人类对棋牌类游戏的拆解到了什么地步?
我来和你聊聊咱们对棋牌类游戏的琢磨劲儿，那可不是闹着玩的，早就玩出花来了，深入到骨子里去了。你想想，那些老祖宗留下的围棋、象棋，再到后来出现的扑克、麻将，它们流传了几百年甚至上千年，你想想这得多耐玩？这背后有什么东西在支撑着呢？
首先，得说说游戏本身的设计。棋牌类游戏看似简单，方块棋盘、几颗棋子，一副牌，或者几个筒条万字。但你仔细品品，这里的每一个元素都是经过了时间沉淀和无数玩家“实测”的。
规则的艺术： 棋牌游戏最核心的就是它的规则。围棋的“气”、“提子”规则，象棋的“马走日、象飞田”，扑克里的大小王、花色、点数关系，麻将的“吃、碰、杠、胡”，这些规则不是随便定下来的。它们构建了一个相对封闭但又充满变数的系统。玩家需要理解规则，然后才能在规则的框架下施展策略。这些规则本身就充满了博弈的智慧，比如如何限制对方的行动，如何为自己创造优势，如何处理不确定性。
策略的深度： 这才是真正让人着迷的地方。很多棋牌游戏都有着“简单上手，精通极难”的特点。
围棋： 这玩意儿简直是智慧的圣杯。它没有明确的胜利目标，只有“占地盘”这个相对模糊的概念。这带来了无限的可能性。从开局的“星位”、“挂角”，到中盘的“模样”、“攻杀”，再到官子的“收官”，每一步都牵扯着全局。计算棋子的生死、评估棋盘的得失、甚至预判对手的心理，都是非常复杂的事情。它不是简单的“走一步看一步”，而是要看到几十步甚至上百步的棋局。很多人研究围棋，会用到“流”的概念，比如棋子的“气势”、“厚味”，这些都是抽象出来的，但对理解棋局至关重要。现在还有很多用AI来分析棋局，发现了很多人类棋手之前没注意到的妙手，这说明了围棋策略的深度是远超我们想象的。
象棋： 象棋虽然比围棋的棋盘小，但它的策略同样不容小觑。它的“攻击性”和“棋子功能性”更强。每个棋子都有明确的攻击范围和走法，战术变化非常多。比如“弃子战术”、“杀王战术”、“残局战术”。尤其是残局，几颗棋子也能杀出万千变化，这考验的是玩家对棋子价值的精准判断和对局势的深刻理解。很多人玩象棋，会研究不同的“开局套路”，比如“飞象局”、“起马局”，这些套路背后都有着一套成熟的战术体系。
扑克（斗地主、德州扑克等）： 扑克类游戏最特别的地方在于它加入了“不确定性”和“信息不对称”。你不知道对手手里有什么牌，这叫做“信息不完全”。所以，除了对牌面的计算（比如计算概率、牌型），你还要学会“读牌”、“ bluff”（虚张声势）、“记牌”等等。尤其是在德州扑克里，“位置”的重要性不言而喻，你在有利位置可以更主动地进行博弈。玩家之间的心理博弈，比如通过下注的大小来传递信息，或者制造假象，这已经上升到心理学的层面了。
麻将： 麻将的乐趣在于它的“随机性”和“组合性”。你摸到的牌是随机的，但你需要根据摸到的牌来选择打出什么，保留什么，然后去朝着“胡牌”的目标努力。这涉及到概率的计算（比如听什么牌、谁的牌容易放枪），也涉及到对其他玩家出牌的判断（他们大概在做什么）。还有“碰、杠、吃”这些吃牌规则，让你可以在一定程度上影响别人的牌局，也增加了变数。有时候，别人一张牌打出去，你看到之后，就能大概猜出他听什么牌，或者他手里可能是什么牌，这就是信息差带来的策略。
随机性与策略的平衡： 很多棋牌游戏并不是纯粹的技巧游戏，它往往会加入一些随机性。比如扑克的发牌，麻将的摸牌。这种随机性让游戏更具趣味性和不可预测性，同时也让实力相当的玩家之间，即使有输有赢，也不会因为一方一直赢而失去兴趣。但关键在于，这种随机性是被策略所引导的。玩家需要运用策略来最大化好牌的收益，最小化坏牌的损失。比如，手里一副烂牌，你也可能通过精妙的打法，让对手出错，从而赢得一局。
