我喜愛的佈局（２０） 地軸佈局？？

第七十一回　大橋拓文七段（４）

有趣佈局大集合～每個佈局的配置都有其理由

大橋：我之所以用七之七開局的理由之一，就是可以拿來當作東坡棋的對策。好比說像１圖那樣，白棋開始模仿的話，我覺得黑５這手棋明顯會有超過貼目六目半的價值。

採訪：嗯嗯～

１圖

大橋：但如果黑棋照２圖那樣下九之九的話，那麼黑棋就無法負擔貼目了。

２圖

採訪：所以這些棋子都不是隨便照心情亂擺的，而是有其確切理由的。

大橋：如３圖所示，其實一盤棋的第一著並不是有３６１個落點選擇，而是僅有５５個而已。其中再扣除掉不可能會下的第一線，就變成只有４５個；而第二線其實也不可能會下，那麼就可再縮減成３６個。但其中我真正下過的，也不過是其中的２０種左右而已。

３圖

採訪：您應該是做過相當多的嘗試了吧。

大橋：４圖這個我所謂南十字星的佈局，以前是嘗試過非常多次。這個佈局，我是抱持著進三三來夾攻對方的態度來嘗試，但總是有稍嫌哪裡不足的感覺，所以後來我就不再下了。

４圖

採訪：的確，中央的四子有欠缺連動的感覺。如果沒有相當足夠的棋力，就會變成薄弱的形態而無法有效戰鬥。

大橋：至於５圖是和中國大陸棋士甘思陽先生所下出來、被稱為「蝴蝶流」的一種佈局。

５圖

採訪：說到甘思陽先生，通常給人有喜歡下大高目的印象。

大橋：那是他持白的時候。如果仔細去看５圖的蝴蝶流佈局的話，應該可以看得出來就是兩個等邊三角形的組合。

採訪：這很藝術風格啊，一看就很值得期待。下次我也來試試看好了。除此之外，大橋先生好像還有很多佈局可以介紹對嗎？

大橋：如６圖所示，我以前曾經和某個業餘老伯伯這樣下，但現在回想起來又覺得５手好像是下太多了，改成７圖那樣只花兩手不是更好？

６圖

７圖

採訪：這種著眼點真是獨特啊。我想普通人應該很難把目光焦點放到這種位置來。

大橋：但是結果阿哲（三谷哲平八段）說：為什麼要斜著走啊？像８圖那樣邊星對邊星不好嗎？我的回答是－－－這就像地球的軸心也是歪斜的一樣，剛好是２３．５度左右喔。聽我這樣說，他似乎非常感動的樣子。

８圖

採訪：果然不愧是「外星人（大橋自稱Space Man）」的看法，那一定不會錯的。

大橋：再者，就是９圖的黑洞流（風車流）了。

９圖

採訪：雖然也很想聽聽大橋先生講解這個佈局，不過篇幅已經不夠了。剛好之後我們會請蘇耀國九段來，就留給他來發揮吧。

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我喜愛的佈局（１９） 七七流？

第七十回　大橋拓文七段（３）

也曾有過宛如奇葩一般的歷史～重視中央到持白時在中央連佔四子

簡直像搞笑一樣

採訪：接下來請介紹直接從中央下起的佈局。

大橋：我曾下過連下四著七之七的佈局。那是我還是院生時持白下出來的，到了成為職業棋士之後，有人就說「這招在持黑時下出來不好嗎？」，於是我真的就在持黑時下了出來，但ＡＩ給的評價值還是在持白時比較高，讓我覺得應該要更多相信自己一點呢。

