一、勝率分析
由於每輪賽後棋譜不全，本次分析僅收錄了部分可以收集到的棋譜。
這是第四輪勝率趨勢圖的合集，包含11盤圍乙對局與一盤老中醫的圍丙對局。
這是第五輪的勝率趨勢圖合集。
這是第六輪的勝率趨勢圖合集。
這是第七輪與第八輪的勝率趨勢圖合集，其中最後四張為第八輪。
以上數不清多少張圖，均為弈客鷹眼自動生成，點擊可看大圖。勝率默認為黑棋勝率，對陣在前者執黑。
勝率趨勢圖可以看到，完勝的對局少之又少。大多數的對局中，充滿了激烈的震盪，充分說明了局勢十分膠著。中後盤的逆轉，比比皆是，這也說明了在人類圍棋中耐力是一個非常重要的實力指標。在僅有的個別“完勝”的對局中，失敗一方也並非完全沒有抵抗，勝利一方也出現了很多失誤，這與AI的對局區別非常之大。舉個簡單的例子，朴永訓與甘思陽一局，看勝率是朴永訓一路走高，但是前半盤反覆非常之多。
為了進一步體現失誤對對局的影響，做一個最惡一手的分析：一局棋中選取黑白各自使自己勝率下降最多的一手，統計手數與勝率下降的值。
上方的散點圖橫座標為手數，縱座標為勝率下降值。點的顏色與縱座標相關，越偏黃綠表明數值越小，越偏紫紅表明數值越大。下方分別做了手數與勝率下降值的直方圖，以便更直觀的看出分佈形態。
從散點圖中可以看出，最惡一手出現的越晚，相對越嚴重。這裡有一個有趣的發現，最惡一手竟然有兩個點出現在了第二手的位置。由於勝率下降值十分接近，圖上看不出是兩個點。核查數據，發現這兩點均來自於執白的甘思陽——起手超高目，ELF怒降15.7%。另外，這兩局棋甘思陽的第二惡手是都是白4，還是超高目。
從手數的直方圖可以看出，最惡一手出現的時機較為平均。不過，在90手和150手附近還是有兩個明顯的峰值。這可能提示這一系列的對局，要麼致命敗招出現在百手之前；要麼就是一盤膠著的對局，後半盤任何一個細小的失誤都可能被無限放大。而勝率下降值基本符合對數正態分佈，峰值出現在25%附近，說明在這一系列的對局中人類最惡一手普遍降幅在25%左右。
從平均值來看，本系列對局的最惡一手平均手數為111.8，勝率下降平均值為32.75%。
除了最惡一手，首步惡手也能一定程度反應選手的水平與發揮。選取對局黑白雙方第一步勝率下降超過10.00%的一手，統計手數與勝率下降值。如果全局沒有一手超過10.00%的惡手，選取最惡一手。
上方的散點圖橫座標為手數，縱座標為勝率下降值。點的顏色與縱座標相關，越偏黃綠表明數值越小，越偏紫紅表明數值越大。下方也分別做了手數與勝率下降值的直方圖，以便更直觀的看出分佈形態。
從散點圖中可以看到，人類的首步惡手勝率的下降值和手數關係並不是很大，基本上很穩定。韓晗與張紫良的對局中，51手才出現了一步明顯的問題手，但是一步就降了81.22%，真的是從天堂到地獄了。不過韓晗後半盤發揮不錯，硬是完成了絕地逆襲。
手數的直方圖中，可以很明顯的看到在30手左右是唯一的一個峰值。這說明本系列的對局中，30手是一個過不去的坎。大量人類的比賽，也差不多在30手進入到序盤到中盤的過渡。邊角定型完畢後，人類的選擇容易出現迷茫，這一點對於所有的人類比賽都不例外。做了一個對數正態分佈，但是吻合程度並不好。
勝率下降的直方圖有一個極度尖銳的峰值，本系列對局中，人類第一個明顯失誤的勝率損失幾乎都在10%-16%的區間內。具體分佈形式，較為符合對數正態分佈，峰值出現在約13%的位置。