再深入一点，我们对棋牌游戏的拆解已经不仅仅停留在游戏规则和策略层面，还包括了：
算法与AI研究： 围棋的AlphaGo可以说是里程碑式的事件。它证明了通过深度学习和强化学习，机器可以在一个完全依赖策略和计算的游戏中超越人类。这背后涉及大量的算法优化、神经网络设计、蒙特卡洛树搜索等技术。我们现在通过AI分析棋局，可以发现很多曾经被认为是“愚蠢”或“不合常理”的下法，实际上在更深层次的计算下是有其道理的。这反过来又极大地推动了人类对棋类游戏的理解。
心理学与行为经济学： 在多人对战的棋牌游戏中，尤其是有金钱或分数作为筹码的，玩家的心理状态至关重要。
决策心理： 人们在面对风险和不确定性时，会表现出不同的偏好。是保守地保住现有优势，还是冒险去搏取更大的胜利？这涉及到“损失厌恶”、“风险规避”等心理学概念。
认知偏差： 玩家可能会受到“赌徒谬误”（认为连续几次出现某种结果后，下一次出现相反结果的可能性会增加）、“确认偏差”（只关注支持自己判断的信息）等认知偏差的影响。
社交博弈： 在一些团队合作或多人对抗的游戏中，玩家之间的信任、欺骗、合作和背叛，也构成了重要的博弈元素。
教育与思维训练： 棋牌游戏被广泛认为是培养逻辑思维、计算能力、策略规划、专注力、抗挫折能力以及解决问题能力的绝佳工具。很多教育机构甚至将棋类纳入课程体系，就是看中了它们在思维训练方面的价值。我们通过分析棋牌游戏的内在逻辑，也在不断优化如何利用这些游戏来更好地教育下一代。
文化与社交属性： 棋牌游戏不仅仅是游戏，它们承载着丰富的文化内涵和社交功能。例如，麻将在中国是一种重要的社交方式，很多人通过打麻将来维系亲友关系。不同的棋牌游戏，在不同的文化背景下，也会演变出不同的规则和玩法，形成独特的地域特色。
总而言之，人类对棋牌类游戏的拆解，已经从最基础的规则理解，深入到了策略的无限变化、数学的概率计算、AI的算法优化、心理学的深层博弈，乃至其承载的文化和社会功能。我们就像在解构一个复杂的数学模型，又像在研究一个精密的社会系统，不断地从这些古老的游戏中挖掘出新的智慧和乐趣。这过程就像一个永无止境的探索，每一次深入，都能发现新的惊喜。
首先，得说说游戏本身的设计。棋牌类游戏看似简单，方块棋盘、几颗棋子，一副牌，或者几个筒条万字。但你仔细品品，这里的每一个元素都是经过了时间沉淀和无数玩家“实测”的。
规则的艺术： 棋牌游戏最核心的就是它的规则。围棋的“气”、“提子”规则，象棋的“马走日、象飞田”，扑克里的大小王、花色、点数关系，麻将的“吃、碰、杠、胡”，这些规则不是随便定下来的。它们构建了一个相对封闭但又充满变数的系统。玩家需要理解规则，然后才能在规则的框架下施展策略。这些规则本身就充满了博弈的智慧，比如如何限制对方的行动，如何为自己创造优势，如何处理不确定性。
策略的深度： 这才是真正让人着迷的地方。很多棋牌游戏都有着“简单上手，精通极难”的特点。
