AI难度（grAId）——结合了难度（grade）和人工智能（AI）——是线路难度换算这一古老问题的终极答案。多年以来，跨难度体系换算的话题伤害了攀岩者之间的友谊，并导致了无休止的讨论甚至恶言相向。因为世界各地的难度体系都依托于主观因素，因此多少存在一些缺陷。
AI难度系统 根据用户提供的信息自动为线路定级。它并不是基于某一个定级标准，而是使用数学模型来准确估算路线的难度，尽量排除定级时的主观因素。
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传统的路线难度换算没有正式的统计学基础。路线的难度是根据少数人的意见确定的——主要参考首攀的定级。
不同的攀岩者对路线的主观判断及他们的影响力导致了争议：甚至还有一些攀登俚语专门用来描述线路比它们的定级更难（“硬”）或更容易（“软”）。
同时，一些[难度体系]（/zh_hans/article/grades）使用整数定级（例如澳洲的Ewbanks体系），但对数值的增减缺乏正式的解释。而人们也很难反驳对于线路难度的主观判断：主观判断代表了意见，而非证据。
解决方案回到顶部
AI难度系统将成熟的全历史评价系统 (WHR)[1] 应用于攀岩领域，并借助它来准确估算线路的难度。
为了达到这个目标，该算法整合了攀登类型、攀岩者、路线和攀登时段等变量，对攀岩者和线路做出相应的评级，同一个攀岩者在不同时间段的攀登可能会形成不同的评级，而对攀岩者和线路的评级用于估算该攀岩者在某特定时间段完攀特定路线的概率。
有关此算法科学依据的详细信息，请阅读Dean Scarff[2] 的文章《使用全历史评价系统估算攀岩线路难度》。
如果您不知道其他人的攀爬水平怎么办？没关系，请留意那些在相同线路上与您的尝试次数大致相同的攀岩者。当您尝试其他路线时，可以通过他们的尝试次数预计您红点需要的次数。
这是科学定级制度的基础——观察实际的攀登结果，而非人们对线路难度的主观判断。相对准确的线路难度可以帮助您计算完攀线路的几率。
应用回到顶部
theCrag使用攀登信息来计算每条路线的AI难度，并使用内部的难度转换系统将其转换到相应的难度体系 并显示在相应的页面上。一条路线的完攀和尝试的记录越多，AI难度就越准确。AI难度会基于获得的数据定期更新，因此AI难度是会变化的。如果可用的数据量或数据的质量不足，theCrag将暂不显示路线的AI难度。
Literature回到顶部
- Rémi Coulom. “Whole-history rating: A Bayesian rating system for players of time-varying strength”. In: International Conference on Computers and Games. Springer. 2008, pp. 113–124.
- Dean Scarff. “Estimation Of Climbing Route Difficulty Using Whole-history Rating “. arXiv:2001.05388v3 [stat.AP] 20 Jul 2020
- Dean Scarff. “Making the Grade”. Vertical Life, 03-Aug-2020