採訪：竟然是持白時的評價值比較高？

大橋：關鍵是在１圖或是２圖的局面下，該選擇先手還是貼目的差異。

１圖

２圖

採訪：原來是這樣啊！以人類來說光要下出這樣的佈局，就已經足夠跩到不行，而讓人想要持黑棋了，但ＡＩ卻認為在這樣的局面下，比起取先手，獲得貼目還比較實惠（有利）啊。

大橋：１圖黑棋拿到８％的評價值，２圖的白棋則是１３％左右。

採訪：啊．．．（這麼低啊）

大橋：張栩先生以及其他棋士所下的３圖（風車流），其實等於是１圖的改編版，但是只有黑棋才下的樣子。（譯註：這是大橋印象錯誤，當然白棋也下過風車流）

３圖

採訪：看吧！（通常持黑才有機會這樣耍帥）

大橋：我在院生時代持白下了２圖大約兩個月，拿到了八成左右的勝率，但只有遇上大場君（大場惇也七段）吃到完敗啊。於是在完敗給他之後，我就不再下２圖的佈局了。

採訪：那麼怎會想下這麼奇葩的佈局？

大橋：在新佈局時代曾有人這樣下過，但在新佈局時代黑棋是不貼目的，所以我覺得在有貼目的情況下這樣下，豈不必勝？（笑）。

採訪：原來如此。順便問一下，那新佈局時代這樣下的是哪位棋士啊？

大橋：是一位名叫田中不二男的棋士。

採訪：我真是孤陋寡聞啊。那麼白棋在中央落子的順序有什麼規則嗎？

大橋：基本上就像２圖那樣，要以盯著對方的方式來下。院生時代，當我下了４圖白２之後，對方用了黑３、５這樣和黑１連動的手法，甚至讓當時院生的夥伴說出「（白棋）完蛋了」的話來。

４圖

採訪：那麼２圖這樣的佈局遇過被對手搗亂的情況嗎？

大橋：當然有。好比說像５圖那樣，曾經有過雙方就像是搞笑一樣都是走二間的棋。

５圖

而我和多少有點頑皮心態的富士田君（富士田明彥七段）下練習棋時，他也下過黑１這樣的棋。當對方這樣下來，我也只能下出白２碰這樣很有氣迫的棋了，後來就成為大亂戰了。

６圖

採訪：真是有趣啊。那麼２圖之後，預期會發展成什麼樣子呢？

大橋：假設像７圖那樣，黑棋就是用穩紮穩打的下法，很快就變成細棋了。白６如果改走Ａ位的三三的話，搞不好就成了領先時代的一著了（笑）。

７圖

採訪：原來如此。那麼黑棋看到這種佈局時搶佔空角時，下在星位就可以了嗎？

大橋：對白棋來說，黑棋走星位是最討厭的。因為畢竟白棋是重視中央與邊上，黑棋自然沒有下小目或三三的心情。至於走在高目或目外這種被重力拉著走的位置，白棋當然也很歡迎。

採訪：因為沒有實際下過所以不懂是不是真的這樣，但總覺得應該是這樣。那麼遇到２圖的佈局時，黑棋到底應該要用怎樣的概念來應戰呢？

大橋：不要光是想要守角比較好。好比說８圖這樣的應對，我會覺得比較棘手。

８圖

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我喜愛的佈局（１８） 三間締之攻防

第六十九回　大橋拓文七段（２）

別太過在意ＡＩ的評價值～「未見締」遭受侵入時該怎麼辦？

ＡＩ厲害之處

採訪：印象中大橋先生就是喜歡用像是在空中游泳一樣的配子來開局呢。

大橋：前陣子之所以不太下中央，是因為只要一佔星位，對方就會立刻進三三；讓我就覺得那乾脆不如不要下中央好了。反正我也想下一些很少看到的手法，事實上也有很多各式各樣的棋被開發出來。好比說，伊田老弟（伊田篤史）的棋就非常有趣。而我就以一種「ＡＩ給予的評價職越低、越有其價值」的感覺，來進行各種嘗試。

採訪：原來如此。那麼我們就接續前一篇的內容繼續看下去吧。

大橋：１圖黑１締三三時，ＡＩ經常會用白２、４的下法來應對。以下走到黑７差不多就是這樣，但此刻多少有種黑棋的型態重複的感覺。

１圖

就算黑棋改照２圖近一路締，白棋還是可以用類似概念的２、４貼過來吧。不過，這裡畢竟是在黑棋子力較多的地方，白棋侵入近來發生戰鬥，對黑棋也算是好事就是了。

２圖

採訪：那對方馬上就侵入「未見締」（三間締）的話，又該如何？例如３圖白１這樣？

３圖

大橋：黑棋用２到１０這樣的感覺來應對的話，我覺得黑棋還滿可以下的。ＡＩ的評價值大約會降低３％左右，就不必太在意了。接下來如果黑Ａ立、如果白棋願意Ｂ擋當然很好，而會讓黑棋想要早點下到Ａ位；問題是黑Ａ立時白棋可能會在Ｃ扳粘抵抗、而讓黑棋留下了會被夾碰侵入的憂慮，所以黑棋可能要花些苦心來掌握Ａ立下的時機。

