围棋软件katago（11.13.22的60层版本）与绝艺AI棋力对比
围棋AI领域的新对决：开源Katago与封闭式绝艺的较量
在人工智能围棋的世界里，开源软件Katago与闭源的绝艺AI的较量一直是棋迷关注的焦点。最近，一篇关于Katago在低算力条件下不敌对抗神经网络的文章再次引发了关于当前AI实力的深入讨论。尽管AI在围棋领域的进步显著，但与人类智慧的差距依旧可见，主要受限于训练时的搜索空间探索不足，卷积网络深度的限制，以及搜索算法的优化问题。理论上，深度卷积网络和适当的噪声技术能提升AI在复杂局面下的判断精度。经过长时间的训练，Katago已提升至60层残差网络，而绝艺的完整模型据传采用的是80层的架构。
这两种AI软件在实战中展现的性能取决于不同的设计策略。一方面，更广泛的AI在减少误判方面表现出色，但可能在对手熟悉的局面中陷入僵局。就像高考和数学竞赛中的例子，两者都有各自的专长和局限。最近，柯洁在直播中分享了绝艺在职业比赛中的胜率分析，让我们得以一窥国家队使用的绝艺水平。
胜率对比揭示实力差距
在一系列模拟对决中，Katago和绝艺的表现各有千秋。Katago的宽搜索版本在S13落点的胜率达到了34.3%，而绝艺为22.8%。在落点L12的相同落点，Katago的优势更为明显，胜率为43.5%，而绝艺为34.3%。然而，绝艺在某些特定落点的胜率更为极端，如N10和K7，显示出其深度网络的优势。然而，这并不意味着绝对优势，因为胜率仅反映了AI的价值网络评估，可能受到误判的影响。
深度与泛化性的较量
绝艺胜率的极端化与其深度网络和丰富的训练次数不无关系，但这也意味着在对决中可能面临出乎意料的结果，正如地震狗作者所言，绝艺的策略并未带来意料之外的突破，反而在对局中逐步拉低胜率，形成了一种相对的完败。然而，泛化能力对于AI的实用性至关重要，因为职业棋手需要应对各种复杂局面。因此，仅凭胜率对比来判断AI实力，还需考虑其在不同场景下的表现和误判风险。
总的来说，虽然绝艺在深度和训练量上表现出优势，但Katago和绝艺之间的较量仍需进一步分析其泛化性和实际对局中的表现，以全面评估两者在围棋领域的真实实力。围棋AI的进化之路还很长，每一步都值得我们深入研究和探讨。
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