韓國棋院於 7 月 17 日舉辦圍棋人類對 AI 賽事，世界排名第一的申真諝在獲讓兩子優勢下，鏖戰 245 手後仍不敵開源 AI 模型 KataGo。本次賽事採三戰兩勝制，7 月 19 日、21 日還有兩局，結果尚未揭曉。 （前情提要：LLM西洋棋賽落幕：OpenAI o3 奪冠，xAI Grok 4 沒贏一盤被完封） （背景補充：Google 放話：AGI已死，ASI門檻竟是1億普通人）
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十年前，擊敗李世石的 AlphaGo 背後，是一整個 DeepMind 團隊。但十年後，讓世界排名第一的韓國棋手申真諝在兩子優勢下仍落敗的，卻是一套任何人都能免費下載、裝在一張消費級顯示卡上執行的開源程式。
比賽由韓國棋院主辦，於 7 月 17 日登場，適逢李世石與 AlphaGo 十週年之役。據韓聯社報導，首局申真諝獲讓兩子、執黑先行，並擁有充足保留用時；對手 KataGo 則不限時，每手僅設 20 秒讀秒；這樣的讓子與用時設定，在職業棋壇原本被視為足以扭轉勝負的巨大優勢。
開局階段，KataGo 跳出常規布局，以特殊走法打亂申真諝的備戰節奏。中盤申真諝一度守住讓子優勢，局勢膠著，直到第 103 手，情況出現轉折，KataGo 的反擊精準命中黑棋陣形弱點，差距自此逐步拉開，鏖戰 245 手後，申真諝投子認負。
賽後申真諝坦言，開局脫離預期是落敗主因，並直言當前人類棋手難以在正面對局中戰勝頂尖圍棋 AI。據報導，他賽前設定的目標是「拿下兩勝」，賽後受訪時則說：「白棋第二手就讓我慌了，準備的計畫全被打亂，心態也跟著動搖。」
報導形容他賽後久坐棋盤前，神情懊悔。韓媒賽後覆盤指出，勝率在第 70、76 手後開始下滑，第 90 手出現關鍵失誤，百餘手時局勢已徹底逆轉。本次賽事採三戰兩勝制，7 月 19 日、21 日還有兩局，結果尚未揭曉。
根據 KataGo 官方 GitHub 頁面，這套圍棋 AI 由網名 lightvector 的開發者 David J. Wu 於 2019 年初首次發布，他的本職是量化交易公司 Jane Street 的從業人員，並非某間實驗室的全職團隊；換言之，訓練出一套能挑戰人類頂尖棋手的圍棋 AI，門檻已經低到不需要企業級資源。
KataGo 採用與 AlphaZero 相同的自我對弈強化學習框架，但在訓練效率上做了大量最佳化，一般硬體數天內即可練到職業棋手水準，單張高階顯示卡數月內便能突破超人類水準。目
前它被普遍認為是公開可取用的圍棋 AI 中最強的一套，實力壓過同樣具備超人類水準的 ELF OpenGo 與 Leela Zero。不開啟搜尋功能時，棋力約當歐洲前百強棋手；每手運算 2048 次時，已遠強於任何人類棋手。
2016 年 3 月，AlphaGo 以 4 比 1 擊敗李世石，當年李世石靠第四局的「神之一手」，第 78 手，拿下人類對頂尖圍棋 AI 的最後一場勝利；他 2019 年退役時留下的評語是「AI 不可戰勝」。
十年後，擊敗人類世界第一的，不再需要一整個研究機構撐腰，而是一套開源專案，外加一張消費級顯示卡。7 月 19 日、21 日還有兩局，但真正的懸念，或許早已不在比分之內。
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世界第一的韓國棋王對決開源 AI KataGo，首戰讓兩子仍落敗
韓國棋院於 7 月 17 日舉辦圍棋人類對 AI 賽事，世界排名第一的申真諝在獲讓兩子優勢下，鏖戰 245 手後仍不敵開源 AI 模型 KataGo。本次賽事採三戰兩勝制，7 月 19 日、21 日還有兩局，結果尚未揭曉。
（前情提要：LLM西洋棋賽落幕：OpenAI o3 奪冠，xAI Grok 4 沒贏一盤被完封）
（背景補充：Google 放話：AGI已死，ASI門檻竟是1億普通人）
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十年前，擊敗李世石的 AlphaGo 背後，是一整個 DeepMind 團隊。但十年後，讓世界排名第一的韓國棋手申真諝在兩子優勢下仍落敗的，卻是一套任何人都能免費下載、裝在一張消費級顯示卡上執行的開源程式。
讓兩子，仍守不住的 103 手
比賽由韓國棋院主辦，於 7 月 17 日登場，適逢李世石與 AlphaGo 十週年之役。據韓聯社報導，首局申真諝獲讓兩子、執黑先行，並擁有充足保留用時；對手 KataGo 則不限時，每手僅設 20 秒讀秒；這樣的讓子與用時設定，在職業棋壇原本被視為足以扭轉勝負的巨大優勢。
開局階段，KataGo 跳出常規布局，以特殊走法打亂申真諝的備戰節奏。中盤申真諝一度守住讓子優勢，局勢膠著，直到第 103 手，情況出現轉折，KataGo 的反擊精準命中黑棋陣形弱點，差距自此逐步拉開，鏖戰 245 手後，申真諝投子認負。
賽後申真諝坦言，開局脫離預期是落敗主因，並直言當前人類棋手難以在正面對局中戰勝頂尖圍棋 AI。據報導，他賽前設定的目標是「拿下兩勝」，賽後受訪時則說：「白棋第二手就讓我慌了，準備的計畫全被打亂，心態也跟著動搖。」
報導形容他賽後久坐棋盤前，神情懊悔。韓媒賽後覆盤指出，勝率在第 70、76 手後開始下滑，第 90 手出現關鍵失誤，百餘手時局勢已徹底逆轉。本次賽事採三戰兩勝制，7 月 19 日、21 日還有兩局，結果尚未揭曉。
誰寫這套程式
根據 KataGo 官方 GitHub 頁面，這套圍棋 AI 由網名 lightvector 的開發者 David J. Wu 於 2019 年初首次發布，他的本職是量化交易公司 Jane Street 的從業人員，並非某間實驗室的全職團隊；換言之，訓練出一套能挑戰人類頂尖棋手的圍棋 AI，門檻已經低到不需要企業級資源。
KataGo 採用與 AlphaZero 相同的自我對弈強化學習框架，但在訓練效率上做了大量最佳化，一般硬體數天內即可練到職業棋手水準，單張高階顯示卡數月內便能突破超人類水準。目
前它被普遍認為是公開可取用的圍棋 AI 中最強的一套，實力壓過同樣具備超人類水準的 ELF OpenGo 與 Leela Zero。不開啟搜尋功能時，棋力約當歐洲前百強棋手；每手運算 2048 次時，已遠強於任何人類棋手。
十年，從團隊到一張顯示卡
2016 年 3 月，AlphaGo 以 4 比 1 擊敗李世石，當年李世石靠第四局的「神之一手」，第 78 手，拿下人類對頂尖圍棋 AI 的最後一場勝利；他 2019 年退役時留下的評語是「AI 不可戰勝」。
十年後，擊敗人類世界第一的，不再需要一整個研究機構撐腰，而是一套開源專案，外加一張消費級顯示卡。7 月 19 日、21 日還有兩局，但真正的懸念，或許早已不在比分之內。