AI 如何在围棋中教会人类应对复杂性

一项针对 1980–2026 年职业围棋对局的研究发现，在 2016 年 AlphaGo 取得超人突破后，顶尖人类棋手对局中的持续紧张度显著激增，落子模式也更接近神经网络引擎。该研究通过空间依赖矩阵谱半径量化战略紧张度，证实 AI 系统能作为认知脚手架拓展人类认知，帮助人类在高阶复杂决策领域打破传统局限。