胜率从 1% 到夺冠，AI 到底是怎么站中间算两边的？

来源：滚动播报

（来源：科普中国）

把接近 1% 的实时胜率，直接下成冠军。

两个月前的 7 月 30 日，第六届中国王中王围棋争霸赛决赛片段，围棋九段柯洁执黑，对阵九段党毅飞，直播分析界面里的黑棋胜率一路下坠，最低处接近 1%。

胜率变化

就在此时，柯洁落下关键棋，做活下方大块。分析界面接连计算，后台显示的黑棋胜率一路抬升到 90% 以上。

“柯洁开局不利，柯洁昏招频出，柯洁颓势尽显，柯洁败局已定，柯洁发布获奖感言！”

在惊叹突变的胜率之余，你是不是也有点疑惑，怎么感觉实时的胜率对这场比赛有点“后知后觉”？这个胜率究竟是怎么算出来的？

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棋盘小知识

围棋棋子落在交叉点上。一个棋子上下左右相邻的空点叫作“气”，斜对角不算。

相连的同色棋子会组成一块棋，共享周围的气。如果一块棋最后一口气消失，整块棋就会被提走。

棋子活下来以后，才有资格围出自己的土地。

把白棋的气都堵上之后，白棋被提走。丨图源于网络

围棋的“围”，即黑棋围住的空点归黑方，白棋围住的空点归白方。已经确定死亡的棋子需要从盘面移除。

围棋术语

劫争，也是围棋中一个重要的内容，就是禁止同一个地方无限来回“你吃我，我吃你”。把局部冲突促进升级成向其它地方扩展的全盘较量。

围棋规则判断输赢有“数子法”和“数目法”两种。

我国传统围棋规则，采用数子法，就是只数棋盘中任意一方的“子 + 空“，”如果白子数 +3.75> 棋盘总交叉点数的一半”则白棋获胜，或者“黑子数 -3.75> 棋盘总交叉点数的一半”则黑棋胜。

9 路围棋就是 9*9 的一半也就是 40.5；19 路围棋则是 19*19 的一半，是 180.5。

这个方法有一个前提就是要进行收官，不明确的边界要下到明确为止，并且死子需要提出棋盘，不能留在棋盘里。

上图，双方已经确认所有盘上棋，两个公共点双方也允许存在，开始数子。

除去整个棋盘中还有两个没有被一方完全围住的点，白子所围空有 8 个，黑棋有 2 个空。

白方子数 = 38 枚活子数 +8 空数 +1 公共空位 = 47，白子数 47+3.75=50.75，大于叉点半数的 40.5，白棋获胜。

日韩规则多采用数目法，即“所围空点数+提对方棋子数”，而且黑白双方都要数出，当白子目数 +7.5> 黑子目数时，白棋赢，反之黑赢。

我国正式比赛规则中黑贴 3 又 3/4 子，常被换算为 7.5 目。具体比赛数目法的贴目，由具体赛事规则决定。

如图所示，假设白方提了1个黑子，则白子目数为 5+1=6 目，黑子目数为 15 目，15 -（6+7.5）=1.5 目，黑棋胜 1.5 目。

还有很多具体的详细补充规则，感兴趣可以边尝试边了解，这是非常有趣的。

一个棋子落下对局面影响（仅作演示，非专业教学）

一颗棋落下后的价值，会沿着连接、切断和死活向整片棋盘扩散。一颗棋可能把两块黑棋连成整体，也可能封住白棋的逃生通道。局部增加的一个棋子，未来归属发生变化的领域能铺开一大片。

一棵烧算力的“树”

