为什么中国象棋界好像少听说围棋界阿尔法狗那样打败人类最顶级大师的轰动性事件？
中国象棋和围棋，都是咱中国流传千年的国粹，都讲究策略、布局、棋力。但要说起像围棋界 AlphaGo 那样，一举打碎人类最顶尖棋手，震惊全球的轰动性事件，象棋界确实好像没那么大的声响。这背后，其实有挺多道道儿，咱就掰开了揉碎了聊聊。
首先，得先说说这两项棋类项目本身的特性差异。
围棋，它的棋盘大（19路），棋子多（黑白棋子），而且每一步的落子，都可能对整个棋局的走向产生深远影响。这种“全局观”和“不可预测性”非常强。一盘棋下来，可能要下几百步，每一步的计算量和可能性都无比庞大。你可以想象一下，围棋就像一个庞大而复杂的迷宫，每个节点都有无数条岔路，而且这些岔路还会相互影响，形成一个动态的、不断变化的局面。
而象棋，相对来说，棋盘小（9x10），棋子少（共32个），每一步的攻击范围和作用都比较明确。它的变化虽然也很多，但相比围棋，那种“牵一发而动全身”的感觉要弱一些。象棋更像是在一个相对固定的场地里，进行一场精确的军事演习，每个兵种的移动方式、攻击范围都有限制，而且有明确的“王”需要保护。
这种根本性的差异，就直接导致了人工智能在两个项目上的突破路径和难度不同。
对于围棋来说，传统的计算机程序，比如“深蓝”打败卡斯帕罗夫的国际象棋，主要是靠“暴力计算”，也就是穷举大量的局面和招法。但围棋的局面太庞大了，穷举简直是不可能完成的任务。AlphaGo 厉害就厉害在它引入了“机器学习”和“深度学习”的技术，尤其是“神经网络”。它不是纯粹的“算”，而是通过学习海量的围棋对局，自己摸索出“感觉”和“直觉”，能够判断局面的优劣，预测对手的可能走法，甚至能走出一些人类顶尖棋手都难以理解但效果惊人的妙手。这种“以人为本”的学习方式，突破了传统计算机的局限。
象棋在这方面，虽然也有AI在发展，但因为其局面相对“可控”，传统的计算机“算力”优势依然能发挥很大的作用。象棋的AI，更侧重于计算深度和广度，优化搜索算法，让计算机能更快的找到最佳着法。虽然也有引入机器学习的尝试，但那种“颠覆性”的、像是“领悟”了围棋真谛一样的飞跃，在象棋领域还没那么明显。
其次，和“最顶级大师”的定义也有关系。
围棋世界，阿尔法狗对阵李世石、柯洁，那都是当时公认的、世界上最顶尖的几位棋手。他们的棋力已经达到了人类的极限，代表了人类围棋的最高水平。在这种情况下，AI能够以一种“碾压”的姿态出现，其带来的震撼力自然是无与伦比的。
象棋界，虽然也有世界冠军、特级大师，但“最顶级”这个概念，可能不像围棋那样，有一个非常明确的、跨越国界的、公认的“巅峰”。中国象棋的顶尖高手，大多集中在中国国内，虽然也有对外交流，但那种像围棋一样，全球顶尖棋手齐聚一堂，进行一场“人机大战”的公开盛会，在象棋界似乎没那么频繁和高调。
另外，推广和宣传的方式也影响了公众的认知。
AlphaGo 的每一次对局，特别是对阵人类最强棋士的比赛，都被包装成了“世纪之战”、“人工智能里程碑”，在全球范围内进行了大规模的直播和报道。谷歌公司在推广上也投入了巨大的资源，这使得这场“人机大战”成为了一个全球性的文化事件，深入人心。
象棋界虽然也有国内的比赛，也有顶尖高手的对决，但通常更多的是在棋迷群体中传播，对外的影响力相对有限。没有那样一个轰动性的、由科技巨头主导的、全球瞩目的“人机对决”的事件，自然也就少了那种“打败人类最顶级大师”的戏剧性。
还有一点，不得不提的是，象棋的“规则”和“变化”特点。
围棋的“和棋”是比较罕见的，大多数对局都能分出胜负。而象棋，存在“和棋”的情况，而且有时一场激烈的对局，最终以和棋告终，虽然棋力都很高，但可能不像一方惨败那样具有“轰动性”。
