人類棋手獲勝的機會將大幅度增加。21路棋盤或25路棋盤，沒有現成的人類棋譜可參考，AI的自我學習只能完全靠自己的千萬次對奕，其好壞效果仍需要與人類棋手對弈才得以檢驗。人類棋手的行棋經驗可以直接平移到更大的棋盤，對於更大規模的中盤對殺，棋盤越大，計算量將會呈現數量級的飛躍，但人類棋手的邏輯思維加直覺運算，其效率遠高於AI

順便說一下，我承認圍棋AI下九路棋盤很厲害，19路還可以。25路的評價只有四個字：AI不會下棋。我跟Leela用25路棋盤下過無數盤，最多可讓它25個子，我仍然取勝……

這個問題我覺得可以用反向思維解答：假設棋盤只有3*3，那麼計算量急劇減小，與AI戰鬥是不是不吃力了，犯錯的機率大幅度減小，人類贏棋的機率增加，隨著縱橫的增加，計算量增大，人類犯錯的機率隨之增大，，人類贏棋的機率減少

這個問題還真不好說。你看，電腦雖然是人類或者說是人腦所創造的，但已經表現出超強的計算能力了，在圍棋計算方面，人腦可以說是望塵莫及，這是有目共睹的。AL就是把在圍棋計算方面的能力發揮到了不可想象的地步了（也許還沒到極致）。圍棋盤的擴大，也許對於電腦來說增加了它圍棋計算能力的侷限性，但對於人類來說，何嘗又不是呢？甚至更大。所以在沒有實戰之前的判斷，都是我們基於對電腦計算能力的有限認知的理論推測。勝負難測啊，就好比柯潔與AL對弈之前的自信滿滿，而結果卻未能如願。當然，在此我絲毫沒有小看柯潔的意思。

不一定的，其實所有固定規則的智力比賽，都一定會被演算法破解掉，狗的演算法其實是數學家破解了人類目前對圍棋的理解方式，得到的演算法。也許有一天，會有一個不世出的高手，總結出新的圍棋理論，就有可能戰勝狗。

這個還用問嗎 ，肯定是棋盤越大人類勝率越低了。人類最主要的侷限性就是單位時間的計算力及計算深度，這個是圍棋最核心的地方，而這恰恰是AI 最擅長的地方，其他方面，佈局打劫收官等，AI 雖然不是最擅長，但配合恐怖的計算力，肯定不會比人類差的。這個就像計算器一樣，，10以內加減法人類不一定比機器慢，但是資料越大機器的優勢就越大。

嘿嘿，似乎應該人類機會要變大一些啊。計算量小的時候計算機不用靠什麼神經網路，什麼深度學習咯，什麼這個那個的，就是靠堆計算量也能比人類找到更優的解。這樣看如果擴大說不定人類希望多一些。但是這個事情真的是不好說，我也就是瞎猜。

看了很多回答，意淫的人類還是很多的。

19路的演算法已經戰勝人類，演算法上突破到25路並不太複雜，那些意淫的人類去弄懂演算法再說話。不懂演算法，你也接觸過庫函式吧，線上性遞增上，很容易就得到破解，非線性會難度大增。可惜，規則不變，還是線性遞增，人類就直接崩潰了。

諸位再想想，現在的19路也是從9路，11路，13路，17路慢慢增加的，原來棋路少，都能計算掌握了才增起來的，直到了19路發現無窮變化，終於人類自己畫上休止符，到此為止，先玩著。那些意淫的看看圍棋的棋路增長史應該有點覺悟吧！

說到大局觀，某些人類總在意淫自己的思維能力多麼強大，究其實還遠不如AI強勁的演算法和計算力。

一幫既不懂AI又不會下圍棋的人在回答圍棋AI問題。

首先，並非棋盤越大變化越複雜。圍棋規則是氣盡棋亡地多為勝，而活棋最普遍的方法是做兩眼或圍至少能做兩眼的地方。為什麼有金角銀邊草肚皮的俗語？就是因為邊角做活圍地都容易，越靠中央越難啊！所以不論多少路棋盤，必爭之地還是三、四線，誰見過佈局拆五六線的麼？因此越向中央，由於棋盤的對稱性，變化則越穩定。其實歷史上出現過二十一路圍棋盤，只是因為不增加變化反而讓棋水了很多而被淘汰了。

