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人类在哪些完全信息类游戏对电脑还有胜机

【人类在哪些完全信息类游戏对电脑还有胜机】 不含随机性因素的话
牌类全都要排除掉，牌类你自己也不知道下一张抽到什么
棋类（抑或说borad game）专门有统计的，围棋其实不是这其中计算复杂度最大的一个。
Game complexity - Wikipedia
如果只以经典棋类（chess）来分的话，那么围棋可以说是其中复杂度最高的了
传统棋类规则最重要的一条都是回合制，即你一手我一手。
只要在这个规则之下，被AI 踏破都是迟早的
Alpha Go也不例外的是用搜索算法去找出应该如何下子
所以，非常规则的游戏方式，缺少随机性的
对于AI来说，人类终究是有再也无法胜利的一天
反倒是那种具备一定随机性的，比如打牌、猜拳这些，计算机用正规的方法还不能保证稳赢
注：正规的方法指的是计算机得到的信息仅限于它从游戏中取得的信息，而不能包含他从对手身体状况中取得的信息。
因为有些算法在猜拳的时候可以通过判断人体极细微的动作预测下一个出什么，那个已经如同作弊了

■网友
规则性越弱的游戏电脑越弱。围棋其实是一种规则性很强的游戏，抛开棋谱啥的不谈，围棋的最基本规则很简单也很绝对，围死结束，下子只能下在棋盘内设置好的固定点上，除了下子位置外没有其他变数。所以说这种游戏实际上比的是计算和预测的能力，而非比的奇思妙想或者发散性思维，那么在这类游戏里计算能力强大的电脑会占据优势。反过来，规则性越弱，甚至规则本身会不断变化的游戏里电脑的表现就会很糟糕。比如你可曾听说过打魔兽或者星际很强的ai么，没有。电脑就算开了多倍资源和默认全图这种作弊手段也依旧弱到可怜。或者更现实一点的方面，电脑可以在围棋上击败世界冠军，但如果让ai去陪人聊天，那么现在世界上最好的ai的表现也不如一个四五十岁的普通大妈。
■网友
我本来是懒得回答的，但是看到比如你可曾听说过打魔兽或者星际很强的ai么，没有我必须纠正一下，已经有ai能够在fps战胜普通人类（貌似是在CMU随便找了几个学生）——改进一下估计可以战胜职业选手。这个东西的输入就只有屏幕上的东西。本质上来说，打fps难度要小于自动驾驶——君不见特斯拉都跑了好久了？都是通过视频图像作出相应的反应——fps倒是用不着保证不会死掉，但是自动驾驶需要。我认为目前在“有限规则博弈”中，人类已经彻底输给了电脑。在“无限规则”中，可能有翻盘的机会。什么是有限规则？就是规则可以列举——比如围棋等棋牌，所有规则都是明确的。但是有另外的情况是无限规则——这个就像《天龙八部》一样，随手引入一个扫地僧，战局就迥然不同。在小说的创作中，规则是不受限制的，就像扫地僧，或者各种救世主。如果我们把围棋看作一个代数空间，那么所有的情形小于3的361次方——其中黑子或者白子胜利的状态都是一个点——这个点有多少不清楚，应该是小于361！除以（361-棋子数量）！，这些都是天文数字，远多于现在人类观测到的宇宙的原子总数。在这样一个空间存在一个点集代表黑子赢，另一个点集代表白子赢——如果不出意外应该是两个类似于“超平面”的玩意儿。在这些点之间的路径密密麻麻，其中有些规律被人类总结成了“定势”，是通过观察特征来寻找这个空间的相似性以达到压缩数据的目的——这个类似于MP3压缩，是对整个空间的有损压缩，最后就构成了棋手的下棋方法。好像MP3里面有个高频抖动算法，大概是加入一些高频的波形来平滑效果——如同人类的“瞎下”，能够弥补“缺少信息”时候的东西，尽管这个和原来的声音是不一样的。对于人类来说，这个东西就是导致“不能得到最优解”。从钢铁诞生的那一天起，青铜兵器就只能用来当摆设。我觉得自从AlphaGo的硅基“生物”诞生的一天起，“碳基生物”可能就只能当个摆设，尽管目前还没有在各方面都实现。


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