围棋： 这玩意儿简直是智慧的圣杯。它没有明确的胜利目标，只有“占地盘”这个相对模糊的概念。这带来了无限的可能性。从开局的“星位”、“挂角”，到中盘的“模样”、“攻杀”，再到官子的“收官”，每一步都牵扯着全局。计算棋子的生死、评估棋盘的得失、甚至预判对手的心理，都是非常复杂的事情。它不是简单的“走一步看一步”，而是要看到几十步甚至上百步的棋局。很多人研究围棋，会用到“流”的概念，比如棋子的“气势”、“厚味”，这些都是抽象出来的，但对理解棋局至关重要。现在还有很多用AI来分析棋局，发现了很多人类棋手之前没注意到的妙手，这说明了围棋策略的深度是远超我们想象的。
象棋： 象棋虽然比围棋的棋盘小，但它的策略同样不容小觑。它的“攻击性”和“棋子功能性”更强。每个棋子都有明确的攻击范围和走法，战术变化非常多。比如“弃子战术”、“杀王战术”、“残局战术”。尤其是残局，几颗棋子也能杀出万千变化，这考验的是玩家对棋子价值的精准判断和对局势的深刻理解。很多人玩象棋，会研究不同的“开局套路”，比如“飞象局”、“起马局”，这些套路背后都有着一套成熟的战术体系。
扑克（斗地主、德州扑克等）： 扑克类游戏最特别的地方在于它加入了“不确定性”和“信息不对称”。你不知道对手手里有什么牌，这叫做“信息不完全”。所以，除了对牌面的计算（比如计算概率、牌型），你还要学会“读牌”、“ bluff”（虚张声势）、“记牌”等等。尤其是在德州扑克里，“位置”的重要性不言而喻，你在有利位置可以更主动地进行博弈。玩家之间的心理博弈，比如通过下注的大小来传递信息，或者制造假象，这已经上升到心理学的层面了。
麻将： 麻将的乐趣在于它的“随机性”和“组合性”。你摸到的牌是随机的，但你需要根据摸到的牌来选择打出什么，保留什么，然后去朝着“胡牌”的目标努力。这涉及到概率的计算（比如听什么牌、谁的牌容易放枪），也涉及到对其他玩家出牌的判断（他们大概在做什么）。还有“碰、杠、吃”这些吃牌规则，让你可以在一定程度上影响别人的牌局，也增加了变数。有时候，别人一张牌打出去，你看到之后，就能大概猜出他听什么牌，或者他手里可能是什么牌，这就是信息差带来的策略。
随机性与策略的平衡： 很多棋牌游戏并不是纯粹的技巧游戏，它往往会加入一些随机性。比如扑克的发牌，麻将的摸牌。这种随机性让游戏更具趣味性和不可预测性，同时也让实力相当的玩家之间，即使有输有赢，也不会因为一方一直赢而失去兴趣。但关键在于，这种随机性是被策略所引导的。玩家需要运用策略来最大化好牌的收益，最小化坏牌的损失。比如，手里一副烂牌，你也可能通过精妙的打法，让对手出错，从而赢得一局。
再深入一点，我们对棋牌游戏的拆解已经不仅仅停留在游戏规则和策略层面，还包括了：
算法与AI研究： 围棋的AlphaGo可以说是里程碑式的事件。它证明了通过深度学习和强化学习，机器可以在一个完全依赖策略和计算的游戏中超越人类。这背后涉及大量的算法优化、神经网络设计、蒙特卡洛树搜索等技术。我们现在通过AI分析棋局，可以发现很多曾经被认为是“愚蠢”或“不合常理”的下法，实际上在更深层次的计算下是有其道理的。这反过来又极大地推动了人类对棋类游戏的理解。
心理学与行为经济学： 在多人对战的棋牌游戏中，尤其是有金钱或分数作为筹码的，玩家的心理状态至关重要。
决策心理： 人们在面对风险和不确定性时，会表现出不同的偏好。是保守地保住现有优势，还是冒险去搏取更大的胜利？这涉及到“损失厌恶”、“风险规避”等心理学概念。
认知偏差： 玩家可能会受到“赌徒谬误”（认为连续几次出现某种结果后，下一次出现相反结果的可能性会增加）、“确认偏差”（只关注支持自己判断的信息）等认知偏差的影响。
社交博弈： 在一些团队合作或多人对抗的游戏中，玩家之间的信任、欺骗、合作和背叛，也构成了重要的博弈元素。
