三维围棋可行吗？难度有多大？
三维围棋，可行性几何？
简而言之，可行，但难度极大。 围棋本身就不是一个简单的游戏，将它搬到三维空间，简直是给本来就错综复杂的棋局加上了更多维度，想想都让人脑壳疼。
为什么说可行？
我们玩游戏嘛，总得有点想象力。三维围棋无非就是把棋盘从一个平面拓展到了一个立体空间。你可以想象一个立方体，每个面都可以落子，或者是一个更大的立体网格，像个三维的蜂巢。概念上完全没问题，我们脑子里可以构建出这样一个空间。
比如，最简单的设想是把传统的 19x19 棋盘摞起来。你可以想象有几个“层”的棋盘，每一层都是一个独立的围棋局面，但这些层之间又有关联。这种关联可以是通过特定规则连接，比如相邻层的同一位置可以相互影响，或者某些棋子可以“穿梭”到其他层。
更抽象一点的，可以是完全三维的网络结构，就像科幻电影里看到的某种能量网格，每个节点都可以落子，而落子之间的联系不再局限于前后左右，还多了上下。
那么，难在哪儿了？
这才是问题的核心！难度之大，超乎你我想象，可以从几个方面来拆解：
1. 规则设计的复杂性：
“气”的定义： 在二维围棋里，“气”是判断死活和连接的关键。到了三维，一个棋子周围可能不再是4个点，而是6个、8个，甚至更多。如何精确、公平地定义“气”，让它既能反映出棋子的生存状况，又不会导致计算爆炸，这是个巨大的挑战。
连接和切断： 二维围棋里，你通过棋子连接形成“链”，并通过围空来获得地盘。三维世界里，连接的概念会变得非常模糊。一串棋子在三维空间里蜿蜒曲折，它们算是一个整体吗？如何判断它们是否被“切断”？一个棋子被困住，是不是意味着它在所有维度上的邻接点都被堵死了？
“眼”的定义： “活棋”的标志是有“两个真眼”。在三维空间里，“眼”的概念会非常难以界定。一个空间是否能被绝对围住而不被对方的棋子侵入？这涉及到对空间的分割和封锁，可能需要更复杂的数学工具来描述。
胜负判定： 最终的地盘计算也会因为空间维度增加而变得极其复杂。是计算围住的体积？还是围住的“有效空间”？
2. 博弈论和策略的爆炸：
搜索空间的指数级增长： 这是最致命的打击。围棋之所以复杂，在于其巨大的搜索空间。一个 19x19 的棋盘，总共有 361 个落子点，每一步都有很多选择。三维化之后，虽然具体棋盘大小未定，但可以预见的是，可落子点的数量会呈指数级增长。如果是一个 NxNxN 的立方体棋盘，落子点数量就是 N³。相比于 N²，这简直是数量级的飞跃。
策略的不可预测性： 在二维围棋里，我们已经可以观察到很多精妙的战术和战略。三维空间会引入全新的战略维度。例如，一个在“上方”的棋子，如何影响“下方”的棋子？是可以通过某种“重力”或者“通道”来影响吗？这会导致出现很多我们现在无法想象的战术。
AI 的挑战： 现在的围棋 AI，如 AlphaGo，之所以强大，是因为它们经过海量数据的训练和强大的计算能力。如果将围棋扩展到三维，那么训练数据的量会指数级增长，现有的算法可能需要彻底重构，才能应对这种爆炸性的搜索空间。传统的蒙特卡洛树搜索等方法可能需要进行大量的优化和创新。
3. 人类的认知和可视化困难：
直观性差： 人类大脑在理解三维空间方面虽然有很强的能力，但在棋盘这种抽象的规则化三维空间里进行实时计算和战略推演，会非常困难。我们习惯了在平面上思考，三维的棋局会让我们在脑海中构建一个动态的三维模型，这本身就需要极高的空间想象力和专注力。
学习曲线陡峭： 即使有规则，要掌握三维围棋的技巧，估计比二维围棋难上十倍不止。普通玩家可能连基本的开局策略都难以理解，更别说精妙的杀棋和攻防了。
如果真的要实现，可能有哪些方向？
1. 简化规则，从小处着手： 不要一开始就搞个 19x19x19 的超级立方体。可以从一个小的立方体（比如 3x3x3 或 5x5x5）开始尝试，逐步增加维度或者棋盘大小。
2. 明确连接和影响机制： 设定清晰的规则，说明棋子之间是如何连接的，以及一个落子如何影响其周围的棋子。例如，是否只考虑直接相邻的点？还是有范围的影响？
3. 专注于特定类型的胜负判定： 也许不是单纯的“围地”，而是结合“吃子”和“围空”的综合判定，或者设计一种全新的胜负目标。
4. 利用计算机辅助： 也许三维围棋更适合在计算机上作为一种策略游戏来推广，由软件来帮助玩家理解和计算。
总而言之， 三维围棋在理论上是可行的，但其复杂性是指数级上升的。它不仅仅是围棋游戏本身的难度增加，更触及了计算科学、博弈论、甚至是人类认知能力的极限。如果有人真的能设计出一套完整、公平且富有策略深度的三维围棋规则，那将是人类智慧的一次重大飞跃！但在此之前，它可能更像是一个极富挑战性的科幻构想。