另外，象棋的“马走日”和“象走田”等一些独特的走法，虽然增加了趣味性，但同时也增加了一些“概率性”的因素。虽然AI可以通过计算来规避这些，但这种规则上的微小差异，在某种程度上也可能为人类棋手保留了一点点“出路”。
总结一下，象棋界没出现类似AlphaGo那样轰动性的“打败人类最顶级大师”的事件，原因可以归结为：
项目本身的复杂度和计算难度差异： 围棋的巨大局面和强烈的全局性，使得AI的突破更具颠覆性。
“最顶级大师”的界定和全球影响力： 围棋的全球化程度更高，顶尖棋手更具代表性。
AI技术突破的侧重点不同： AlphaGo更侧重于“学习”和“直觉”，而象棋AI可能更侧重于“算力”和“算法优化”。
推广和宣传的力度和方式： AlphaGo的“人机大战”被包装成全球性的文化事件。
规则和变化带来的细微影响。
这并不是说中国象棋AI不厉害，事实上，现在象棋AI的水平已经很高了，能够轻松击败国内顶尖的棋手。只是，它还没能像AlphaGo那样，在媒体的聚光灯下，以一种“屠杀”顶尖人类大师的方式，给全世界一个巨大的“惊喜”，从而造成那种级别的轰动。或许，这只是时间的问题，也或许，象棋的特性本身就注定了它不会以那样一种方式被“征服”。
首先，得先说说这两项棋类项目本身的特性差异。
围棋，它的棋盘大（19路），棋子多（黑白棋子），而且每一步的落子，都可能对整个棋局的走向产生深远影响。这种“全局观”和“不可预测性”非常强。一盘棋下来，可能要下几百步，每一步的计算量和可能性都无比庞大。你可以想象一下，围棋就像一个庞大而复杂的迷宫，每个节点都有无数条岔路，而且这些岔路还会相互影响，形成一个动态的、不断变化的局面。
而象棋，相对来说，棋盘小（9x10），棋子少（共32个），每一步的攻击范围和作用都比较明确。它的变化虽然也很多，但相比围棋，那种“牵一发而动全身”的感觉要弱一些。象棋更像是在一个相对固定的场地里，进行一场精确的军事演习，每个兵种的移动方式、攻击范围都有限制，而且有明确的“王”需要保护。
这种根本性的差异，就直接导致了人工智能在两个项目上的突破路径和难度不同。
对于围棋来说，传统的计算机程序，比如“深蓝”打败卡斯帕罗夫的国际象棋，主要是靠“暴力计算”，也就是穷举大量的局面和招法。但围棋的局面太庞大了，穷举简直是不可能完成的任务。AlphaGo 厉害就厉害在它引入了“机器学习”和“深度学习”的技术，尤其是“神经网络”。它不是纯粹的“算”，而是通过学习海量的围棋对局，自己摸索出“感觉”和“直觉”，能够判断局面的优劣，预测对手的可能走法，甚至能走出一些人类顶尖棋手都难以理解但效果惊人的妙手。这种“以人为本”的学习方式，突破了传统计算机的局限。
象棋在这方面，虽然也有AI在发展，但因为其局面相对“可控”，传统的计算机“算力”优势依然能发挥很大的作用。象棋的AI，更侧重于计算深度和广度，优化搜索算法，让计算机能更快的找到最佳着法。虽然也有引入机器学习的尝试，但那种“颠覆性”的、像是“领悟”了围棋真谛一样的飞跃，在象棋领域还没那么明显。
其次，和“最顶级大师”的定义也有关系。
围棋世界，阿尔法狗对阵李世石、柯洁，那都是当时公认的、世界上最顶尖的几位棋手。他们的棋力已经达到了人类的极限，代表了人类围棋的最高水平。在这种情况下，AI能够以一种“碾压”的姿态出现，其带来的震撼力自然是无与伦比的。
象棋界，虽然也有世界冠军、特级大师，但“最顶级”这个概念，可能不像围棋那样，有一个非常明确的、跨越国界的、公认的“巅峰”。中国象棋的顶尖高手，大多集中在中国国内，虽然也有对外交流，但那种像围棋一样，全球顶尖棋手齐聚一堂，进行一场“人机大战”的公开盛会，在象棋界似乎没那么频繁和高调。
另外，推广和宣传的方式也影响了公众的认知。