採訪：那黑棋不像上圖黑２這樣從上碰擋，而有沒有可能改用尖碰的方式來接應呢？

大橋：如果走成像４圖的話，我想白棋的確會變得很笨重。

４圖

至於白棋如果改照５圖１飛掛的話，由於和黑棋夾擊一子距離太近，我也覺得黑２、４衝斷戰鬥是黑棋可行。

５圖

採訪：所以可以說黑棋改用尖碰的下法是非常有力囉？

大橋：很難講。因為ＡＩ給了６圖白１起的「斜斜斜」處理手法，然後就能以白７這種輕妙之棋來解決。此圖多少給人有一種被白棋巧妙修理的感覺。

６圖

採訪：看起來就是黑棋被成功突破啊。

大橋：ＡＩ就是在這種地方可以下得非常巧妙。所以６圖黑２要考慮不立下，而是照７圖１上長似乎比較好。這樣的進行可說是白棋成為了被黑棋一面圍地、一面攻擊的對象，可說是黑棋求之不得的結果。

７圖

採訪：那麼基本上也請大橋先生解說一下白棋從高位侵入時的變化。

大橋：那就是８圖囉？這樣黑棋從２到８，也是可以一面圍地、一面攻擊。接下來如果是人類來下的話，一定會白９扳，那麼黑棋當然繼續奉陪糾纏，絕對可以一戰。

８圖

採訪：那麼白棋不在締角中動手，而有沒有像９圖這樣從背後侵入的下法？

大橋：如此黑棋會２應吧。接著黑４先掛角定型交換一手，然後黑６以下把白棋下重，再以黑１２緊迫盯人。這個變化在氣氛上是黑棋不錯。

９圖

採訪：原來如此。那麼下一篇就要請大橋先生展示一下從空中開始的佈局。

大橋：收到。

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我喜愛的佈局（１７） 大橋拓文登場

第六十八回　大橋拓文七段（１）

超越ＡＩ的締角手法～下在大家都不下的位置上

「未見（三間）」締角

採訪：大橋先生向來就以走出獨特的佈局而著名，這次想要介紹怎樣的佈局給大家欣賞呢？

大橋：就是１圖的黑３、５。哎，其實右上角黑棋下在哪裡都沒差，但如果是下在星位的話，有點不喜歡對方會馬上三三進角，所以從這個意義上來看，乾脆自己就先下在三三了。

圍棋界最強鋼琴二重奏坂本姊妹對談（後篇） 紀念配對碁

圍棋的魅力

大：各位每天練習多久？

彩．理莎：普通是八個小時左右，在音樂比賽前則是十二小時左右。

虎：我最認真的時候一天最多也是十小時吧。

圍棋界最強鋼琴二重奏坂本姊妹對談（前篇） 世界大賽得獎者

譯自週刊碁

最美的二重奏～專訪坂本彩／坂本理莎鋼琴二重奏

～鋼琴黑白與圍棋黑白的共通點

［坂本姊妹簡介］

坂本彩／坂本理莎（坂本リサ，暫譯）姊妹出生於日本福岡縣。自坂本彩六歲、坂本理莎四歲起，兩人就開始了鋼琴二重奏的演奏，除了於各處舉行音樂會外，也屢屢獲得日本國內外各項比賽的大獎。２０２１年，兩人參加第七十屆慕尼黑國際音樂大賽雙鋼琴組比賽，獲得第三獎，同時也贏得最佳聽眾獎，這是首次有日本人在這個項目中獲獎。

人類與AI的關係（０７）

採訪：原來如此！如果只是喜歡圍棋的話，去中國或韓國也是可以吧。

大橋：在中韓，圍棋的印象是比較講究勝負的。所以剛才提到中韓頂尖棋士對於ＡＩ的知識吸收很快，跟這也有關係．．．。

採訪：是這樣喔？

大橋：中韓的職業棋士對於為了贏棋而照抄ＡＩ的下法是完全不會猶豫的。相反地，日本棋士會在ＡＩ的下法中加入自己的心思。像我就覺得井山裕太先生總是會加入一些自己的改編手法。