屏幕上的 90% 胜率，就是把当前棋局，给到蒙特卡罗搜索树之后，这棵“树”对这盘棋进行的一个估值。 它的完整含义带着一长串条件。

不同的人对同一局棋，有着不同的获胜概率计算

胜率是什么？简单来说，就是 AI 在当前规则、贴目、模型版本和算力下，做出“接下来两方都尽量下好”这件事的一种结果的概率预测。

更换引擎、思考时间或规则，同一局面其实可能出现不一样的胜率计算曲线。

不同围棋程序之间锦标赛的结果

如果是极致的“不按章法”，AI 所预测的结果更容易来回跳变，可以说，越混乱的局面，越容易制造出胜率计算的突变。

蒙特卡罗，这是一个数学家为了知道玩纸牌的胜率，而想到的“偷懒”方法。

如果用公式硬算赢牌概率，因为推导过程极其繁琐，很让人头大，那不如就直接模拟玩上一百次，看看赢了几次，把这个概率认作是赢牌的概率。

假设进行 10000 次模拟，胜 9200 次，输 800 次，那么在这个蒙特卡罗入门模型下，胜率为

这种“力大砖飞”的方法大大缩短了计算的成本，也不头大了，但就是每次计算都要从零开始，也不能自动识别哪里需要算力，还有点傻瓜的，这也很让人抓狂。

而蒙特卡罗搜索树（MCTS）则弥补了这一缺点。

《棋魂》“你是我的眼”

搜索树的结构和记忆能力，让蒙特卡罗这估值的方法加上了“眼睛”，显得聪明很多了。

MCTS 保存每条计算的结果，再根据随机模拟不断更新这些数值，把有限的算力导向了最有希望的那个分支后，最后以访问最多的那个分支情况作为输出结果。

就好比给公园草地修路，我不知道怎么修最好，那我就先让许许多多的人先在草坪上走，在地上留下足迹，足迹最多的那条，我就把它认作是最理想的那一条路。

世界上本没有路，走的人多了，也就成了路

现代围棋 AI 更多依靠价值网络与搜索结果共同估值，直播界面的 90% 通常不是简单数出 9000 多盘胜棋得到的。

它特别适合用来处理高复杂度的状态空间问题，就比如围棋。

“胜率”怎么从“树”上长出来？

胜率会持续观察每步棋。

任务一，就是把棋盘翻译成多层数据。

黑子在哪里，白子在哪里，轮到谁走，最近的落子发生在哪些位置，这些会变成神经网络可以读取的输入信息。

设当前棋局为 s，规则设置为 R，贴目为 K，π 为 AI 假设双方接下来采用的下棋策略，B 为搜索次数、时间和算力等，这些都可以变成可读信息。

那么根据我们二年级学过的概率知识，黑棋的胜率就是

目标就是找到“在当前棋局s的情况下，黑棋的胜率 PB”就等于“黑棋最终获胜的情况”占“当前棋局按照规则、贴目和双方策略，所搜索出来的未来获胜总情况”的概率。

任务二，就是从数百个潜在落点里搜索方向。现代围棋AI面对上百个合法落点，穷举搜索是不可能的。

策略网络，以棋盘局面s作为输入，将其通过许多带有参数 σ(SL策略网络)或 ρ(RL策略网络)的卷积层，并输出合法着法 a 上的概率分布，给出“最优”着棋点。

于是策略网络会为每个合法落点“打分”，再经过 Softmax 归一化，形成落点的先验概率，把某一个候选落点记作 a，价值网络给这个点进行打分的原始分数为 la，当前所有合法落点集合为 A，那么这个点“值得落棋的概率”为