网友意见
金角银棱草面垃圾中间。
3D不合适人下，因为看不清。
对计算机来说，本质上2D和3D的区别不如对人的影响大。如果单纯是希望给电脑带来麻烦，只需要增加2D棋盘的大小，对现有的计算机技术来说，就已经相当灾难了。但是如果有算法或者硬件上的突破，相信计算机反而更容易适应3D而不是人类。
对于小型围棋盘（13*13，如果我没记错的话），AI已经能和职业中高段棋手媲美了。但在正规棋盘上，还差得远。
其实AI在围棋的发展远不如国际象棋。国际象棋方面，近20年前电脑就已经击败人类了。围棋的话，似乎现在最高实力也不过是媲美职业低段位（搜索了下，似乎最近结果是让4子战胜武宫正树九段，算的上业余高段的样子？），这还是近些年有技术突破的结果，之前围棋AI更是惨不忍睹。当然这和没有IBM这样的大公司不惜血本投入研发有关，不过围棋本质上也有很多不同的地方。
简单说，电脑围棋只能看见“术”，不能算到“势”。
AI在围棋上的突破是从蒙特卡洛模拟的应用开始的，一直以来围棋AI都是用某种基于围棋规则和经验的评估函数加上博弈树来推演。它给可能的落子打分，然后不断推演之后的变化。但是由于围棋的可能性超过大多数其他棋类，它的博弈树搜索空间几乎是无法用哪怕超级计算机在有效时间内准确推演的。尤其是序盘左右，博弈树推演到终盘按照现有计算力是几乎不可能的。这样电脑的开局甚至到中盘都会相当孱弱，无法正确应对（我不确定但我相信官子之类的电脑应该是更厉害的）。
蒙特卡洛方法是一种很邪恶技术。它的本质是随机模拟，并用随机模拟结果胜负的概率来评估一个子的效力。简单说就是，当我面临选择的时候，我看不清这些选择之后的万般变化，所以与其去勉强估算，不如我找几亿个傻子帮我随便下，然后我去统计不同选择最后的胜率。虽然我无法穷尽所有变化，但是我仍然能大致看出这些选择的优劣：因为我看到了“势”。
用这个方法去代替或者补充传统的，根据棋型来打分的评估函数，大大增加了AI对大局的判断力。之后的各种优化，比如并行化博弈树模拟，都是在这基础上的。
但是你也可以看到，这种对“势”的评估也并不是精确的，我相信职业棋手的对大局的判断还是要优于哪怕是几百亿个猴子的。蒙特卡洛方法可以说是出于对围棋艰深和现有计算力的不足而作出的迂回解决方案。但如果某天，计算机的计算力千万甚至上亿倍的增加（比如量子计算机？），那AI将有可能穷尽每个子所有的变化，象神一样一眼看穿结果，那人就基本没得下了。3D棋盘增加的变化只会让人更不适应。
大家来感受一下，在三维棋盘上下棋是什么感觉， 我 反正是醉了……
鉴于三维围棋的规则可能会有争议，这里用三维五子棋来做个示范：
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13.（太复杂了……必须开座标轴了…………）
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………………我已经要下吐了，让其中一方快点赢吧：
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至此，黄子胜，橙子「一失足成千古恨」…………
这里可以看到几个难点，就只列举刚刚下棋时碰到的问题：
- 难以摆放棋子，我后来被迫开了座标轴才勉强下下去；
- 外层的棋子会围住里边的棋子，根本看不到里边的样子；
- 规则复杂，甚至会出现几何上的问题；
- ……
=============Mathematica 源代码============
f[x_, y_, z_] := 0; data = Array[f, {8, 8, 8}]; Dynamic[Image3D[data, Axes -> True]] 类似的话题
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三维围棋？听起来就让人眼前一亮！我来给你好好掰扯掰扯这事儿，保证不带一点机器腔调。三维围棋，可行性几何？简而言之，可行，但难度极大。 围棋本身就不是一个简单的游戏，将它搬到三维空间，简直是给本来就错综复杂的棋局加上了更多维度，想想都让人脑壳疼。为什么说可行？我们玩游戏嘛，总得有点想象力。三维围棋无非............. -
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