柯洁vs李世石棋谱-柯洁对战李世石棋谱

李世石和柯洁，谁下围棋厉害？

世界排名第一的柯洁由于上周从7月19日到21日连续在正式比赛中输掉两场比赛，其世界积分从最高值3681分猛然下降16分。不过目前柯洁仍以3665分排名世界第一，李世石以3519排第七。

柯洁八冠王的由来是什么？

柯洁八冠王以下这八冠：

第一冠：第2届百灵杯世界围棋公开赛2014-2015年柯洁3比2邱峻

第二冠：第20届三星杯世界围棋公开赛2015年柯洁2比0时越

第三冠：第2届梦百合杯世界围棋公开赛2015-2016年柯洁3比2李世石

第四冠：第21届三星车险杯世界围棋大师赛2016年柯洁2比1柁嘉熹

第五冠：第1届新奥杯世界围棋公开赛2017年柯洁3比2彭立尧

第六冠：第23届三星杯世界围棋公开赛2018年柯洁2比1安国铉

第七冠：第4届百灵杯世界职业围棋锦标赛2019年柯洁2比0申真谞

第八冠：第25届三星杯世界围棋大师赛2020年柯洁2比0申真谞

关于柯洁个人简介

柯洁，1997年8月2日出生于浙江省丽水市莲都区。中国围棋九段棋手，现效力于深圳龙华队。

2003年正式开始学习围棋，2004年首次参加围棋比赛，2008年入段成为职业棋手，2013年开始担任中国围棋甲级联赛主将。先后获得多项国内国际围棋大赛冠军。2017年5月23日至27日，与阿尔法围棋（AlphaGo）进行人机大战，三番棋全败，其中次局被机器评定表现完美。

2014年8月，在gorating世界围棋等级分中首次排名第一。2017年，为Gorating榜单上唯一排在“阿尔法围棋”之前的棋手。截至2017年12月，连续四十个月排名人类围棋世界第一。

2020年8月22日，第21届农心杯擂台赛第14局通过网络战罢，中韩主将决战柯洁力斩朴廷桓，中国队第八次夺得农心杯，柯洁也成为中国第一位两次终结农心杯的棋手。

2020年11月3日，第25届三星杯世界围棋大师赛三番棋决赛第二盘战，柯洁逆转击败申真谞，以总比分2：0夺得个人第四次三星杯冠军。这是柯洁个人的第八个世界冠军，他也成为了中国围棋史上最年轻的八冠王。

2021年2月4日，获第25届LG杯世界棋王战亚军。

柯洁和李世石都是围棋9段，他俩究竟谁更厉害？

截至2020年7月，柯洁排名世界第一，柯洁比较厉害。

首先李世石与柯洁不是一个时代的人，柯洁比李世石年轻14岁。柯洁还年轻，正处在巅峰状态，而李世石已经是生涯末期，两者的竞技状态明显柯洁更好。其次，在与李世石以往的交锋中，柯洁也是输少赢多，所以战绩上柯洁明显更胜一筹。若是两人同处巅峰，应该是实力相当的。

扩展资料：

柯洁，1997年8月2日出生于浙江省丽水市莲都区。 中国围棋九段棋手，现效力于中国围棋甲级联赛的国旅联合厦门队。?

2003年正式开始学习围棋，2004年首次参加围棋比赛，2008年入段成为职业棋手，2013年开始担任中国围棋甲级联赛主将。先后获得多项国内国际围棋大赛冠军。2017年5月23日至27日，与阿尔法围棋（AlphaGo）进行人机大战，三番棋全败，其中次局被机器评定表现完美。?

2014年8月，在gorating世界围棋等级分中首次排名第一。2017年，为Gorating榜单上唯一排在“阿尔法围棋”之前的棋手。截至2017年12月，连续四十个月排名人类围棋世界第一。?

