对局AlphaGo，我完全随机落子，无数盘中能否赢一盘？
这真是一个有趣的问题，从纯粹的理论角度来说，答案是…… 理论上，有可能，但可能性极低到可以忽略不计。 咱们就来掰开了揉碎了聊聊为啥。
首先，得明确咱们的“对局”是什么样的。你提到“完全随机落子”，这可是个大前提。围棋这玩意儿，可不是你随便扔两颗子就能下完的。你需要遵守规则，比如不能下在对方气已尽的棋子旁边（禁入点），也不能形成“打劫”的局面（在某些规则下）。所以，“完全随机落子”的真实含义是：在每一步，你都会从所有合法的落子点中随机选择一个落子。 AlphaGo当然也是按照围棋规则下棋的。
现在，我们把时间拉到无限远，假设你和AlphaGo下了无数盘，每一盘都是你随机落子。为什么说“有可能赢一盘”呢？
从概率的角度看：
围棋的局面非常复杂，但它终究是一个有限的游戏。每一次落子都是从一个可能性的集合中选择。即使你随机选择，也意味着你 有可能 选择到那个最终能让你获胜的落子序列。
打个比方，你就好比在玩一个超级无敌大的彩票游戏，每一张彩票都是一盘棋。这盘棋的走向，对于你来说是随机的。虽然绝大多数彩票都是“不中奖”（输棋）的，但理论上，只要彩票的数量是无限的，你就总有可能买到那张“中奖彩票”（赢棋）。
AlphaGo的强大之处：
我们之所以说可能性极低，是因为AlphaGo的强大是碾压性的。它并不是一个会犯低级错误的对手。我们可以这样理解：
1. AlphaGo的“目标”是胜利： AlphaGo是通过大量的自我对弈和学习，已经掌握了围棋的精髓，它知道哪一步棋是最好的，能最大程度地提升自己获胜的概率。你可以想象它在每一步都像在玩一个极其复杂的计算器，算出了最优解。
2. 你的落子是“反目标”的： 你随机落子，意味着你几乎不会有任何战术意图，不会去考虑全局的利弊，不会去构建阵势，不会去追求优势。你的落子，在AlphaGo看来，几乎都是“无效”甚至“损招”。
你可能会堵死自己的气： 随机落子，很可能在你不知情的情况下，把自己的棋子逼入绝境，瞬间失去大量的气，被对方轻易提掉。
你可能会送子给对方： 对方稍加一点计算，就能轻松地将你的棋子围住，然后“提子”，让你损失惨重。
你可能会给对方送“眼位”： 围棋里，“眼”是活棋的关键。你随机落子，很可能是在不知不觉中，为AlphaGo的棋子制造了完美的“眼”，让它变得更坚固。
你不会进行“战斗”： 围棋的魅力在于双方的攻防转换、生死搏杀。你随机落子，只会让局面变得混乱，而不会有任何连贯的攻势，更不会有任何有威胁的战斗。
无限盘的魔力（理论上）：
那么，为什么又说“有可能”呢？因为围棋的规则是死的，而“随机”的概念是无限的。
想象一下，有一盘棋，AlphaGo下出了一个非常绝妙的招法，让你几乎无处可逃。但是，在你的“随机落子”中，你恰好选择了那一个，那个在所有无数个合法落子点中，能够让你在接下来的几步中，通过AlphaGo的“失误”而“捡漏”的落子点。
AlphaGo的“失误”是什么？
一个已经学习到极致的AI，它真的会“失误”吗？这里的“失误”不是传统意义上我们人类棋手会犯的错误（比如算错、看漏）。对于AlphaGo来说，它的“失误”可能更像是：
极少数情况下，最优落子选择导致的结果并非立即获胜，而是需要多几步棋才能确认。 在你随机落子时，恰好碰上了这个“过程”，而AlphaGo在其内部搜索中，出于某种原因（尽管它极少发生），没有找到那个最快获胜的路径，反而让你有机会进入一个它还没来得及完全“处理”好的局面。
在你随机落子的情况下，局面变得极其诡异和复杂，超出了AlphaGo常规训练下的“最优解”的范围，虽然它仍然会选择当前最“好”的棋，但这个“好”的程度可能和你预期的不一样。 这种情况下，你纯粹是靠“运气”和“混乱”来达到一个它不期望的状态。
最关键的数字：
