1933 年秋天，吳清源執黑對本因坊秀哉，黑棋的前三手下了三三、星位和天元。這三手在當時都很少見，秀哉也不認同；這盤棋吳清源輸了兩目。
AlphaGo 出現以後，常聽到一種說法：吳清源的棋走在時代前面，AI 證實了他。 2016 年 AlphaGo 對李世乭的第二局，據新浪的整理，韓國現場的解說員說 AlphaGo 第 37 手有「昭和棋聖吳清源的風範」；同一篇也引了知乎棋迷的說法，認為吳清源對好棋壞棋的理解，二三十年間都和整個時代不同（新浪）。 2017 年，AlphaGo 團隊的黃士傑說，AlphaGo 很多棋步很像吳清源提倡的下法，是「由科學力量證明這是好下法」（中央社）。 2018 年，曹薰鉉形容吳清源當年「猶如人工智慧 AlphaGo 橫空出世」（新浪）。
這些說法都是拿幾手棋或一種棋風來比，靠的是印象。我沒找到有人把吳清源的棋整批交給 AI 評估，再拿同時代的對手來比。我在〈AI 以前，學會圍棋是學會什麼？〉寫過，一手棋在大局上好不好，AI 出現以前除了實戰成績與名人的背書，沒有別的東西能說明。今天我們多了 KataGo 這樣的 AI，可以回頭把這個說法量一次。
這篇想回答一個具體的問題：吳清源下出當年罕見的棋時，用今天 AI 的評估來看，有多少是好棋？他的對手呢？
怎麼算「罕見」與「好棋」？
我分析的是吳清源的十番棋。從 1933 年對木谷實的第一次十番棋，到 1956 年對高川格，共 95 局，對手是木谷實、雁金準一、藤澤庫之助、橋本宇太郎、岩本薰、坂田榮男和高川格。這些對手都是當時日本的頂尖棋手；十番棋多數採打込制，輸的一方會被降格，勝負攸關。棋譜來自 Andries Brouwer 整理的吳清源棋譜集（go_seigen.tgz），原始紀錄出自 GoGoD 棋譜庫。
每局我只看前 60 手，雙方各 30 手，因為新布石的爭議集中在開局，而開局也是最難靠計算判斷優劣的階段。每一手我記下兩個數字。
第一個數字是「罕見」：當年的職業棋手下這一手的機率。 KataGo 在 2024 年釋出一個用人類棋譜訓練的模型（KataGo v1.15.0），可以指定年代與棋力，例如「1939 年的職業棋手」，再問它在某個局面下每一點的落子機率。我讓每局都用對局那一年的職業棋手模型，機率低於 1% 的著手，算作當年罕見。
第二個數字是「不差」：KataGo 主模型估計的目數損失。 KataGo 在下這手之前和之後各估一次預期領先目數，兩者的差就是這手的損失；每個局面搜尋 500 次，規則與貼目依原棋譜（日本規則、不貼目）。損失不到半目的著手，算作不差。
所以「罕見但不差」的意思是：當年的職業棋手很少這樣下，今天的 AI 卻認為它幾乎沒有損失。合計的數字，我用兩支各自寫的程式分別算過，結果一致。
一手棋怎麼被算成「罕見但不差」？
取棋譜
- 95 局十番棋1933 年對木谷實到 1956 年對高川格
- 每局前 60 手雙方各 30 手
問當年的職業棋手
- 人類模型設定成對局那一年的職業棋手
- 落子機率低於 1%算「當年罕見」
問今天的 AI
- KataGo 主模型每個局面搜尋 500 次
- 損失不到半目算「不差」
資料來源：棋譜：Andries Brouwer 整理的吳清源棋譜集；模型：KataGo v1.15.0
結果
| 下的手數 | 當年罕見 | 罕見但不差 | 佔罕見手的比例 | |
|---|---|---|---|---|
| 吳清源 | 2,850 | 148 | 60 | 41% |
| 對手 | 2,850 | 124 | 25 | 20% |
首先，雙方下出罕見著手的次數差不多。吳清源是 148 手，約佔 5.2%；對手是 124 手，約佔 4.4%。這個差距在統計上不顯著（Fisher 精確檢定 p ≈ 0.15），也就是說，看不出吳清源比同時代的高手更常偏離常規。
其次，偏離以後的結果差很多。吳清源的罕見著手有 41% 損失不到半目，對手只有 20%，差距約 20 個百分點（p ≈ 0.0004）。同一位棋手的各手棋並不獨立，所以我也以「局」為單位重抽樣 4,000 次，這個差距的 95% 區間約在 10 到 30 個百分點之間。
最後，這個差距集中在罕見著手上。如果吳清源只是整體比對手強，他的常見著手也應該明顯比較好。但在常見著手（當年機率 1% 以上）裡，雙方不差的比例是 75% 對 72%，幾乎一樣。兩人真正分開的地方，是走出常規以後的那幾手。