教育与思维训练： 棋牌游戏被广泛认为是培养逻辑思维、计算能力、策略规划、专注力、抗挫折能力以及解决问题能力的绝佳工具。很多教育机构甚至将棋类纳入课程体系，就是看中了它们在思维训练方面的价值。我们通过分析棋牌游戏的内在逻辑，也在不断优化如何利用这些游戏来更好地教育下一代。
文化与社交属性： 棋牌游戏不仅仅是游戏，它们承载着丰富的文化内涵和社交功能。例如，麻将在中国是一种重要的社交方式，很多人通过打麻将来维系亲友关系。不同的棋牌游戏，在不同的文化背景下，也会演变出不同的规则和玩法，形成独特的地域特色。
总而言之，人类对棋牌类游戏的拆解，已经从最基础的规则理解，深入到了策略的无限变化、数学的概率计算、AI的算法优化、心理学的深层博弈，乃至其承载的文化和社会功能。我们就像在解构一个复杂的数学模型，又像在研究一个精密的社会系统，不断地从这些古老的游戏中挖掘出新的智慧和乐趣。这过程就像一个永无止境的探索，每一次深入，都能发现新的惊喜。
网友意见
说一个不可能被拆解的吧：印度斗兽棋。
印度斗兽棋（Arimaa）是个用强壮动物（像是大象和骆驼）推拉对手弱小的动物的游戏。当你的兔子偷偷地跨越板图抵达另一边时，你就赢得胜利。
它的设计对计算机来说十分难于计算，不像大局将棋一样有着极其复杂的棋盘，同时对人类来说仍然十分有趣。
印度斗兽棋对计算机来说很难计算的原因主要有以下几点：
- 平均而言，有超过 17,000 种可能的走法，而国际象棋大约有 30 种；这极大地限制了计算机的思考深度，但并不会影响人类。
- 开局定式是没有用的，因为棋子的起始位置不固定。
- 结束游戏的规则对计算机没有帮助，因为一局游戏可以在所有棋子仍在棋盘上的情况下结束。
而印度斗兽棋的盘面看起来十分简单：棋盘使用8*8的西洋棋棋盘，其中央4*4的角落有四格陷阱。棋子各方有十六颗。也就是国际象棋棋盘去掉四个格子。它有不同的吃子法，没有河，而且有独特的推拉和冰冻规则，可以强制对方棋子移动，十分有趣。
印度斗兽棋规则：
先手放先己棋放置自己的底线与次底线，放完再由后手方布置。两方放完方可行棋。
布置棋阵结束后，每方一回合可动己棋一到四著，着数任意分配至己方棋子。
移子：棋子可花一著至邻边空格，唯独兔子不可往后退。
拉：等级高的棋子可以花两著，对邻边的低等级敌棋，采取拉的动作。后者会移至前者的原棋格。
推：等级高的棋子可以花两著，对邻边的低等级敌棋，采取推的动作。前者会移至后者的原棋格，并使后者朝三方向之一移动一格至空格。方向只有上下左右。若被推动在边界的棋子，则是选择推到两直角方向之一的空格。
威：当棋子邻边之一有等级高的敌棋，而无友棋在其余邻边三格之一，则前者无法移动。
陷：棋子落于陷阱，且邻边无任何友棋，则前者立即被移出游戏。
先把兔子移至对方底横线即获胜；或消灭对方所有兔子也即获胜。
印度斗兽棋的状态空间复杂度可达10的43次方，赛局树（Game tree）复杂度达10的296次方，是目前的超级计算机可望而不可即的。印度斗兽棋入门较难，个人感觉和围棋差不多，变化也比围棋更多，值得花上一辈子的时间去钻研它，甚至它被誉为人类策略游戏史上最深度的游戏之一
我来说一个吧。
井字棋
——————
作为先手，只要占下一个拐角，对方在在剩下的8个位置中，有7个是必输的。剩下的一种方式，也最多只是平手。
这个游戏已经彻底完结了。只能糊弄糊弄小孩子了。
游戏开始后，二话不说先占上一个角，
①〇〇
〇〇〇
〇〇〇
