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！(9)

图2 第二届“百灵杯”决赛第三局
柯洁VS邱峻 棋局片段
标准中对计算量的要求，则是为了避免围棋AI推荐的第二、三选点与“一选”差距太大时也被纳入吻合。当一个局面围棋AI认为存在“唯一正解”时，会将99%以上的计算量投入此处，此时，只要总计算量不是太低，第二、三选点一定过不了“最高选点计算量的20%”这一关。后文中的吻合度指标如无特别说明，均采用“前三选点且计算量不低于最高选点20%”这一Lizzie默认标准。
那么，一盘棋“吻合度”的高低，究竟能不能作为判定棋手水平的依据呢？回答这个问题，首先要考察吻合度这一指标的信度与效度。“信度”即吻合度的稳定程度如何，是否易受其他因素的影响；“效度”则要寻找吻合度与棋局胜负的关联性，或其他“吻合度和棋力相关”的有力证据。
1.围棋AI“随机性”对吻合度的影响
2006年，“蒙特卡罗方法[12]”被引入了围棋AI开发，这是一次革命性的突破。如今新一代围棋AI靠着“神经网络”一飞冲天，但“随机模拟”仍然是所有围棋AI不可或缺的基础。由于每一次模拟运算都完全随机，导致围棋AI在相同的局面下，未必每次都是同样的选择。这对吻合度会带来多大的影响呢？“重测信度”实验的结果如下：

在不同年代四盘棋的10次围棋AI分析中，所有棋手的吻合度都有波动，但总体并不明显——标准差几乎都在2%以内。另外，所有棋局中“吻合手数”在10次分析中浮动的上下限，最多也只有8手棋。因此，有理由认为围棋AI“随机性”对吻合度的影响相对有限。