假如我把棋下到当前棋盘的某个点上，而且这步棋还不错的概率，等于 AI 给这点打分结果占全部合法点总分结果的比例。这个数值来源会受神经网络训练过程的不同而不同。

τ 是一个用来控制搜索需要集中还是发散的一个参数，效果类似于温度参数，温度越高，AI 越愿意分散尝试不同落点。反之，概率越集中在得分最高的少数着法上。

搜索树演示图，此图为二叉树进行演示，实际可能会更加复杂

任务三，开始算力分配。 树上的每条枝杈具有三个核心特征。

策略网络给出的初始优先级记作 P，这条路被搜索的次数记作 N，搜索结果回传后的平均胜负价值记作 Q。

这是算法最最核心的公式，∑bN 表示整个大树干总共的搜索次数，cpuct 是用来控制相信现在的结论还是继续尝试冷门路径的一个开关。

医院体检

这个式子描述了一个什么画面呢，比如来医院做体检，把体检结果给医生看看。

Q 是已经检查出的结果，医生说 Q 高，好的，那就是说这个体检结果比较全面。

P 像是初诊，如果医生说 P 高了，那就是说明单项体检值得做一个。

N 是检查项目数，如果说 N 有点小，那就是要求做个全身体检结果就测了个视力，赶紧去把剩下的都检查完了再说。

价值网络，使用许多带有参数的卷积层，（左图从下到上）输出一个标量值 v*，用于判断预测落棋，对局面 s'的期望价值

价值网络从整体上判断当前局面更有利于哪一方。

这个式子很智能的一点还在于，MCTS 不会拘泥在当前棋局胜率最高的地方，还会给一些“怪路”留着选择的可能。

第四项，选择、展开、估值、回传会循环成千上万次。“热门”的分支越挖越深，低优先级分支可能很早失去算力。

选择、展开结果、估值、结果回传不断进行

现代神经网络 MCTS 不一定把每次搜索都算到终局，其程度也受到模型训练的影响。

用常规蒙特卡洛算法模拟，把算法深挖后所计算的各种情况进行数值统计，去计算其中能够获胜的情况占比，来作为胜率的数值结果。

n 是总模拟次数，nB 是黑棋获胜的模拟次数，nD 就是和棋的次数。

MCTS 会把各分支的访问次数与价值都汇总起来，来判断当前局面“价值”v，并换算成胜率。

可以看出，如果模拟情况价值较高，那么相对的胜率也就较高。

如果价值网络算出 v=0.84

忽略掉和棋情况，换算成当前一方的胜率就是

细心的人还会发现，为什么空棋盘上会有 35% 左右的胜率，这其实是对规则判决的计算。

黑棋先走，白棋获得贴目补偿。常见职业规则中的补偿相当于 7.5 目左右，AI 对贴目情况的局面计算结果约为 35%。

罕见好棋最危险的处境，就是在搜索树里分不到足够算力。

策略网络给出的初始优先级偏低，搜索预算又被更常见的变化吸走，一条很深、很怪、还牵涉劫争的路线就可能停留在树的边缘。

有意思的来了，当柯洁把其中一条“低价值”路线直接落在棋盘上，新的搜索预算开始沿现有局面重新分配计算出新的，几乎完全不同的情况。

第 183 手（黑）184 手（白）185 手（黑）前后变化

黑 183 手向白棋提出战术难题，白 184 漏掉了右下中腹的致命断点，白棋答错 183 手地问题，黑 185 一断形成“一手同时打三处”的战术，局面从细微优劣变成明确的实质利益，是真正的胜负手。

这需要双方均具备非常高超的水平，才能打出这一局面。

白方实际落下第 184 手后，棋局变成

AI 重新从新局面计算

变成了

此前藏在边缘的小价值着法，被更密集的访问迅速放大。

这也是为什么“实时”胜率在“蠢蠢欲动”之后歘的一下才窜上去。

Bug

围棋 AI 虽然能横扫职业棋手，但也会掉进一圈“怪棋”里把整块大龙（一块由许多同色棋子连成一体、绵延很长、且生死未定的棋串）送掉。

围棋 AI 研究中出现过一种著名的“循环攻击”。

柯洁曾经在视频中演示了类似思路，用一串看起来笨拙甚至送子的招法诱导 AI 犯错。

装“傻”阴 AI 一手

攻击者可以利用这个 Bug 故意诱导 AI 形成巨大的环形棋块，这个棋块看上去包住了对手，内部结构却隐藏着致命弱点。

AI 持续给它较高估值，于是转去其他区域抢地，攻击者随后收紧包围，整块大棋被一口吞掉。

即使在 AI 使用远超超人水平所需的搜索量时也能击败它

玩家熟悉的“调虎离山”，其实就是让 AI 在算法内部表现为不断累积的估值误差。

程序运行稳定，落子也完全合法，被临时“价值”所蒙蔽了双眼的 AI，却“自信”地在这个假的方向上越跑越远。

人是喜欢找游戏 bug 的，自从 AI 开始进入围棋的领域后，很多人包括研究人员或者职业棋手均尝试找出 AI 对抗策略的漏洞，来利用这类弱点击败远强于人类的围棋系统。

其它品种的“树”

棋牌棋牌，虽然说同样都有着可计算的“胜率”，但这个数字得出的路径也不尽相同。

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象棋和围棋类似，属于是把棋子全部公开，我能看到全部的棋盘信息，对手也可以的类型，这种棋类胜率计算主要困难来自未来分支。

这样的棋盘，越透明，算法越专注于向前搜索。

传统象棋引擎常用极大极小搜索与 Alpha-Beta 剪枝，现代研究系统也会结合神经网络和蒙特卡洛树搜索。此外 JiangJun 还把 MCTS 与策略空间响应机制结合，用来处理不同策略互相克制的现象。

