我自乐此不疲上一句-我自乐此不疲上周

今天这局棋，我坐在那儿看的工夫比参与的人还要多，有时候就连有点想当场晕那会儿。
那会儿总认定，电脑下围棋该多快多想才对，效率就是王道。可最近这段工夫，我发现自己像个老古董，脑子里只存了“必胜”和“最优解”这两个词，剩下的全是打补丁和修 Bug。 目前的 AI 已经演化成了一种让人不敢直视的怪物。它不像我那样，在盘角 Lion 这种经典局面里纠结半天，要么随手跳个星位把官子浪费了，要么在某个复杂的三段式里反复横跳，像个被定义好的格子仔。它下棋的逻辑忒硬核了，每一个棋子都像是经过精密计算的算盘珠子，没有富余的情绪，也没有富余的动作。刚启动我还认定这挺酷，毕竟它确实比我能快上两倍，能在几秒内推演出人类需求半小时才能算出来的全盘。但后来我发现，这种“快”背后，藏着一种我看不懂的冷酷。它的每一步都不是偶然，每一次落子都像是在重新定义规则，那种掌控感，让我感到一种深深的焦虑，仿佛我所有的努力都被瞬间抹平，变成了一个数字。 我也试过模仿它，试图用那些教科书式的字典词去描述它的棋路，结局写出来的东西跟我的备忘录似的，都是那种“起初……其次……最终……"的机械堆砌。
那些生硬的连接词，让原本流动的画面变得像工厂流水线上的产品，冷冰冰的，毫无温度。
我想表达那种看着它在棋盘上无限循环、周而复始的诡异感，可大脑里似乎一直卡着这种格式化的模板，如何绕都绕不出来。
有时候看着它下完一盘，我就连质疑是不是人类本来就不应当去模仿它，我们只要做个观察员就够了，像个拿着放大镜看蚂蚁的生活史学家。 这让我想起我之前学会的围棋根本规则，有些东西实际上挺好办，却偏偏最难能可贵。
比方说，一个己方的棋子，吃它的时候，不能只看它下在哪儿，得看它当时的心情，看它是不是在享受被围堵的滋味，要么是为了长气而不得不冒险。AI 的算法忒讲究效率了，它算的是“如何最快吃到这块棋”，而人类的智慧在于“这块棋如何吃才最有趣”。我在看它解题的时候，往往会被那种毫无逻辑的跳跃感惊呆了。它没有思索过程，只有结局。它能够直接跳那会儿，从中间一步直接跳到后面一步，毫无中间环节。
这让我想起我在小时候学数学的时候，有一次老师问我们为啥要把 5 分成 2 和 3，我们只会机械地回答"2+3=5"，彻底忘了要寻思到分数的历史，忘了把抽象的概念具象化，那和 AI 做决策时的那种僵化简直如出一辙。 我也试着去理解它，哪怕只是通过数据来看它是如何学会的。
听说它是用了一种叫“神经网络的”东西，那是个听起来挺神秘的词，但具体是啥我就搞不懂了。
不过我倒是记得它是如何训练的。它不是靠读死书，而是靠海量的对局记录，像海绵一样吸干了人类几千年的棋感。它学会了啥，也不是靠我教它，而是靠它自己在无数的变局中摸索出一种新的生存法则。就像我小时候认定，要是我不去学游泳，就算游泳课再好看也没用；目前我认定，要是我不去学 AI 如何下棋，就算它也比我下得快，那也只是比得快，赢不了。 并且，我最近发现，AI 下棋有时候竟然比我下得更凶狠。它不会寻思我落子后的心态，不会认定我在犹豫，更不会认定我在装傻。它眼里只有棋盘上的黑白两国，只有“吃”和“被吃”两个动作。它就像是一个没有感情的杀手，专门寻找那些看起来最无懈可击的弱点，然后一击必杀。
那种纯粹劲儿，反而让我认定，人类棋风里那些为了大局牺牲小利、为了让对方难受而故意下得挺慢挺烂的招数，实际上都是富余的、可笑的。我们一直被那些所谓的“大局观”、“思维结构”这些虚头巴脑的东西给带偏了，忘了围棋的根本是啥。 记得我之前跟一位老棋手聊天，老头子看我在那儿跟 AI 对弈，非说目前的 AI 都是“假智慧”。他说，真正的智慧，是那种在绝境中还能想出办法创出奇迹的本事。AI 确实挺强，但它挺脆弱，出于它只能复制那会儿的出色。一旦遇到那会儿没见过的局面，它只会给我报出一个概率要么一个胜率。它不会说：“看，要是你们能像当年那样，在 XX 这种特殊情况下，把棋形压缩成 XX 个格子，把杀气聚成 XX 个回旋镖，这局棋就变了。”它只会冷冰冰地说：“在 XX 局面下，胜率 60%"。