懂了這點再看AI就容易理解了，棋盤擴大雖然每個子的分支數多了，但其中大部分都落在價值等高線上，很容易過濾，因此對它而言難度並沒有增加。

綜上，棋盤增大，是毫無意義的設想。

先說結論，會增加。阿爾法狗的具體演算法沒有公佈，但是神經網路搜尋的方法大概也主要是透過計算判斷最優方法，大局觀佔的比例偏小，而棋盤越大越無法計算，所謂的直覺會更重要，這是人類擅長的地方，想象一下，如果是29乘29，佈局階段會更依賴感覺，人類更容易建立優勢，隨著棋盤增大，中腹重要性會不斷增加，當然中盤到收官階段還是人工智慧更厲害，但人類的機會還是增加了

是減小！當年道策讓其他的棋手，普遍是兩個子。棋手都說，如果棋盤是21路，要讓他們4個。道理很簡單，他是圍棋理論的創始人，對圍棋認識深刻，佈局就能贏別人一大截。阿法狗也一樣，除了幾局棋，人類堅持到了50手以後，90%的棋不到50手其實已經輸掉了。柯潔的第三盤，甚至到30手，已經結束了，因為下面的一塊棋變成了活死子，就是殭屍，職業棋手最噁心的局面。

肯定是增加。本人圍棋業二，哲學、博弈論愛好者。

先從圍棋歷史講不改規則的情況下，7路圍棋人類已經做出最優解，頂尖高手和機器比是55開；9路圍棋機器已經能做出最優解，人類的勝率為零，17路，19路機器目前也沒有窮盡一切局面，但人類的勝率顯然比9路要提高不少。那麼繼續增大棋盤呢，顯然勝率也會逐漸提高。

其次，從計算機演算法的角度解釋一下為什麼，隨著棋盤變大，計算量幾何級數式的變大，機器演算法會無法評估自己每手棋的勝率，一旦機器無法判斷勝負或者判斷自己已經負了它就會隨意亂走，在與李世石的比賽中就出現過，而且升級的版本依然有這個問題，機器要求認輸古力拒絕後，機器就開始亂走棋。

其三，從哲學邏輯學博弈論的角度解釋，對完全未知領域，人與人之間都是平等的，大家都是依靠運氣，靠運氣雙方的勝率就會回到55開，機器缺乏人類的主觀能動性，缺乏人類的邏輯分析，用已知事物類推未知事務的邏輯理解力，一旦超越了程式設定的邏輯範圍，它就變成了徹底的白痴，棋盤擴大到機器設定以外，人類勝率就會上升到百分之百。

阿爾法狗已經宣佈不再走圍棋了，因為這個東西沒意義了，人類第一已經落敗，擴大到25路也不過就是ai多花幾個月時間後變為世界第一。與其玩這種low玩意兒還不如去搞點有用的，如智慧醫院無人駕駛之類。

很遺憾的說， 棋盤越大，人力戰勝AI的機會越小；這要從人力學習圍棋的方式方法開始說起，最開始的基礎和理論之後，就要去學習各種定式，佈局，手筋，可以說一些計算完全都是靠記憶完成的，到了變化複雜，比賽焦灼的對殺時候，人與人拼的是心態，計算準確等等方面，一般會有一方由於計算錯誤下出一些不那麼完美的手，另一方取得勝利。 當棋盤擴大後，原來人力棋譜中的邊角理論和定式還可以用，至少什麼金角銀邊草肚皮還是對的，但是各個區域離得更遠了，這些佈局的呼應計算會以指數級增長，本來人腦對AI就是算力上的天差地別，人腦對於這361個點的變化尚且總結，嘗試了這麼多年，一旦擴大，不僅已有的定式和研究要大變樣，而且再進步的時間也會延長；而AI則不然，AI眼裡只有遊戲規則，多加了幾條線而已，無非就是多花點時間來算算，雖然也是由弱到強需要時間，但是這個時間比人類的研究要快的多的多，這是一個不可逾越的鴻溝；不過，棋盤擴大，人與人的比賽依舊有趣。