参考资料：

从围棋角度看李世石与 AlphaGo 的第二局比赛有哪些关键之处

没有太多时间写一个长答案，就简短说一下我感受最深的一点吧：

现在职业棋手判断形势的算法，有明显漏洞。

职业棋手判断形势的算法大致可以概括成一句话：估算双方的目数（地盘大小）差距。

那如果地盘的边界没有完全确定怎么办呢？如果有先手官子就判给先手方，如果是双方后手官子就算一人一半。

那么有一些模糊的地方，比如说一块厚势折算成几目呢？这个就只能凭感觉了。

今天看各个平台的解说，大概是柯洁的判断最准确。柯洁在中盘阶段就点出黑棋盘面15目左右。古力一度判断小李优势，甚至到官子不多的时候还认为是细棋。金明完也差不多。麦克雷蒙的判断没有仔细听，好像比古力要准一点。芈昱廷在128手的时候认为还是细棋（这个时候柯洁已经判断黑棋明显领先了）。围棋TV的完全没有看，请各位补充。

暂且不论到底是谁的判断更准，我们可以简单看一下白128手时候各方的判断。有柯洁说黑棋领先一个贴目，也有说细棋的，甚至有说白棋小优的。这些职业棋手对同一局面判断上的分歧居然能超过一个贴目！这恰好证明了上述算法模糊之处可能产生的巨大误差。

那么我们思考一下误差可能产生在何处。第一，先手官子判给先手方。然而在棋盘上，“先手”是个相对概念，逆收官子屡见不鲜。甚至在有些情况下，面对“绝先”，奋力一搏选择脱先他头也不少见。第二，模糊判断。这个问题更大。职业棋手对一块棋厚薄判断的分歧，很可能导致点目结果的南辕北辙。

AlphaGo是如何做形势判断的呢？AlphaGo策略组合的其中一部分是价值网络。这一部分的原理以我的水平解释不清楚。为了方便理解，我们考虑前一代AI，Zen的判断方式：通过大量的随机采样估算“胜率”。打个比方，一盘棋下到120手。在这个时候AlphaGo随机落子完成一盘棋，然后判断哪一方在这个随机完成的一盘棋中获胜。重复这个流程多次，比如说十万次，然后其中三万次黑胜，七万次白胜，那么估算出白方的胜率就是70%。

当然，AlphaGo的价值网络比Zen的方式要先进很多，让估算的胜率更加准确。

AlphaGo并非完全随机地模拟剩下的棋局，而是参照了之前的棋谱用落子选择器找出最有可能的几个点，保证速度

从效果上来看，估算胜率的效果其实非常好。而且我认为，这样的判断方法是本质的。

为什么？首先要明确，虽然理论上来说，某一个局面下，要么是黑方必胜，要么是白方必胜。然而，由于围棋事实上无法被穷举，只能退而求其次估算概率，或者像人类棋手一样估算双方相差的目数。然而，在很多情形下，相差多少目数是没有意义的。

举个例子（此处应该有图），黑方确定目数70目，没有潜力。白方确定目数40目，有一块40目潜力的大空。如果黑方立即打入并活出，则40目的潜力只能转化成10目的实地，黑方获胜。如果黑方打入失败，则白棋40目大空围成，白方获胜。黑棋也可以选择保守的浅消，则白方的40目潜力大约能转换为25目实地。这个局面下，如果选择浅消，虽然最后差距会缩小，然而其实胜机也很少。很遗憾，这种局面下，职业棋手很难准确估算打入成活的概率，然而AlphaGo可以。于是心存幻想的人类棋手觉得落后不多，而打入无成算，选择浅消白棋大空，结果白方40目的潜力转化成25目实地，黑棋盘面仅多5目，从而落败。阿尔法狗估算出选择打入的胜率是40%，而选择浅消胜率仅为25%，于是毅然选择打入。不论最后胜负如何，选择打入显然是更好的策略。

换句话说，只“领先两目”而胜率80%，和“领先五目”而胜率70%，其实是前者优势更大，然而人类会认为后者优势更大。这或许是人类棋手的命门所在。

可叹的是，人类不可能通过大量随机采样来估算胜率。