AlphaGo 的每一次对局，特别是对阵人类最强棋士的比赛，都被包装成了“世纪之战”、“人工智能里程碑”，在全球范围内进行了大规模的直播和报道。谷歌公司在推广上也投入了巨大的资源，这使得这场“人机大战”成为了一个全球性的文化事件，深入人心。
象棋界虽然也有国内的比赛，也有顶尖高手的对决，但通常更多的是在棋迷群体中传播，对外的影响力相对有限。没有那样一个轰动性的、由科技巨头主导的、全球瞩目的“人机对决”的事件，自然也就少了那种“打败人类最顶级大师”的戏剧性。
还有一点，不得不提的是，象棋的“规则”和“变化”特点。
围棋的“和棋”是比较罕见的，大多数对局都能分出胜负。而象棋，存在“和棋”的情况，而且有时一场激烈的对局，最终以和棋告终，虽然棋力都很高，但可能不像一方惨败那样具有“轰动性”。
另外，象棋的“马走日”和“象走田”等一些独特的走法，虽然增加了趣味性，但同时也增加了一些“概率性”的因素。虽然AI可以通过计算来规避这些，但这种规则上的微小差异，在某种程度上也可能为人类棋手保留了一点点“出路”。
总结一下，象棋界没出现类似AlphaGo那样轰动性的“打败人类最顶级大师”的事件，原因可以归结为：
项目本身的复杂度和计算难度差异： 围棋的巨大局面和强烈的全局性，使得AI的突破更具颠覆性。
“最顶级大师”的界定和全球影响力： 围棋的全球化程度更高，顶尖棋手更具代表性。
AI技术突破的侧重点不同： AlphaGo更侧重于“学习”和“直觉”，而象棋AI可能更侧重于“算力”和“算法优化”。
推广和宣传的力度和方式： AlphaGo的“人机大战”被包装成全球性的文化事件。
规则和变化带来的细微影响。
这并不是说中国象棋AI不厉害，事实上，现在象棋AI的水平已经很高了，能够轻松击败国内顶尖的棋手。只是，它还没能像AlphaGo那样，在媒体的聚光灯下，以一种“屠杀”顶尖人类大师的方式，给全世界一个巨大的“惊喜”，从而造成那种级别的轰动。或许，这只是时间的问题，也或许，象棋的特性本身就注定了它不会以那样一种方式被“征服”。
网友意见
弱问一句，为什么从来没听说过柯洁围棋下赢过我呢？我也是围棋冠军（曾是我们市的青少年冠军），但是柯洁围棋从来没赢过我；相比之下，那些一流职业棋手总是输给柯洁，是不是说明我比他们还强呢？
原来，柯洁从没赢过我，是因为不屑于和我下。随便一个比他弱得多的棋手都可以轻易战胜我了。
计算机要在象棋或者国际象棋上战胜人类，压根儿都不需要Deep Learning这样的技术，二十多年前的蒙特卡罗算法就已经吊打人类了。1997年电脑“深蓝”击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫[1]，而国际象棋与中国象棋的复杂度相近。实际上十多年前，手机上的象棋AI就可以吊打人类了，不是就有这样的段子么——
小区象棋冠军老大爷郁闷地说，现在的孩子们下象棋太厉害了，边玩手机边跟自己下，然后自己一丁点招架的能力都没有。
中国象棋和围棋，到底谁更复杂？要复杂多少？我们可以看一下维基百科上的复杂度介绍[2]。请注意这里的数字是幂指数，相差1就是差10倍，相差2就是差100倍。
可以看到状态空间复杂度，围棋比象棋要大131，也就是象棋复杂度的 倍，而博弈树复杂度是象棋的 倍。
也就是说，状态空间复杂度上，围棋比象棋要复杂
100000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 倍
而在博弈树复杂度上，围棋比象棋要复杂
1000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000 倍
所以可见不是因为中国象棋太复杂了，而是因为复杂度太低了，Deep Learning懒得出手……
参考
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