目前看應當是對人腦有利！

棋盤每增加一路，計算量會呈機何級數增加，但人工智慧也可以避免！儘管如此，可能對電腦來講，它無法進行標準的模糊思維，這是它的硬傷！對人腦來說，增大棋盤，計算量增加很有限！但是，不要忘了:人腦，數字運算能力太有限了，也是硬傷阿！

目前，人類也沒有研究過大於19x19的棋盤，規則、棋理也是什麼都不懂，所以只能泛泛而談。

減小。

19路的圍棋變化。AI並不單純靠運算能力取勝。事實上也沒有哪個AI具備這麼大的運算能力。

事實上，AI靠的是演算法。打個比方，從A到B，哪條路最好。正常的思維是每條路試一下，就清楚了。

但是當理論上有無數條路徑的時候，光靠一條一條去試就很麻煩了，那麼這種最佳化的演算法是怎麼做的呢？他從A點開始到B點去觀察。在單位時間裡從哪條路徑出來的人最多，AI就視為一個最優解。

這種演算法保證的是每一步最優解的機率最大化。哪怕棋局擴大，這種演算法也能合理作用。和棋盤上變化的多少已經無關了。

棋盤越大越複雜，區域性戰鬥差不多，但涉及引徵的話又會複雜點，所以只會增加人類的難度，再說電腦強在計算速度，大局掌控以及絕對的勝負計算，棋盤越大相對只增加計算速度而已，基本忽略不計了！倒是對電腦設計人員要求高了許多！說不定出bug的機率會增加，就這點對人類有點利！

首先，如果擴大直接找機器人單挑，那肯定是人類會獲勝，因為機器人沒有參考學習的資源。

那麼問題來了，如果棋盤擴大了，人類思考的範圍，棋路也要考慮的更遠更多，而機器人如果有學習參考物件，那麼假以時日，只會讓人類獲勝的利機率更小

肯定是機率越來越小嘛。

其實反向思維想一想，如果把棋盤縮小到只有一個交叉點，人機機率是55開。標準棋盤人勝出的機率不足一成吧。

再說了，如果擴大到無限大，人類可能連看都看不過來，更別說贏了，對計算機來說可能只是升級下處理器的事情。

回答這個問題，必須瞭解標準圍棋棋盤為什麼是19路。可能很多人會想，路數增加，圍棋難度不就大幅度上升了麼？其實不然，不管21、23甚至25路或更多，其難度是與19路基本持平的，道理在於不管是多少路，除了天元位以外，星位的位置相對棋盤是不變的。下棋時，對四個角的爭奪方法都是一致的，不會因為路數增加而有變化。區別主要在於邊和中央實地的爭奪，然而這個區別又因為體現到區域性，我們基本可以忽略四角已經存在的棋子對於爭奪邊和中央所造成的差異。因而整體而言，哪怕是幾百路幾千路甚至極大路數的圍棋，在不考慮時間耗費的情況下，下棋難度都極為接近。當然以上是針對人類而言。如果用計算機，那就大不一樣。至少在可見的未來幾十年，計算機和人工智慧不可能具備直覺，以及大局觀，而這是人類獨有的。這也是對於人類而言，21路以上乃至極大路數的棋盤，在人類眼裡沒有多大差異的終極道理所在。無論人工智慧發展到什麼地步，下圍棋，免不了窮舉搜尋，即便Alpha Go的蒙特卡洛演算法也得這樣，蒙特卡洛演算法已經極大優化了搜尋，這也是Alpha Go能夠戰勝人類的關鍵所在。而圍棋路數每增加兩路（棋盤必須是奇數路 所以得增加2的倍數路），搜尋量大致增加原有搜尋量的四次方（未經嚴格計算，不準確），所以如果是21路棋盤，我相信柯潔，啊不，一個業餘無段（不是五段哦）選手，就可以輕鬆戰勝Alpha Go。

增加很多。棋盤小，機器可以最大可能的計算出最優解，機器計算能力的優勢可以發揮的更充分一點。小與大人類都不可能計算最優解，人類的模糊思維和想象型推理有優勢，擴大棋盤對於人類的計算能力來說影響不大。

要知道即便宇宙每一個原子都是一臺超級電腦，所有的超級電腦共同運算也不可能窮舉所有的圍棋可能，