围棋的盘面变化数量是天文数字，比宇宙中的原子数量还要多。你可以想象一下，在你开始落子之前，你拥有无数条路可以走，每一条路都是一盘棋。AlphaGo在其中，可以精准地选择一条通往胜利的路。而你，就是在大海里捞针，而且针藏在比海滩还要大的沙堆里。
所以，总结一下：
理论上，只要你下的盘数是无限的，而且你遵循所有合法落子规则，“完全随机落子”的情况下，你就有可能在某一个概率极低的瞬间，碰巧选择了那一个足以让你在后续随机落子中，利用AlphaGo的某种“非最优”或“不确定性”而获胜的落子序列。
然而，这个可能性低到几乎不可能。 AlphaGo的学习能力和计算能力，让它在绝大多数情况下都能识别出你随机落子带来的“漏洞”和“机会”，并将其转化为自己的优势。你的随机落子，更像是给它送“学习材料”和“胜利点数”，而不是构成威胁。
打个更形象的比方：
你就好比站在珠穆朗玛峰顶端，你随机往下扔一个石子。世界上有无数条路可以从峰顶滚下去，而且每一条路都布满了陷阱和悬崖。AlphaGo就是那个能精确计算出如何从峰顶滚到山脚下而不受伤的人。你随机扔石子，绝大多数石子都会摔得粉碎，或者滚到看不见的深渊里。但理论上，也许有那么一次，你扔出去的石子，恰好滚到了一个隐藏的坡道，然后以一种极其罕见的方式，最终出现在了山脚下的某个特定位置。
所以，你问能不能赢一盘？从数学和逻辑上说，在无限次尝试中，任何非零概率的事件都有可能发生。但从现实围棋对弈的“有效性”和“策略性”来说，你随机落子的行为，几乎就是“主动认输”。
所以，如果你真的想赢AlphaGo，那还是老老实实学习围棋的招法和策略吧！随机落子，只能是对你和AlphaGo双方时间极大的浪费。
首先，得明确咱们的“对局”是什么样的。你提到“完全随机落子”，这可是个大前提。围棋这玩意儿，可不是你随便扔两颗子就能下完的。你需要遵守规则，比如不能下在对方气已尽的棋子旁边（禁入点），也不能形成“打劫”的局面（在某些规则下）。所以，“完全随机落子”的真实含义是：在每一步，你都会从所有合法的落子点中随机选择一个落子。 AlphaGo当然也是按照围棋规则下棋的。
现在，我们把时间拉到无限远，假设你和AlphaGo下了无数盘，每一盘都是你随机落子。为什么说“有可能赢一盘”呢？
从概率的角度看：
围棋的局面非常复杂，但它终究是一个有限的游戏。每一次落子都是从一个可能性的集合中选择。即使你随机选择，也意味着你 有可能 选择到那个最终能让你获胜的落子序列。
打个比方，你就好比在玩一个超级无敌大的彩票游戏，每一张彩票都是一盘棋。这盘棋的走向，对于你来说是随机的。虽然绝大多数彩票都是“不中奖”（输棋）的，但理论上，只要彩票的数量是无限的，你就总有可能买到那张“中奖彩票”（赢棋）。
AlphaGo的强大之处：
我们之所以说可能性极低，是因为AlphaGo的强大是碾压性的。它并不是一个会犯低级错误的对手。我们可以这样理解：
1. AlphaGo的“目标”是胜利： AlphaGo是通过大量的自我对弈和学习，已经掌握了围棋的精髓，它知道哪一步棋是最好的，能最大程度地提升自己获胜的概率。你可以想象它在每一步都像在玩一个极其复杂的计算器，算出了最优解。
2. 你的落子是“反目标”的： 你随机落子，意味着你几乎不会有任何战术意图，不会去考虑全局的利弊，不会去构建阵势，不会去追求优势。你的落子，在AlphaGo看来，几乎都是“无效”甚至“损招”。
你可能会堵死自己的气： 随机落子，很可能在你不知情的情况下，把自己的棋子逼入绝境，瞬间失去大量的气，被对方轻易提掉。
你可能会送子给对方： 对方稍加一点计算，就能轻松地将你的棋子围住，然后“提子”，让你损失惨重。
你可能会给对方送“眼位”： 围棋里，“眼”是活棋的关键。你随机落子，很可能是在不知不觉中，为AlphaGo的棋子制造了完美的“眼”，让它变得更坚固。