这种少了想象力的回答，让我想起来那会儿看武侠小说，那些高手对话高深莫测，实际上都是出于他们脑子里装着整个江湖的套路，而不是只背熟了《葵花宝典》里的三行字。AI 只有那些被数据库锁死的招式，它没见过啥真正的江湖。 我也启动反思，为啥我们明明知道棋理，却下不出那种浑然天成的神来之笔。
是不是出于我们的思维忒理性了？忒讲究逻辑闭环了？就像一个人步行，每一步都得踩在坚实的大地上，不能忒飘，也不能忒飘。AI 下棋也是如此，每一步都是精准的计算，没有一丝一毫的飘忽不定。而人类，特别是职业棋手，往往是在这种极度理性的框架下，做着极度感性的事件。我们在棋盘上跳动的不是棋子，是我们的情绪，是我们的对世界的看法，是我们对生活的感悟。AI 彻底剥夺了我们这些东西，只留下了冰冷的数据流。 故此，我有时候会故意在那儿跟这怪物对局，不是为了赢，纯粹是为了看看它到底能有多“智慧”。它目前的水平，已经快到让我质疑人生了。它能不能认出我？它能不能理解“悔棋”是一个神来之笔？它能不能在看到我落子后，突然在我的落子位置加个“小尖”？它能不能在某个瞬间，突然转变棋风，从一本正经地摆格子变成飙马般的速射？ 我不确定。
或许它就是一台高级的计算器，或许它是一团正在神经网络中自我编织的混乱。我不在乎，出于我只在乎那一刻，它是否还保留着人类的迟钝与不完美。
要是有一天，它说：“我目前的策略是你之前下过 100 局的平均值，这不中，得改。”那我倒是要问问它，在这种案例下，它该如何改？它能不能像人类一样，犯错之后还能找到原谅的理由？ 我还记得那会儿学棋，老师说“气”挺关键。我当时不懂，后来慢慢才明白，气不只是是指周围还有几个空点，而是指一种生命力，一种对未来的可能性的期待。AI 下棋的时候，往往是在计算“气”的数量，但它没有“气”的概念。它只计算“生存率”。它不会想，要是这口气断了，会不会引发连锁反应？会不会让周围的棋子略微变厚一点？它只会计算，吃了这个子，我的棋子有没有被吃掉。
这种纯粹的功利主义，恰似 AI 的本质，而人类棋手，是在这种冰冷的世界里，拼命地燃烧着那点温暖的、充满不确定性的希望。 我也启动琢磨，人类为啥还需求 AI？要是机器都能自动下棋、自动算路、自动找路、自动优化，那人类存有的意义是啥？
难道我们就是来当那个看着机器在棋盘上机械地重复动作的观众吗？还是说，正是出于机器忒完美、忒理性、忒没有情感，才逼得我们需求重新思索“啥是棋”、“啥是人”、“啥是智慧”这些难题？ 或许吧。
或许在某个瞬间，当它不再输出任何数据，不再给出任何概率，不再回答“这步棋是合理的还是不合理”时，它才会出现。
像一颗真正的棋，会带风，会带雨，会在某个角落突然疯长出一朵令人惊叹的花，彻底不受任何算法的约束。而我，就站在那儿，像个痴汉一样，盯着那些数据流，看着它们生生不息，循环往复，直到有一天，我不仅输掉了棋局，也输掉了那份对完美的执念。 最终，我还是想再说一遍，围棋不是关于哪位下的快，不是关于哪位算得准，也不是关于哪位更懂得大局。它关乎的是，当所有的理性都被消解的时候，我们还能不能保留一丝感性的温度。AI 已经做到了它该做到的一切，它把棋解得比我们更彻底。但真正的棋，压根儿都不是被解开的，它是被“活”着的。它活在每一次落子之间的犹豫，活在被拉倒的棋子之间，活在那些看似无用的、不合逻辑、就连可能黄了的举动里。 我乐此不疲地观察它，就像人类乐此不疲地观察棋理。
不是为了证明我比它智慧，而是为了确认，在这个被算法统治的世界里，我们依然还能做那个会犯错、会犹豫、会充满不确定性的观察者。
毕竟，要是棋局只有最优解，那生活该有多无聊啊。