人類與AI的關係（０６）

對ＡＩ兩千連敗卻成為了世界冠軍

採訪：稍微改變一下話題．．．．從圍棋職業棋士的角度來看，將棋界的未來會怎麼發展？

大橋：其實用ＡＩ來學習這件事，將棋界還比圍棋界早了五年左右啊。

採訪：這是因為將棋軟體比圍棋界更快超越人類的關係。

大橋：我覺得在將棋上，研究程度比圍棋更對輸贏有直接影響關係，同樣是職業棋士，這點我覺得將棋職業棋士會更辛苦吧。

如果是照研究的內容一樣行棋，雙方都不花時間地進入後半盤時，那麼研究的程度就會決定最後的結果嗎吧？但在圍棋上，就算不照研究的內容行棋，基本上也不會造成致命傷。所以我才會覺得將棋棋士們，都是拚著性命在研究的。

人類與AI的關係（０５）

在圍棋界也有「ＸＸＸ的時代已經結束了」的情形？！

採訪：現在最強的圍棋軟體既然是中國開發出來的，那日本棋士們所使用的ＡＩ軟體，應該也是使用海外開發的為主流對嗎？

大橋：沒錯，的確是這樣沒錯，但最近星陣隸屬的企業又推出了新的服務。他們在很強的伺服器上加了可以很輕鬆就連上的圍棋服務！

至今為止，日本的職業棋士為了連接到雲端伺服器不知道要花多大工夫．．．。現在因為中國的圍棋市場非常之大，所以就有數個可以輕鬆使用ＡＩ的服務出現。甚至連內建ＡＩ的電子棋盤都出現了！

採訪：哇，這聽起來好有趣！

人類與AI的關係（０４）

圍棋ＡＩ帶給人類的影響

採訪：將棋ＡＩ在今年五月也要辦世界大賽了。可以預期比賽中深度學習法的軟體可以把評分值（Rating）提升到５０００左右的水準然後席捲比賽的前幾名吧。

大橋：哇。

採訪：不過，就算將棋ＡＩ強到這種程度，相關的程式開發者還是說其實像佈局戰術之類的東西還是沒有甚麼改變。但圍棋在佈局上不是因為ＡＩ而有了驚天動地的大變化了嗎？

大橋：是沒錯．．．要說到不一樣的話，首先就是看到星位就馬上進三三．．．。

人類與AI的關係（０３）

中國企業的代理戰爭？！

採訪：沒想到現在的圍棋ＡＩ既不是Google、也不是日本，而是中國企業開發出來的程式跑在最前面啊．．．。

大橋：沒錯。現在中國非常強。多玩國公司（DWANGO）在開發「天頂之圍棋（DeepZenGo）」時，也經常和絕藝對決大戰呢。

採訪：「天頂之圍棋」是在２０１８年下完圍棋電王戰ＦＩＮＡＬ之後退休的圍棋ＡＩ對嗎？這個能夠打敗和將棋的羽生老師（羽生善治）一起榮獲日本國民榮譽獎的井山裕太老師之強大軟體，沒想到它的對手竟然就是絕藝啊。

人類與AI的關係（０２）

採訪：大橋老師有在使用ＡＷＳ（＊）對吧？

＊ＡＷＳ是Amazon Web Services的縮寫，是Amazon公司提供的一種雲端計算服務。

大橋：因為我家有電流負載不足的問題，山口祐（圍棋ＡＩ開發者，其開發的ＡＱ拿到了世界電腦圍棋公開賽第二名，也是ＡＩ開發計畫「Globis-AQZ」的發起人）先生就教我先改成利用雲端計算。用著用著也就習慣了。然後這方面的知識也跟著增長起來，覺得蠻開心的（笑）。

採訪：是不是使用ＡＭＩ（＊），就可以讓很多個軟體一起跑？可以請您說明這個部分嗎？

＊ＡＭＩ是Amazon Machine Image的縮寫，是一種可以事前設定怎麼使用ＯＳ或程式的一種機制。

大橋：就是在ＡＷＳ中組成一個虛擬機器，然後用這個虛擬機器來跑程式。詳細的內容就要請教工程專家或對於這方面熟悉的人了。我雖然使用的是ＡＷＳ，其實也有棋士使用的是ＧＣＰ（Google Cloud Platform）。既然是雲端計算，就能讓大家簡單地連到性能很好的機器使用，而享受ＡＩ計算的威力。

