导读：

「围棋是完全信息博弈。

在完全信息博弈里，机器战胜人类是必然的，没有任何值得惊奇的地方。

AlphaGo 不是一门技术，而是积累了50年的一系列AI核心技术的结合:MiniMax博弈 、Stochastic search、Learning from self play、Evaluation functions、Reinforcement learning、Two neural networks。而大数据、神经网络之类的技术，甚至都不能称得上是统计，它充其量只不过是算力+数据......

“解决问题的关键，在于对于知识的表达”----出自人工智能的创始人，MIT 人工智能系的鼻祖 Patrick Henry Winston 所著的《Artificial Intelligence》。」

完全信息博弈

首先，围棋是一种完全信息博弈（Sequential-move game of perfect information）。

什么是完全信息博弈呢？完全信息博弈是一种一定可以被破解的博弈。它具有以下特征：

规则明确（不是连规则都不知道或者朝令夕改）

局面有限（棋盘不是无限大）

信息完全（一览无余，没有底牌、战争迷雾之类）

确定性（不像大富翁游戏那样掷骰子）

两方（不像麻将或四国大战那样多方）

对抗性游戏（一方所得必然是另一方所失，没有合作共赢）。

常见的棋类游戏，如围棋、中国象棋、国际象棋、五子棋、跳棋，都是这样的例子。

完全信息博弈是最简单的一类博弈，也是最适合电脑处理的。随便更改任意一个条件，都会使问题变得更难，而不适用电脑求解，人类可以轻松胜过电脑。

策梅洛定理

根据策梅洛定理(Zermelo's Theorem)，完全信息博弈是一定可以被破解的。也就是说，在算力的发展下，电脑玩完全信息博弈是一定会胜过人类的。

「策梅洛定理：

在二位玩家间展开的步数有限的游戏中，如果双方拥有完全的信息（或双方每步都采用最优策略），则必有一方拥有不败策略。」

早在2007年，跳棋就已经被破解，这个游戏已经被找到了一方必不败的策略，在双方都不犯错的前提下，这个游戏只有一种结局，那就是和局。请大家想一下，当年和电脑玩跳棋的时候，如果你没有选择最简单的游戏难度（也就是没有要求电脑故意犯错），你，有赢过吗？换句话说，这个游戏其实已经死了。对于高手来说，不用下，就已经知道结局。

而其他的完全信息博弈，如围棋、象棋等，之所以还没有被破解，是因为计算机领域的终极问题----组合爆炸。

组合爆炸

策梅洛定律证明了解的存在，但是并没有直接给出解。随着算力的不断进步，围棋的破解迟早会发生，但是具体是什么时候发生，还是未知的。

为什么跳棋已经被破解了，但是围棋还没有呢？那是因为围棋太复杂了，围棋棋局的不确定性太大了......围棋的局面数目高达10的170次方，远高于国际象棋的10的46次方，而宇宙中质子的数目，也不过才10的80次方......如果从宇宙大爆炸时就开始计算围棋的破解，一直算到现在，也只是刚刚算了个开头。

蒙特卡洛博弈树搜索

围棋的博弈树的一个片段

电脑玩围棋，其实用的都是同一个算法----逆向博弈树搜索。也就是说，根据围棋的结局把所有的棋局分成三类：「黑子赢」、「白子赢」、「和棋」，然后根据时间的顺序逆向倒推，直至最初的棋局，也就是那个空空荡荡的棋盘，一个子也没有，将遍历到的每个棋局分类。如果一个棋局落子之后，其后的所有棋局可能中，黑子赢的概念更大，则归类为「黑子赢」，反之亦然。极端情况下，如果一个棋局无论以后怎么走，都必然走到黑子赢的结局，则称该棋局为黑子的必胜局，反之亦然。所以电脑求解围棋，本质上就是根据现场的棋局，遍历所有可能的棋局，构建一颗围棋的博弈树，然后选择自己胜算最大的落子策略。

然而，由于前面提到的围棋棋局的不确定性太大，棋局数目（也就是博弈树的节点数）高达10的170次方，不可能遍历完。计算机科学家只能通过近似的方法，暨蒙特卡洛树搜索来得到解。

其实，在AlphaGo之前，就已经有很多围棋游戏了，为什么都没有战胜人类，而AlphaGo却可以？相比其他的电脑围棋游戏，AlphaGo 真正的致胜招是什么呢？

知识就是力量

答案就是：AlphaGo 选择了正确的知识表达方法（矩阵）来表达围棋的棋局。

真正的AI之父 Patrick Henry Winston 在AI开山著作《Aritificial Intelligence》的第一章就说到：“解决一个问题的关键，就在于为这个问题找到正确的知识表达方法。”

“Good Representations Are the Key to Good Problem Solving”

围棋的棋局，方方正正，黑白棋子二元对立，非常适合使用二元矩阵来表述。AlphaGo 的致胜秘诀是它为围棋的棋局选择了正确的知识表达方法，而不是主流媒体宣传的是因为使用了深度学习。深度学习只不过是恰巧是使用矩阵来表达数据的模式识别算法而已。当AlphaGo 使用了矩阵描述围棋的棋局之后，逆向蒙特卡洛树搜索的效率突飞猛进，超过了同类的围棋类游戏，一举成名。而在舆论的误导和操纵下，人们都以为深度学习是AI的万能膏药，可以解决所有问题......从此以后，全世界的科研人员在资本的操纵下，都不再认真研究领域的知识表达和本体，而是将所有资源投入“大数据”，“大模型”，苦苦哀求天上能掉下免费的午餐。

可是，真正决定问题解决效率的是知识表示，而并不是所有问题都适合用矩阵来表示，否则的话，AlphaGo 成功这么多年了，同样拥有方方正正棋盘的象棋，AI为什么还是没有战胜人类呢？

参考文献

冲虚道长给你讲博弈论：AlphaGo需要的不是恐惧，而是理解 | 袁岚峰

知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/27233601