本系列對局的首步惡手平均手數為38.7，勝率下降平均值為17.04%。
這是本系列對局中最惡一手，來自於韓晗與張紫良的51手。實戰白棋脫先吃住上方，實地收穫很大。韓晗這步脫離主戰場的一手，很明顯是對下方的沖斷嚴厲性估計過高了。
這是ELF認為的本輪最刺激一回合，來自於姜東潤與朴永訓：黑棋73怒虧42.86%，白棋74反送44.89%。雙方對白棋的餘味，都有一定的漏算，只能說這種細小的地方，還是AI敏銳。
二、統計學數據
考慮對局雙方每手棋與AI推薦點勝率的差異平均值，並且計算方差，這兩項數據可以很好的反應對局者與AI的相似程度、發揮穩定性以及對局的激烈程度。平均勝率差異越大，提示棋手與AI選擇差異越大，對局也越激烈；方差，則是與發揮穩定性呈正相關。
本系列對局中，選手的方差與平均勝率差異的平均值為38.86、3.05，遠高於一般職業對局。這反應了，這一系列的對局中對局雙方存在較多失誤，並且對局十分激烈。前三輪的平均值為34.29、2.96，看來世界盃開賽後，棋手熬夜情況並不嚴重（誤）。
從直方圖中可以看到，選手的方差和平均勝率差異符合對數正態分佈，峰值在22、2.3附近。這說明，本系列對局中選手和AI每手棋平均虧損，大概率出現在2.3%附近。從某種角度上說，和AI下棋基本上40手就不行了，符合目前的一般認知。
三、吻合度
弈客鷹眼也給出了本輪吻合度的數值。
這是本輪全局、序盤以及中盤吻合度的前十。全局吻合度佟禹林73.65%傲視群雄，這也打破了上篇文章中黨毅飛創下的記錄。而佈局吻合度，四名韓國棋手外加許家元名列前茅，可見國外的一流棋手對AI也是研究十分深入。幸好，我們的優秀選手也沒有落下。而進入到中盤環節，陳浩76.67%的成績也是目前之最。可惜的是，陳浩的隊伍衝甲失敗，我們將會較少的看到這位年輕棋手的身影，不得不說是一個遺憾。
吻合度分區間做了箱型圖。本系列對局，全局、序盤（5-60手）、中盤（61-180手）以及官子（181手-終局）的吻合度平均值分別為：52.77%，57.10%，50.35%以及55.65%。這些值和職業棋手的平均水平相當。序盤吻合度高於全局，全局高於中盤，也是人類對局最顯著的指標之一。
考慮每一輪的全局吻合度，相對來說差異不顯著。總的來說，第五輪棋手整體的發揮可能最佳，第六輪兩極分化較為明顯，第七輪相對最差。
序盤的吻合度，也反應了第七輪選手整體發揮較差。
最反應棋手實力的中盤階段，也是第七輪吻合度最低。畢竟是關係衝甲的關鍵輪次，選手或多或少都有一些心理包袱吧。
從直方圖中可以更清晰的看出，選手每個區間吻合度都基本符合正態分佈。隨著棋局手數的增多，人類的選擇和AI的差異變大，從圖上的反應則是正態分佈的峰變得更寬更低。但是考慮全局的情況，選手的分佈反而非常集中，幾乎都在擠在55%附近。正態分佈曲線在75%以上就非常接近0了，說明人類棋手吻合度想做到75%以上也是幾乎不可能完成的事情。
四、總結
圍乙後半程的比賽，對局十分激烈。非常多平時不顯山不露水的棋手，其實都非常有實力。對於人類棋手，30手、90手以及150手是一個躲不過去的詛咒，各種失誤總是如噩夢般悄然而至。不過，人類的比賽也正因為失誤才更有魅力。
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