面对李世石那步被称为“神之一手”的棋，最新一代的围棋AI InternThinker不仅能给出应对策略，还能用自然语言分析这步棋“相当刁钻…重新确立中央控制权，为后续进攻埋下伏笔”-1。
李世石在2016年那场人机大战中下出的传奇一手，至今仍是人类棋手对抗AI的精神象征。当年那步棋让AlphaGo出现了误判，为人类赢得宝贵一局。近十年过去了，围棋AI已经进化到不再仅仅给出胜负概率，还能像教练一样讲解每一步的思考过程-4。
当我们今天探讨围棋怎么战胜AI时，答案已经不再局限于棋盘上的某一步妙手。战胜AI的关键，可能恰恰在于理解AI如何“思考”，以及它们永远无法具备的人类特质。
01 可解释打开黑盒的钥匙
过去，围棋AI的思考过程完全是个“黑盒”，它们偶尔会下出违背人类直觉的“天外飞仙”棋步，事后被证明有效，但当时完全无法解释为什么-1。
如今情况有了转机。上海人工智能实验室开发的InternThinker打破了这一僵局，成为首个既能达到围棋专业水平，又能展示透明思维链的大模型-6。
这款AI在与用户对弈时，会全面分析当前局面形势，对不同落子点进行判断和对比，用自然语言解释每一步背后的推理-4。当用户下了一步好棋，它会鼓励：“这步棋相当有力，可以说是‘以攻代守’的好手”；而面对明显失误时，它也可能毒舌锐评：“可以说是‘不是棋’的选择”-1。
这意味着普通棋手现在有机会了解AI的决策逻辑，而不只是盲从它的推荐选点。理解AI如何“思考”，是战胜它的第一步。
02 模仿棋：以彼之道还施彼身
面对高段位AI，一些棋手发现了意想不到的突破口——模仿棋。百度贴吧上有棋手分享，通过执白下模仿棋对抗星阵高段位AI，在10局中赢了8局-8。
这种策略的核心是：当双方形成模仿棋格局，最终大概率会形成两条相同大龙的转换，而转换结果通常白棋胜率占优-8。更重要的是，AI在面对无法迅速击败的对手时，可能会下出“K级勺子”，也就是低水平失误-8。
这种策略的妙处在于，它利用了AI在非常规局面下的不稳定表现。当棋局长时间处于对称状态，AI可能会失去常规局面下的计算优势，甚至产生异常行为。
不过这种策略并非万能，如果AI故意走天元或者制造征子局面，模仿棋就可能失效-8。这就像一场心理战，需要根据AI的反应灵活调整策略。
03 视觉化理解：像AI一样“看”棋局
北京交通大学与豆包大模型团队联合研发的VideoWorld模型，为理解AI思考提供了全新视角。这个模型仅通过观看数万局高手对战视频，就自主领悟了围棋规则，最终达到职业5段水平-2。
VideoWorld的研发灵感来自自然界：大猩猩等灵长类动物通过观察成年同类行为来学习生存技能-2。这种纯视觉学习方法使AI能够以更接近人类的方式理解棋局。
对于人类棋手而言，这意味着我们可以尝试用更视觉化的方式理解棋盘，关注形状、节奏和整体流向，而不只是计算局部变化。当AI通过观看视频学会下棋时，它捕捉的正是这些人类棋手凭直觉感受的要素。
04 收官阶段的谨慎与布局阶段的创新
要理解围棋怎么战胜AI，必须认识到AI在不同阶段的强弱差异。在收官阶段，AI几乎是无敌的-3。这时棋盘空间有限，AI可以近乎穷尽，计算每一步的精确目数价值-3。
人类在这方面完全无法与AI抗衡：我们会疲劳、会出错，但AI可以轻松计算五十步且毫无差错-3。在收官阶段，AI的表现已不再是“高手”，而是“绝对真理”般的存在。
而在布局和中盘阶段，情况则有所不同。这里的棋盘可能性如此广阔，即使是AI也无法穷尽所有变化。人类棋手的直觉、创造力和大局观，在这些阶段可能找到AI的盲点。
就像DeepSeek对抗ChatGPT时采用的策略：故意走一些看似不合理的棋步，诱使对手陷入预设的陷阱-7。这种“声东击西”的策略在围棋中尤为有效，因为广阔的棋盘为战术欺骗提供了空间-7。
05 寻找AI的“非理性”行为模式
围棋AI本质上是算法和数据的产物，它们的“思维”基于概率和统计。这意味着在某些特定情况下，AI可能会表现出可预测的非理性行为。
有开发者观察到，当AI面对长时间无法取得明显优势的局面时，可能会变得“焦躁”，尝试非常规手段打破平衡，而这些尝试往往成为它的弱点-8。
另一种策略是制造AI训练数据中少见的局面。大多数围棋AI都是通过分析大量人类棋谱或自我对弈数据训练而成的，如果能够下出这些数据中罕见的棋形，AI可能会应对不佳。
这种方法要求棋手具备深厚的围棋知识和创新能力，能够构思出既合理又罕见的变化。这不仅是技术的较量，更是创造力的比拼。
06 心理战：利用AI没有的情感弱点
AI没有情绪，不会紧张，也不会因骄傲而轻敌——这是它的优势，也可能成为它的弱点。因为AI无法理解人类棋手可能故意制造的“情绪陷阱”。
人类棋手可以故意营造某种局面氛围，引诱AI做出过于激进或保守的决策。例如，早期让出一些实空，制造“优势意识”，诱使AI在后续行棋中过于谨慎；或者相反，制造紧迫感，促使AI过早发动攻击。
这种心理层面的博弈，是AI完全无法参与的领域。它们只会基于当前局面的数学评估做出决策，而不会考虑对手的“风格”或“意图”。
围棋怎么战胜AI，这个问题的答案一直在演变。当上海AI Lab的王星昊九段与InternThinker对弈后，他既肯定了这款AI的分析能力，也指出它的棋力“可能在职业3-5段之间”-1，仍有提升空间。
最新开源的Minigo项目展示了另一种可能性-10——这是一个完全从自我对弈中学习的围棋程序，不依赖人类棋谱与知识-10。这类AI的思考方式更加“纯粹”，但也可能更加“怪异”。
未来，战胜AI可能不再指在正式比赛中击败它，而是在理解AI思考方式的基础上，发展出人类独特的围棋智慧。当机器学会用眼睛“阅读”世界时-2，人类棋手需要找回那些无法被算法量化的特质：直觉、美感、创造力和对不确定性的包容。
或许某天，人类与AI的围棋对决会变成一种全新的协作形式——人类提供战略眼光和创新思维，AI提供精确计算和无情分析。这样的组合，可能创造出超越任何单独一方的围棋艺术。