人類與AI的關係（０１）

譯自：ＮｉｃｏＮｉｃｏ

現今圍棋界發展出來的人類與ＡＩ的關係

～中國企業二強時代、對ＡＩ兩千連敗才能成長為人類最強棋士　，與將棋界不同的面對ＡＩ方式。

［前言］

１９９７年，ＩＢＭ公司開發出來的西洋棋ＡＩ「深藍」打倒人類最強的西洋棋棋士卡斯帕洛（Garry Kasparo，當時的西洋棋世界冠軍）時，有很多將棋的職業棋士都這麼說：

「將棋比西洋棋複雜多了，所以在我們有生之年，是不可能被ＡＩ打敗的」。

結果在１６年後的２０１３年，山本一成先生所開發出來的將棋ＡＩ「Ponanza」打敗了佐藤慎一四段（當時）。這次則是有很多的圍棋職業棋士這麼說：

「圍棋遠比將棋複雜多了，所以在我們絕對不可能輸給電腦」。

然而就在短短三年後的２０１６年，Deepmind公司開發出來的圍棋ＡＩ「AlphaGo」打敗世界頂尖級的棋士李世石時，全世界都因此極度慌亂起來：

「人類的工作都要被機械奪走了！」

星陣古譜分析（１３） 總集後篇

局面２：耳赤之局

第二局的本因坊秀策和井上因碩（幻庵）之戰，則讓我們窺見秀策風格之新的一面。透過ＡＩ分析，三位古代名人之中在我印象裡改變最大的，就是秀策。雖然年紀上還不滿二十歲，卻在這個年紀中充分表現出其行棋的個性了。

秀策的棋通常會展現出一種先優雅大方佈陣、然後再灑脫贏棋的行棋方式，這點非常令人注目；但其真正強大之精髓，還是在於能夠迷惑對手的勝負術。特別是在他形勢不利之時的運子方式，會讓人看到目不轉睛。

星陣古譜分析（１２） 總集前篇

以人工智能分析古譜！

星陣ｖｓ歷代古名人　道策．丈和．秀策

解說：大橋拓文　共同合作單位：星陣（ＧＯＬＡＸＹ）團隊

總集篇

大家好，我是大橋拓文，前三集的「以人工智能分析古譜」專欄，您看過了嗎？這個企劃是將江戶時代的古代名人道策、丈和、秀策的棋譜，用中國的圍棋ＡＩ星陣進行分析，可說是一種前所未有的嘗試。能夠實現這個分析，還是來自於星鎮開發團隊的全面協助，順便在此感謝他們的努力。

在這三局的分析過程中，在前三篇連載中還是有些我未能完全寫出來的感想，因此想在這篇之中做個完整的整理。

日本頂尖女子棋士的與ＡＩ的相處之道（０３）

圍棋ＡＩ能夠成為「指導者」嗎？

採訪：我聽說因為圍棋ＡＩ出現的關係，老師和徒弟的關係好像也發生了變化。那麼跟著老師學棋，與連同ＡＩ一起學習，到底有甚麼差異嗎？

大橋：由老師來教導的重點在於除了傳授圍棋技術以外，還有「心態上必須要用這樣的方式來面對對局」這種精神層面上非常重要的地方。換句話說，就是由老師客觀地來評價徒弟。好比說因為輸掉走不出來而陷入混亂時，或者倒過來贏太多而得意忘形時，老師就能幫學生看到這樣的問題。

上野：沒錯。像是老師也會給「收官時常常被逆轉，所以你要不要用ＡＩ來練習一下收官的能力」這種建議。

採訪：所以前面說過圍棋ＡＩ也有做為學習工具的使用方法對吧。順便請教一下，圍棋ＡＩ擅長收官嗎？畢竟官子階段幾乎都有一定的正確下法，所以我覺得電腦在這方面應該是很擅長才對？

上野：其實並非如此喔。

大橋：對，其實不是這樣。果然強的還是佈局吧。

上野：哎呀，實際上還是全部都很強啦（笑）。

日本頂尖女子棋士的與ＡＩ的相處之道（０２）

採訪：Ｖ２的下法到底有多「奇特」？可以用實際的一招為例來介紹給我們這種圍棋初學者明白嗎？

大橋：舉例來說ＥＬＦ　Ｖ２代表性的著手，就是小目用小尖來締角。

註：

小目就是從棋盤角落算起，相當於座標（３，４）或（４，３）的位置。

小尖就是下在從自己的棋子算起斜對角一路的位置。

締角就是確定自己角上領地的手法。

ＡＷＳ　Ｊａｐａｎ的瀧口開資方案結構師（陪同參加採訪）：（一面畫著如上的例圖一面說）持黑的時候在小目已經有子的情況下，普通為了確定角地的話會下小馬步締角（上圖Ａ位）或是一間締角（上圖Ｂ位），但ＥＬＦ　Ｖ２卻是會下小尖（上圖黑１）。

