崔灿重磅论文：从AI分析，中国古代棋圣不弱于现代超一流棋手！(6)

在职业棋手的评价之外，这几年还出现了一些从各种角度探讨中国古棋的学术论文。这些文章大多结合古籍与棋谱，对中国古代围棋的不同方面进行梳理，证明了中国古棋绝非“一味好杀，未能形成理论[14][15]”，并希望通过总结古代围棋理论与技术发展过程，公正评价古代国手们的技艺高度[16]。但上述探讨中国古棋各种技术细节的学术研究，与通过棋谱片段来评价中国古代国手的当代职业棋手们一样，很难对中国古棋的真实水平提出具有说服力的评价。
胡煜清与陈祖源通过对“晚清高部道平访华”一事的考证与当时的棋谱分析，认为晚清国手周小松的水平可与日本“末代名人”本因坊秀哉一争高下[17]。然而这一结论主要通过不同年代棋手之间授子棋份的“链式关联”推导而来，作者在文中也承认路线过长的关联，意义可能相对有限。此外，使用“授子棋份”来建立棋力参照系这一方法，至少有以下两点缺陷：一是棋手在不同时期的水平并不一致，很难断定“血泪篇”时黄龙士让徐星友三子，此后徐星友一统棋坛到底是“棋力大进”，还是同时代的对手太弱，以及其晚年与梁程对战时，水平究竟下滑多少。二是棋手的授（受）子棋战绩，不一定与互先棋谱表现出的水平完全相同，有些棋手可能对让子棋有额外心得。例如陈祖德曾是公认的指导棋高手，面对同样水平的棋友，他往往能比其他职业棋手多让一子。关于第二点，作者在文中亦有提及，但认为“指导棋是当时职业棋手的主要收入来源”，故“没有不擅长下让子棋的棋手”。
这一推论在逻辑上并不完备，况且指导棋的收费不一定与胜负挂钩，高手未必会全力争胜，这与也中日两国棋手在“指导棋”上的观念差异有关。
最后，该文采用了围棋AI（弈客“鹰眼”）辅助分析，但并未说明具体标准——使用的AI权重版本、每步棋计算量，采用何种规则，有无贴子等等。这为AI分析数据结果的验证增加了难度。千百年来，对于棋盘上布局或中盘阶段一手棋的好坏，棋手个人乃至一个时代的围棋水平，基本上只能通过定性分析评价。由于这种方法易受个人价值观的影响，时常面临“无解”的争吵。随着围棋AI领域的快速发展，人们第一次拥有了对上述问题进行定量分析的可能。不过，使用围棋AI进行研究，也应当遵循相应的学术规范。毕竟任何一项研究想要保证结果的真实与客观，都绕不开严谨性、透明性、可重复性和独立验证等科学方法的基石。
02 “围棋AI分析”的研究方法与规范
2016年3月，围棋人工智能AlphaGo在“人机大战”中4:1战胜了李世石，将围棋带入了AI时代。随后两年涌现出的各路围棋AI，棋力也都逐渐超越了人类顶尖棋手。围棋上千年的发展历程中，首次出现了明确高于人类水平的尺度，棋手们在汲取围棋AI“营养”的同时，自然萌生了用其衡量围棋水平的想法。不过当时的围棋AI基本只支持中国规则，在这类分析中，将不同时代的知名棋手放在一起对比，显然存在严谨性方面的不足。