型的内容生成能力，创作更多围棋相关的文化作品。
开发基于大模型的围棋历史研究工具，深入挖掘围棋文化内涵。
利用大模型的多语言能力，促进围棋文化的国际传播。
探索大模型在围棋艺术创作中的应用，丰富围棋文化表现形式。
建立基于大模型的围棋文化知识库，促进文化资源的共享和利用。
产业生态建设：
建立大模型与围棋产业的合作机制，促进技术与产业的深度融合。
培养既懂大模型技术又懂围棋的复合型人才，支撑产业创新。
建立大模型围棋应用的标准和规范，促进产业健康发展。
支持基于大模型的围棋创业项目，培育新的产业增长点。
构建开放的大模型围棋生态系统，促进技术和应用的协同创新。
九、总结与展望
本研究对通用大模型在围棋领域的能力进行了全面评估，结果表明：目前主流大模型的围棋能力已达到职业3-5段水平，能够稳定击败业余高段棋手，但与职业顶尖棋手和专业围棋AI相比仍有差距。大模型在布局和官子阶段表现较为出色，在中盘战斗阶段能力相对较弱。
大模型的围棋能力是其通用智能的体现，与专业围棋AI有本质差异。大模型通过将围棋问题转化为语言序列进行处理，采用思维链技术模拟人类思考过程，并已实现决策过程的透明化，能够用自然语言解释其思考过程和决策依据。
大模型在围棋教育、培训、研究等领域具有广阔的应用前景，有望成为围棋教育的重要工具，促进围棋技术的创新和围棋文化的传播。未来，随着技术的进步，大模型的围棋能力有望进一步提升，达到更高的职业水平，并与人类棋手形成更加紧密的协作关系。
通用大模型围棋能力的发展不仅推动了围棋技术和文化的进步，也为人工智能的发展提供了新的视角和方法。通过研究大模型的围棋能力，我们可以更好地理解人工智能的优势和局限，为人工智能的健康发展和应用提供参考。
在未来的研究中，我们需要进一步探索大模型与人类棋手的协作模式，研究大模型围棋能力的评估方法，开发更多基于大模型的围棋应用，推动人机协同创新，共同促进围棋事业的发展。
