申真谞受让两子击败 KataGo：人机围棋战扳成 1 比 1，最终局将决定胜负
据韩联社报道，7 月 19 日，在韩国棋院举办的“精锐数学 · 韩经棋神战”第二局中，世界排名第一的韩国棋手申真谞在受让两子的条件下，以四目半战胜围棋 AI KataGo，将三番棋总比分扳成 1 比 1。来源显示，这是职业棋手首次在正式比赛中以受让两子的方式击败 KataGo。双方将于 21 日进行最终局，决出本次人机大战的胜者。
本局比赛的技术配置也颇受关注：KataGo 运行在四块 RTX 3090 显卡之上，合计拥有 96GB 显存。用时规则方面，申真谞每局有 5 小时基本用时，并拥有一次 30 秒读秒；KataGo 则没有基本时间，但每手棋必须在 20 秒内完成计算并落子。这种规则既保留了 AI 的高强度搜索能力，也通过单手限时约束其计算空间，使比赛更接近一种“算力受限的人机对抗”。
第二局：申真谞从开局优势守到终局
在 7 月 17 日进行的第一局中，申真谞于第 245 手投子认负。当时他在开局便遭遇 KataGo 出人意料的下法，原本高达 99% 的期望胜率在第 70 手后开始走低，到第 102 手时已经被逆转。换言之，首局的关键并不只是 AI 后半盘更强，而是 KataGo 通过早期非常规招法迅速打乱了人类棋手的节奏。
第二局开赛时，申真谞同样拥有 99% 的期望胜率，盘面领先 18 目半。这一次，他采取了更主动的控局思路：引导右下角形成大型定式，尽可能压缩棋盘上的可战空间。该大型定式一直延续到第 53 手，落子范围占据近四分之一棋盘，但申真谞的预计胜率仍稳定在 99%。
随后，KataGo 发起多轮攻势，试图在中盘阶段制造复杂局面。申真谞逐一化解，到 150 手后仍保持优势。真正的波动出现在中腹会战：申真谞向中央白棋大龙发起进攻，并在第 160 手果断切断白棋。来源显示，这一手令他的盘面优势从 6 目扩大到 8 目，但期望胜率却首次从 99% 降至 98%，说明局面复杂度显著上升。
此后申真谞一度出现动摇，期望胜率最低降至 89%。尤其是在他试图切断白棋时，KataGo 迅速展开反击，局势一度紧张。不过申真谞最终找到取胜路径，并在中央激战中走出更精准的次序。双方激战约 4 小时 50 分钟，棋局行至第 290 手，申真谞以四目半获胜。
为什么这场胜利值得关注
从结果看，这是一场“让两子”条件下的人类胜利；从 AI 角度看，它更像是一次对模型强度、算力限制与对局规则共同作用的观察。KataGo 作为围棋 AI，在无让子或较宽松算力条件下具备极强实力，但本次比赛给 AI 设定了每手 20 秒的落子限制，而人类棋手则拥有完整长考时间。这让比赛不只是单纯比较“谁更会下棋”，也在比较不同决策系统在时间压力下的稳定性。
申真谞的策略也体现出顶尖人类棋手面对 AI 时的适应能力。他没有选择在开局阶段与 KataGo 进行全面混战，而是通过大型定式和空间压缩，尽量减少 AI 擅长制造复杂变化的机会。即便中腹战斗不可避免，他仍在关键阶段维持了局面的可控性。这种思路对围棋训练、AI 陪练系统以及人机协同研究都有参考价值。
- 比赛性质：正式赛事中的人机三番棋，目前双方战成 1 比 1。
- 让子条件：KataGo 让申真谞两子，申真谞第二局以四目半获胜。
- 硬件配置：比赛使用四块 RTX 3090 显卡，总显存 96GB。
- 用时规则：申真谞有 5 小时基本用时和一次 30 秒读秒，KataGo 每手需在 20 秒内完成计算落子。
- 关键看点：申真谞在中腹复杂战中一度胜率下滑，但最终通过更精准次序守住胜局。
围棋 AI 仍强，但人类并非只是在“追赶”
自深度学习围棋 AI 崛起以来，职业围棋训练方式已经被彻底改变。AI 不仅能给出胜率判断，也能提供人类过去较少考虑的布局、定式与中盘选择。KataGo 这类工具在职业棋手研究中已成为重要基础设施。本次申真谞取胜，并不意味着人类整体实力重新超过围棋 AI，但它说明在特定规则、特定让子和特定策略下，人类顶尖棋手仍可能通过局面控制与长时间判断获得胜利。
对于中文科技读者而言，这场比赛的意义并不局限于围棋。它折射出一个更广泛的问题：当 AI 系统被部署到现实任务中时，算力、响应时间、任务规则和人类专家经验，都会影响最终表现。一个模型在理论上很强，并不代表在所有约束条件下都能稳定碾压人类；而人类专家如果理解 AI 的优势与短板，也可能设计出更有效的人机对抗或协作方式。
目前三番棋已进入决胜局。首局中 KataGo 通过出人意料的招法逆转申真谞，第二局则由申真谞在受让两子的条件下守住优势。21 日的最终局，将继续检验顶尖人类棋手在 AI 压力下的调整能力，也会成为观察围棋 AI 在受限算力和固定规则下表现边界的重要样本。