那么对方总共有五种本质不同的应对策略：
- 占据靠近你的那条边
①⊕〇
⊕〇〇
〇〇〇 - 占据靠近你的那个角
①〇⊕
〇〇〇
⊕〇〇 - 占据远离你的那条边
①〇〇
〇〇⊕
〇⊕〇 - 占据对角
①〇〇
〇〇〇
〇〇⊕ - 占据中间
①〇〇
〇⊕〇
〇〇〇
- 对于第一种，占据一个相邻的边。
①⊕〇
〇〇〇
〇〇〇
你即可占据中间位置。
①⊕〇
〇②〇
〇〇〇
对方只能拦你。
①⊕〇
〇②〇
〇〇⊕
这时你占据相邻角即可完胜。
①⊕〇
〇②〇
③〇⊕ - 占据靠近你的那个角。
①〇⊕
〇〇〇
〇〇〇
你可以占据对角。
①〇⊕
〇〇〇
〇〇②
对方只能占中间拦截
①〇⊕
〇⊕〇
〇〇②
你占据相邻角即可完胜
①〇⊕
〇⊕〇
③〇② - 占据远离你的那条边
①〇〇
〇〇⊕
〇〇〇
你占据中间即可
①〇〇
〇②⊕
〇〇〇
对方拦你
①〇〇
〇②⊕
〇〇⊕
你又赢了
①〇③
〇②⊕
〇〇⊕ - 对方占据对角
①〇〇
〇〇〇
〇〇⊕
你占据相邻角
①〇②
〇〇〇
〇〇⊕
对方拦你
①⊕②
〇〇〇
〇〇⊕
你占据另一个角
①⊕②
〇〇〇
③〇⊕ - 对方占据中间
①〇〇
〇⊕〇
〇〇〇
你占据对角
①〇〇
〇⊕〇
〇〇②
此时分支出现：
1 .如果对方占据了角的位置：
①〇⊕
〇⊕〇
〇〇②
你拦一下，占剩余的一个角，即可。
①〇⊕
〇⊕〇
③〇②
2. 如果对方占据边上。
①⊕〇
〇⊕〇
〇〇〇
最后会成为一个死局。
①⊕〇
〇⊕〇
〇②〇
如果你是后手，而对面想当然地占了中间，那么最后最惨也只是平手。
已经有人把所有的可能都画下来了。
挺惊讶没人提国际象棋的残局数据库（tablebase）的。
目前国际象棋七个子及以下的残局已经被完全破解。也就是说，只要棋盘上棋子不多于七个，数据库就能判断出是白胜、和棋还是黑胜。如果是白胜或黑胜，数据库还能给出最快将杀的走法。想查询数据库可以用这个网站：https://syzygy-tables.info/ （现在lichess和chess.com的分析也有数据库功能）。
当然，数据库能赢或顶和，不代表人类能下出一样完美的棋，即使是世界顶尖的棋手也时常把复杂的必和残局走输。一个很好的例子是几个月前刚结束的卡尔森对涅波世界冠军赛第六局。115. Qxh4后棋盘上只剩下七个棋子，所以数据库能够告诉我们这个局面在理想状况下是和棋。
但即使是对于世界排名第五的涅波，想要在这个局面顶和卡尔森也难于上青天。果然，在130... Qe6后，数据库毫不留情地给出了白胜的判断。比赛中，卡尔森也成功的战胜了涅波。
另外一个令我印象深刻的例子是2020/21年候选人赛卡鲁阿纳对拉格拉夫，在疯狂的开局和中局之后，局面简化到车+兵对马+两兵的必和残局。残局中双方各有失误（拉格拉夫把和棋下成输棋，卡鲁阿纳又把赢棋下成和棋），最后还是卡鲁阿那拿下了胜利。
有些时候数据库的走法太匪夷所思，不仅人类无法计算，甚至有可能在50步和棋的规则下变成和棋。下面这个局面是七子残局中最长的将杀，白棋需要足足549步才能将死黑棋。然而由于五十步内既没有吃子或走兵，这个局面在真正的比赛中会是和棋。
最早的的七子数据库（Lomonosov Tablebases，我的答案里用的是2018年完成的Syzygy七子数据库）是2012年推出的，六子的残局在2005年就已经被破解，八子残局库仍在开发当中。
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