吳清源的優勢在哪一種棋？
常見棋雙方差不多，差距出在罕見棋
說明：「不差」指 KataGo 估計損失不到半目；罕見指當年職業棋手模型的機率低於 1%
資料來源：作者以 KataGo 分析吳清源十番棋 95 局的前 60 手
門檻的選擇會影響數字，但不影響方向。罕見的門檻改成 0.5% 或 2%，不差的門檻改成 0.3 目或 1 目，九種組合裡，吳清源的比例都比對手高，差距在 7 到 21 個百分點之間。
依對手分開來看，藤澤庫之助和高川格的罕見著手，不差的比例最接近吳清源；其餘對手都明顯落後。
| 對手 | 局數 | 吳清源：罕見／不差 | 對手：罕見／不差 |
|---|---|---|---|
| 木谷實 | 16 | 42／13 | 32／4 |
| 雁金準一 | 5 | 7／2 | 6／0 |
| 藤澤庫之助 | 26 | 30／12 | 32／10 |
| 橋本宇太郎 | 20 | 30／15 | 25／6 |
| 岩本薰 | 10 | 15／5 | 13／1 |
| 坂田榮男 | 8 | 14／8 | 9／1 |
| 高川格 | 10 | 10／5 | 7／3 |
依時期來看，我原本以為這些好的罕見棋會集中在新布石時期，結果並非如此。
| 時期 | 吳清源：不差／罕見 | 對手：不差／罕見 |
|---|---|---|
| 1933–1938 | 5／15（33%） | 1／15（7%） |
| 1939–1945 | 11／41（27%） | 7／33（21%） |
| 1946–1950 | 18／40（45%） | 7／35（20%） |
| 1951–1956 | 26／52（50%） | 10／41（24%） |
1933 年那幾局樣本很小，但吳清源已經明顯領先；1939–1945 年差距最小，戰後兩個時期則都在 25 個百分點左右，吳清源罕見棋裡不差的比例也比戰前高。
吳清源的罕見棋，越下越準嗎？
罕見棋裡不差的比例，戰後拉開到約 25 個百分點
0204060193319391946195133 %27 %45 %50 %吳清源50 %7 %21 %20 %24 %對手24 %
- 吳清源50 %
- 對手24 %
數據
| 系列 | 時間 | 數值（%） |
|---|---|---|
| 吳清源 | 1933 | 33 |
| 吳清源 | 1939 | 27 |
| 吳清源 | 1946 | 45 |
| 吳清源 | 1951 | 50 |
| 對手 | 1933 | 7 |
| 對手 | 1939 | 21 |
| 對手 | 1946 | 20 |
| 對手 | 1951 | 24 |
說明：橫軸是各時期的起始年：1933–1938、1939–1945、1946–1950、1951–1956；1933–1938 年雙方各只有 15 手罕見棋
資料來源：作者以 KataGo 分析吳清源十番棋 95 局的前 60 手
1933 年對木谷實的十番棋第三局，吳清源第 1 手就下三三：1933 年職業棋手模型給它的機率只有 0.14%，KataGo 估計的損失只有 0.35 目。
這說明了什麼？
在我的資料裡，吳清源和同時代的頂尖棋手偏離常規的頻率差不多，但他偏離以後，以今天 AI 的評估來看，判斷準得多。這和他當年的處境相符：這些著手在對局當時，除了他自己的戰績，沒有別的東西能替它們辯護。在大局判斷上，確實有人比同時代的人判斷得準；現在，AI 讓我們能回頭量出這件事。
但 AI 量得出的就到這裡：它告訴我們吳清源這 60 手罕見棋不差，卻不告訴我們吳清源當時看到了什麼，為什麼他願意下別人不下的棋。要回答這些問題，還是得回到棋理。
這個方法有哪些限制？
第一，這個方法把 KataGo 的評估當成標準。「不差」的意思是「KataGo 認為不差」，而 KataGo 也算不完圍棋；它的評估是今天最好的近似，並不是證明。
第二，人類模型的訓練資料，很可能就包含這些對局。吳清源的棋如果在訓練資料裡，模型會把他的下法看得比較常見，他的罕見著手因此可能被少算；這對兩個比例的影響方向，我無法確定。
第三，數字有雜訊。每個局面只搜尋 500 次，零點幾目的差距並不可靠，有些著手甚至算出負的損失。開局時四個角彼此對稱，同樣的下法，機率會被分到四個點上，第一手附近的罕見程度也會被高估。
第四，這只是開局的 60 手，也只有十番棋。吳清源一生下了上千盤棋，中盤與官子是否也有同樣的模式，這份資料回答不了。