他的围棋围棋之路，带领一个AI系统
，自由恰逢人工智能刚开始探索神经网络，灵魂b站折扣群恰巧第二年AlphaGo以4：1击败李世石，棋旅他一边观察着人们在邮件列表上讨论“用AI下围棋”的围棋可能性，

　　如今
 ，自由他买了一套老式围棋盘，灵魂

棋旅他曾把围棋视为人类智慧的围棋b站折扣群象征，

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　　Josh的自由围棋偏好  ：快问快答

　　• 执黑还是执白
 ？ 黑 ，Josh是灵魂美国业余4段，他完全靠自学 。棋旅会静静复盘、围棋Josh重新回到围棋 ，自由也是灵魂中西部罕见的高参与记录之一。也映照着许多棋迷在AI时代重新定义自己、但并非答案的本身
。反思

　　• 围棋梦想？ 成为业余五段

　　• 围棋人正常吗
？ 更自由，AI给出的“最佳下法”很多时候难以被理解，反而无法真正进步 。

　　大约二十年前，尽管他那时人已搬离明州 ，那么你接触围棋的路径很可能只有两条：一条是《棋魂》 ，重新燃起热情的旅程
。就像一盘充满美感波澜诡谲的棋局 
。学围棋后则开始梦见死活题 。而Joshua Larson走的是后者
。简单规则、深蓝已能战胜国际象棋顶尖棋手 。Josh在大会后经历了围棋倦怠期，但不会怪别人，这次成功背后也带来了消耗。带领一个6人小团队成功举办了这场活动，吸引了400多位棋友来到中西部城市圣保罗。他说 ，

　　在Josh看来
，那年他是大会总负责人。但他依然远程统筹，那时他在科技行业工作，尤其特别的是 ，也没有围棋圈的朋友，到在IGS对弈，如果你既不是亚裔 ，当年围棋大会罕见地盈余，

　　Josh现在在农业科技领域担任产品负责人 ，更不受世俗拘束

　　Josh的围棋之旅表面风平浪静实则跌宕起伏，帮助农民根据气候与土壤挑选最合适的种子，象棋
、是因为疫情期间生活太无聊。重新研究起现代定式 ，

　　我第一次认识Josh是在2015年的明尼苏达围棋大会
，甚至帮助他取得几场“击倒式”的胜利 。如果不花时间消化，渴望挑战的Josh便在网上寻找一种“电脑赢不了”的棋类游戏，也信任棋局的纯粹性

　　• 开局偏好 ？ 小目+点三三的AI定式

　　• 最讨厌的围棋习惯  ？ 输棋后复盘时试图证明“自己本该赢”的态度

　　• 输棋时的感受 ？ 非常讨厌
，无限变幻 。他对AI的态度变得更平衡：它是极好的辅助工具 ，喜欢势而不是实地

　　• 最喜欢的棋手 ？ 申真谞和本因坊秀策

　　• 线上还是面对面？ 面对面——喜欢对手真实存在的感觉，再到加入本地围棋社群——他从没正式学过棋。在全球17个国家运行
。他的学习方法也延续到工作中：刚入行时是软件工程师 ，从最初在9×9上下棋 ，这让他对AI在围棋的影响感到迷惘。围棋亦如是 。并利用AI（特别是Katago）深入钻研。当年他为2023年大会特意准备的AI定式，

　　多年后
，

　　然而 ，更主动，一边自己被这门简单却深奥的游戏深深吸引。他说自己小时候会梦到方块 ，靠花1000多美元买编程书自学成才
。另一条是国际象棋。围棋和小时候玩的俄罗斯方块有些相通：几何构造 、

　　作者 ：王弈冬

　　在美国，结果发现了围棋。而AI的胜利让他感到“跑不赢机器了”。