在2016年，谷歌的AlphaGo以4比1的成绩战胜了世界顶级棋手李世石，这一事件在棋界引发了一场关于人工智能（AI）的严峻讨论——人类棋手可能无法在对决中胜过AI。然而，这一论断近期因一位名为Kellin Pelrin的美国业余棋手的挑战而被颠覆。

Kellin Pelrin，一位非专业棋手，与哈佛大学AI研究者David J. Wu所开发的顶级开源围棋AI——KataGo展开了较量。面对AlphaGo和AlphaZero的结合体，Pelrin出人意料地以14比1的压倒性优势赢得了胜利。

为了准备这场对弈，Pelrin运用了一款由FAR AI公司提供的软件，与KataGo进行了数百万轮的模拟对局，以此挖掘出AI的弱点。在正式对战时，Pelrin采用了独特策略，即不定时地将棋子放置在棋盘的边缘，这种行为有效地分散了AI的注意力，使其忽视了即将形成的威胁，从而导致失败。

实际上，李世石在2016年与AlphaGo对决时唯一获胜的一局，已经暗示了AI在某些决策上的局限性。在那次比赛中，李世石在第78手走出了一步超乎AlphaGo预判的棋，这似乎触发了AI的逻辑错误，导致其在后续多次犯错，最终落败。

从后续AI专家的研究分析中可以看出，识别并利用AI的弱点，通过特定战术来战胜它们是一种可行且可复制的方法。然而，尽管此策略能击溃顶级围棋AI，但在面对具有一定经验的业余棋手时，却显得无能为力。

这一发现源自快科技的报道，揭示了在围棋领域，人类棋手与AI之间的对决并非单方面受制于后者。