象棋博弈训练

除了象棋，还有麻将。麻将和上面说的最核心的不同，是它只向算法展示着部分信息，而非全部。

其他玩家的手牌藏着，摸牌带着随机性，四个人还会改变彼此的风险。

这应该是 AI 互相博弈麻将（doge）

Suphx 给麻将类型的 AI 学习方向，用的是全局长期回报预测等长期机制，也就是有点类似于“走一步，看一步”的策略（天胡当我没说）。

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一手牌可以提高胡牌机会，也可能放大放铳风险。麻将这种“暗”牌越多，算法便一边补全信息，再一边给行动可行度高的行动。

和麻将又有所不同的是，斗地主则又多了一层合作。地主独自作战，两名农民共享胜负。DouZero 在大量完整牌局中学习动作价值，一名农民主动让出牌权，也可能是在给队友铺路。

它采用深度蒙特卡洛学习，与围棋的树搜索属于两套具体做法。 这副生成候选、评估后果、扩展可能的算法骨架，其实已经悄然走出了游戏。

价值百亿的“树”

这个用来寻找围棋胜路的搜索骨架，化学家也开始用它寻找着合成路线了。

以往，给化学家一个目标分子，他会从成品向原料倒推，其路径可能成千上万，在某根化学键上这“切一刀”看看，那“切一刀”试试，把目标拆成更简单的前体之后，再继续拆解，直到路线抵达可以买到或容易制备的起始原料。

逆合成图示

这套方法叫作逆合成分析，一整条合成路线就像是一棵倒着生长的枝条，一个靠谱的路径可能会需要对成千上万的枝杈的推导，只靠手搓着往回推，还是太顶了。

一个在 2018 年发表在《自然》上的研究，把这个算法从棋盘也是“种”到了实验室，研究团队把三类神经网络与蒙特卡洛树搜索装进了同一套规划系统，分工合作。

扩展策略网络负责推荐更有希望的逆合成转换，快速策略网络帮助搜索向下探索，反应可行性网络负责过滤掉看起来不是很成立的步骤。

药物研发算法简化版工作流程

棋盘上的候选落点，跟每一次断键类似。这套算法系统通向可获得原料、步骤更合理的路线，会得到更多搜索资源。当然，AI 药物发现不止于所说的这套算法。

研究报告显示，这套系统解决的分子数量接近传统方法的 2 倍，速度达到约 30 倍，不仅如此，在双盲测试中，化学家对机器路线和文献路线给出了平均相当的评价。

两家机构的 2025 年估值与 2033 至 2034 年预测

Grand View Research 估算，全球 AI 药物发现市场在 2025 年约为 23 亿美元，2033 年可能达到 138 亿美元。

IMARC 给出的整个 AI 药物发现产业，预测 2034 年的规模将达到 145 亿美元。

回看这一手棋，神的地方在于它掀翻了大多数人包括 AI 最关注的局面，再确凿地宣布了获胜。

“力拔山兮”——掀翻棋盘，直接获胜。

注：本文仅作围棋知识科普与棋局分析参考，不构成专业指导。文中胜率、目数及局势判断等均可能受 AI 模型、计算参数和规则差异影响，请以实际棋局及专业分析为准。

参考文献

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[2]中国体育报｜柯洁再度问鼎王中王争霸赛｜2026年7月31日

[3]柯洁｜王中王夺冠自战解说｜2026年8月24日

[4]David Silver等｜Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search｜2016年1月27日

[5]Tony Tong Wang等｜Adversarial Policies Beat Superhuman Go AIs｜2023年7月23—29日

[6]Yang Li等｜JiangJun: Mastering Xiangqi by Tackling Non-Transitivity in Two-Player Zero-Sum Games｜2023年8月9日

[7]Junjie Li等｜Suphx: Mastering Mahjong with Deep Reinforcement Learning｜2020年4月

[8]Daochen Zha等｜DouZero: Mastering DouDizhu with Self-Play Deep Reinforcement Learning｜2021年7月18—24日

[9]Marwin H. S. Segler、Mike Preuss、Mark P. Waller｜Planning chemical syntheses with deep neural networks and symbolic AI｜2018年3月28日

[10]美国食品药品监督管理局（FDA）｜Artificial Intelligence for Drug Development

Grand View Research｜Artificial Intelligence In Drug Discovery Market Report, 2033｜2026年1月

IMARC Group｜AI in Drug Discovery Market Size & Share Report, 2034｜2026年