上野：ＥＬＦ持白的時候，在對手黑棋下在小目之時，也會下在尖的位置（上圖１）來掛角。通常要掛角時，白棋大多是下在小馬步掛（上圖Ａ位）或一間高掛（上圖Ｂ位），可是ＥＬＦ　Ｖ２還是下在小尖的位置上。

註：

掛角就是下在對手角上的棋子附近，妨礙對方圍住角地。

大橋：對。ＥＬＦ　Ｖ２不論黑白，都是在這麼下。持白時是小尖掛角，持黑就是小尖締角。

日本頂尖女子棋士的與ＡＩ的相處之道（０１）

譯自：日經

頂尖女子職業棋士談和「ＡＩ夥伴」的相處之道

文：日經ｘＴｅｃｈ／日經電腦記者　淺川直輝

２０１９年１１月，圍棋界傳出驚人巨震。３６歲的韓國的頂尖棋士李世石九段發表了退休聲明。

根據聯合新聞的採訪，才得知其退休的理由是：「因為人工智能（ＡＩ）的出現，讓我知道就算拚死當上了圍棋界的第一人也不是最強的。它是不管用甚麼方法都不可能下贏的對手」。李九段曾在２０１６年和美國谷歌集團底下的Ｄｅｅｐｍｉｎｄ公司發展的圍棋ＡＩ阿發夠進行對決，結果以１勝４負敗下陣來。

而圍棋ＡＩ也持續大大地改變了世界圍棋界。中國的職業棋士以模仿圍棋ＡＩ的下法為武器，在世界棋賽中連戰連勝。即便在日本，也有年輕棋士將圍棋ＡＩ當作「夥伴」來反覆研究而引人注目地活躍起來。

圍棋ＡＩ現在靠著反覆自我學習，早就遠遠超越了人類的棋力。所以對於職業棋士而言，該如何和圍棋ＡＩ相處？就是一個令人很感興趣的話題。就此，我們特別採訪了很早就開始以活用圍棋ＡＩ而著名的上野愛咲美女流本因坊與大橋拓文六段來討論這個有趣話題。

圍棋ＡＩ與ＡＷＳ

譯自：IT Media

順著圍棋ＡＩ熱潮，在新秀棋士之間非常流行使用「ＡＷＳ」，其理由為何？

～大橋拓文六段專訪

［前言］

在這幾年，在將棋或圍棋這種盤上遊戲的世界中可以看到ＡＩ（人工智能）的能力持續超越了人類。特別是隸屬Alphabet（Google）集團底下的Ｄｅｅｐｍｉｎｄ公司所開發的圍棋ＡＩ阿發夠，接二連三地擊敗了世界頂尖級的職業棋士，而成為現今的人工智能熱潮點起了第一道火苗，而讓人記憶猶新。

也是這樣，最近職業棋士們也開始使用ＡＩ來進行圍棋研究，在這樣的影響下，年輕的職業棋士們開始使用ＡＷＳ（Amazon Web Service）的人急速增加起來，其原因到底為何？

從AlphaGo談圍棋的未來（７） 完

過度學習反而會變弱？

大橋：

再來，在擺完自我對戰的五十局棋譜後，會有一種是很強沒錯，但是不是有點學習過度的感覺。

孔：

過度學習？

大橋：

自我對戰最需要注意的，就是學習過度而陷入只有自己的世界之中了。

孔：

就很像大橋君啊（笑）。

大橋：

（苦笑），說的再詳細一點，就是光靠自我對戰中變強了後，繼續過度學習的話，諷刺的是可能會不適用於人類之上。身為開發主任的大衛．席爾維先生在研討會上發表說去年的阿發夠和今年版本的阿發夠棋力相差有三子，雖然是帶給大家很大的衝擊沒錯，但現場他也補充「所謂的三子，只是在排名評分系統上的差距」，我想就有包含這樣的意義在內吧。換句話說，新的阿發夠和舊阿發夠下個一千局，可能會一千局都獲勝沒錯，但這樣的局差，是否對人類也適用，其實是誰也不知道的。必須和各種形式的棋風下過才驗證的出來。