圍棋高手為什麼都這麼年輕？許皓鋐的亞運金牌有如打敗2016年的AlphaGo

恭喜22歲台灣棋手許皓鋐，圍棋為榮獲亞運圍棋金牌。高手

圍棋在亞運項目裡，麼都圍棋也算是這麼運動嗎？印象中圍棋高手，應該是年輕要智慧經驗長期累積的，亞運的許皓圍棋高手為什麼都這麼年輕？許皓鋐的這面亞運圍棋金牌含金量有多高、有多難？

這三個問題，亞運有打其實都有客觀量化的金牌數字，簡單來說：

1. 圍棋這種智力運動，敗年確實和許多體力運動相似，圍棋為所以年輕棋手是高手比資深棋手還強的。
2. 今年亞運的麼都頂尖高手，可能是這麼幾百年來圍棋史上最頂尖的幾位高手。因為從研究可以證實，年輕圍棋職業棋士的許皓棋力是一代遠勝過上一代的；這和刻板印象「一代不如一代」相反。
3. 許皓鋐的最後三盤對陣的申真諝、朴廷桓、柯潔分別是現今圍棋世界等級分的第一、二、三名，他們現在的棋力大約和2016年舉世注目AlphaGo對戰李世乭的AlphaGo（v.18）棋力相當。

圍棋可以驗證「一代不如一代」是錯誤的說法

我曾以圍棋這項頂尖智力競技，作為人類認知功能隨年齡消長的模型，分析「一代不如一代」是錯誤的推論，這項研究成果刊登在2022年《精神醫學與臨床神經科學》（Psychiatry and Clinical Neurosciences）。

圍棋是最困難的智力競技，規則長達百年而不變，而且有明確的勝負，很適合詮釋為人類認知功能在專業領域的表現，也可以公平地比較每個世代認知功能與專業表現的年齡軌跡。

我們分析從1980年以來的職業圍棋對局資料庫，其中62位曾獲世界冠軍棋士以及與他們曾經對局過的2269位職業棋士，共9萬4189盤對局勝負的分析，觀察每個世代的圍棋世界冠軍在職涯歷程中，棋力隨年齡的改變。

我們發現所有世代的職業棋士，代表認知功能的「全歷史等級分」，隨著年齡大致呈倒U型的軌跡。每個世代中，較年輕的世代達到最巔峰的棋力，都超過上一個世代；而且達到巔峰棋力的年齡也比上一個世代更年輕。例如最年輕的Z世代棋士達到巔峰棋力的年齡約在20歲左右，而先前的X世代或Y世代棋士則是大約在25－30歲時方達到巔峰棋力。而最資深的戰後嬰兒潮世代，則大約是在30歲之後才達到巔峰棋力。

最年輕的Z世代棋士達到巔峰棋力的全歷史等級分超過3500，而Y世代的巔峰棋力則在3500左右，最資深的Ｘ世代與戰後嬰兒潮的巔峰棋力則低於3400。

總結來說，在圍棋領域菁英的認知功能，是一代超越上一代，而且越年輕的世代達到認知功能巔峰的時間，也比上一個世代更早、更年輕。

另一項高難度的智力競技，西洋棋世界冠軍的棋力年齡軌跡，與本研究中圍棋世界冠軍的結論也非常相似，由這兩個重要的人類認知功能模型可以推論──「一代不如一代」是沒有任何實證根據的說法。

當代的頂尖職業棋士棋力有多強？大約和2016剛出現的AI差不多

對照以上研究中，當代頂尖職業棋士他們的棋力，也就是「全歷史等級分」的Elo值，與最著名的人工智慧AlphaGO的棋力對照大致如下：

**AlphaGo Master（2017年對戰柯潔的版本，網路連勝職業棋士60盤） Elo等級分理論峰值4858

• 1. 申真諝（3870）

*AlphaGo Lee v.18（2016年對戰4:1李世乭的版本）Elo等級分理論峰值 3739

• 2. 朴廷桓（3692）
• 3. 柯潔（3678）

也就是說從全歷史等級分或是AI的分析，許皓鋐戰勝的申真諝，應該可以說是古往今來圍棋史上最強、棋力達到最巔峰的棋手。許皓鋐能夠連續三盤都勝過世界等級分排名一、二、三名（棋力大約都是2016年初現世的AlphaGo v.18）的申真諝、朴廷桓、柯潔三位頂尖棋士，這三位不僅都是過去幾年的世界第一人，也可以說是曾經創下人類圍棋史上棋力新高，和當年AlphaGo棋力相當接近的頂尖高手。

或者說許皓鋐這兩天所展現的棋藝，真的不輸當年李世乭和AlphaGo的人機大戰，因為申真諝現在的棋力Elo值3870，是超過當年AlphaGo Lee v.18 理論峰值3739的，而朴廷桓的棋力也達到非常接近的3692。

許皓鋐和三位世界冠軍（申、朴、柯）的差距以Elo等級分來說，差不多是相當2016李世石和AlphaGo的差距，許皓鋐可以下到三盤全勝，再看每局許皓鋐大多是領先的勝率，真的是展現人類智力的巔峰狀態。

參考論文

• 圍棋職業棋士一代比一代更強：Lin YH. Life cycle patterns of professional performance from Go world champions. Psychiatry Clin Neurosci. 2022 Apr;76（4）:128-130.
• 西洋棋世界冠軍一代比一代更強：Strittmatter A et al. Life cycle patterns of cognitive performance over the long run. Proc Natl Acad Sci U S A. 2020 Nov 3;117（44）:27255-27261. doi: 10.1073/pnas.2006653117. Epub 2020 Oct 19.

本文經林煜軒（探索大腦的會談地圖）授權刊登，原文刊載於此

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責任編輯：朱家儀
核稿編輯：楊士範