你不会进行“战斗”： 围棋的魅力在于双方的攻防转换、生死搏杀。你随机落子，只会让局面变得混乱，而不会有任何连贯的攻势，更不会有任何有威胁的战斗。
无限盘的魔力（理论上）：
那么，为什么又说“有可能”呢？因为围棋的规则是死的，而“随机”的概念是无限的。
想象一下，有一盘棋，AlphaGo下出了一个非常绝妙的招法，让你几乎无处可逃。但是，在你的“随机落子”中，你恰好选择了那一个，那个在所有无数个合法落子点中，能够让你在接下来的几步中，通过AlphaGo的“失误”而“捡漏”的落子点。
AlphaGo的“失误”是什么？
一个已经学习到极致的AI，它真的会“失误”吗？这里的“失误”不是传统意义上我们人类棋手会犯的错误（比如算错、看漏）。对于AlphaGo来说，它的“失误”可能更像是：
极少数情况下，最优落子选择导致的结果并非立即获胜，而是需要多几步棋才能确认。 在你随机落子时，恰好碰上了这个“过程”，而AlphaGo在其内部搜索中，出于某种原因（尽管它极少发生），没有找到那个最快获胜的路径，反而让你有机会进入一个它还没来得及完全“处理”好的局面。
在你随机落子的情况下，局面变得极其诡异和复杂，超出了AlphaGo常规训练下的“最优解”的范围，虽然它仍然会选择当前最“好”的棋，但这个“好”的程度可能和你预期的不一样。 这种情况下，你纯粹是靠“运气”和“混乱”来达到一个它不期望的状态。
最关键的数字：
围棋的盘面变化数量是天文数字，比宇宙中的原子数量还要多。你可以想象一下，在你开始落子之前，你拥有无数条路可以走，每一条路都是一盘棋。AlphaGo在其中，可以精准地选择一条通往胜利的路。而你，就是在大海里捞针，而且针藏在比海滩还要大的沙堆里。
所以，总结一下：
理论上，只要你下的盘数是无限的，而且你遵循所有合法落子规则，“完全随机落子”的情况下，你就有可能在某一个概率极低的瞬间，碰巧选择了那一个足以让你在后续随机落子中，利用AlphaGo的某种“非最优”或“不确定性”而获胜的落子序列。
然而，这个可能性低到几乎不可能。 AlphaGo的学习能力和计算能力，让它在绝大多数情况下都能识别出你随机落子带来的“漏洞”和“机会”，并将其转化为自己的优势。你的随机落子，更像是给它送“学习材料”和“胜利点数”，而不是构成威胁。
打个更形象的比方：
你就好比站在珠穆朗玛峰顶端，你随机往下扔一个石子。世界上有无数条路可以从峰顶滚下去，而且每一条路都布满了陷阱和悬崖。AlphaGo就是那个能精确计算出如何从峰顶滚到山脚下而不受伤的人。你随机扔石子，绝大多数石子都会摔得粉碎，或者滚到看不见的深渊里。但理论上，也许有那么一次，你扔出去的石子，恰好滚到了一个隐藏的坡道，然后以一种极其罕见的方式，最终出现在了山脚下的某个特定位置。
所以，你问能不能赢一盘？从数学和逻辑上说，在无限次尝试中，任何非零概率的事件都有可能发生。但从现实围棋对弈的“有效性”和“策略性”来说，你随机落子的行为，几乎就是“主动认输”。
所以，如果你真的想赢AlphaGo，那还是老老实实学习围棋的招法和策略吧！随机落子，只能是对你和AlphaGo双方时间极大的浪费。
网友意见
答案是不能。
你赢不了。
很简单的道理，你的时间是有限的。狗的时间无所谓。
即使假设你的时间也是无限的，你也赢不了。
因为围棋的规则不可能让你随便下子。在一个点上你不可能重复下二子。所以你就做不到每一步都是随意下子！
这样的话就变成你必须避让有子点位，随意性就被破解。前题条件失效的情况下。只看双方功力。你觉得能赢么？
无限猴子理论是无限时间。无限猴子。无限电脑键盘。
而我们知道宇宙都不是无限的。而宇宙寂灭时间也没有意义。所以这个假设是建立在超越我们宇宙的基础上的。它才成立，而在宇宙框架下，他也不成立。
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