學圍棋的時候,我其實是在重新學怎麼跟 AI 相處

學圍棋的時候,我其實是在重新學怎麼跟 AI 相處

前陣子在錄塞掐 podcast 訪談黑嘉嘉圍棋的行銷長 Yoyo 的時候,他提到他最近在做一堂圍棋課,講的是從基礎一路帶到 AI 對弈的學習體驗。

老實說,圍棋這題我以前比較少碰。不是沒興趣,是一直覺得這東西門檻太高,不知道怎麼進入門檻,也不知道怎麼學得有感。

但聊完之後我腦子一直在想:如果這個切角,是從「AI 如何陪你一起學」開始的呢?

再加上我本來就蠻推 AlphaGo 的紀錄片,那種人機交會、互相試探的過程,一直是我很著迷的議題。AI 不是工具,而是對話對象。當我們開始學會跟它互動,學會從它的角度思考,人類的學習曲線就會出現新的轉折點。

2016 年 AlphaGo 打敗李世乭那場比賽,大家應該都還記得。但我印象更深的,是李世乭幾年後在訪談裡說:AI 出現後,整體棋譜水準直接升了一個維度

AI 不是只會快、算得準,而是下出了人類原本不會這樣選的路線。從那一刻起,我們就不只是用 AI,而是從 AI 身上重新學會思考的方式

這讓我想到 Anthropic 的 CEO Dario 曾說過的一段話:西洋棋在被 IBM 深藍打敗後,沒消失,反而變成一種文化現象。大師像明星、比賽像演出,AI 沒有取代棋藝,反而把它重新打磨得更細緻、更值得欣賞

這種人與 AI「彼此成就」的模式,現在已經不只是存在於高階研究機構,而是默默出現在每個人的生活裡。而我最近親身體驗到其中一個版本 —— 就是這門《黑嘉嘉圍棋》線上課程。

這堂課設計得很現代,也很注重設計體驗,不是把知識丟給你自己看完,而是設計一個互動的學習流程:

每講完一個觀念,系統會立刻出題讓你決定下一步怎麼下。你不是只是聽,而是要立刻做決定,錯了就補觀念、對了就推進。

整個學習流程很像我們做產品時的迴圈: 決策 → 回饋 → 優化

學習的感覺不再是被動吸收,而是節奏感很強的「互動對練」。 然後就是我最喜歡的部分:AI 對弈與覆盤系統。

它會根據你的棋風調整難度,不只是單純陪練,還會幫你分析哪一步判斷錯、哪裡風險沒看到。你甚至會覺得那不是電腦,而是一個默默陪你進化的教練。

這讓我再次篤定一件事:

AI 不是來取代我們的,而是來讓我們變成一個「更有可能完成進步」的版本。

以前我的性格大概是學棋學不到三天就放棄。現在我會下幾盤、挑戰一題,有時還會回去看哪一步犯錯最多。這整件事變得更好入門,也更有樂趣。

總之,這不是一堂圍棋課而已,它其實像是你親身參與一場「人機共學」的微型實驗。

如果你對 AI 怎麼影響學習方式、甚至改變我們理解「什麼叫技能」、「什麼叫進步」這些概念感興趣,我覺得你會喜歡這個體驗。


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(我體驗的是基礎課,有興趣可以參考一下互動畫面)

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加密貨幣金融卡 EtherFi 與 RedotPay 說明與推薦 ,回饋 3% 與出金怎麼選

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90億美金獨角獸 Cursor CEO:我們尋找的不是碼農,而是有品味的創造者

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