1樓：羅慟羅
什麼狀態空間多少，複雜度這些都不用提，其實那些不是最關鍵的。
象棋對計算機分析有個好處，就是能快速判斷局面優劣，可以找到乙個評價方式對局面打分，如果當前打分不足以說明發展趨勢，好辦，用這個打分方式對推演後的局面進行打分。當前局面下向後5手有100種走法，打分後90種會迅速丟分不成立，對成立的10種走法又延續分析，比如我們分析個20層，然後選擇當前可行的路。
圍棋這方面比較麻煩，在前中期是很難判斷優劣的。圍棋是分割與連線，不到官子，每乙個子落下到底能值多少是難以判斷的，以往的圍棋軟體是模糊判斷的，是用不準確的評價方式給局面打分。如果象棋的局面判斷函式有95%的準確，圍棋最多60%。
大家都攻克不了圍棋的局面評價函式，就這麼簡單，所以過去對圍棋軟體突破的希冀就是當電腦足夠好，然後全部延伸分析到官子階段，因為官子階段函式評價的準確性是比較高的。顯然，這對計算力的要求超出時代。
目前圍棋軟體的突破是自我學習的神經網路演算法，通過自我下棋總結區域性規律（某個角某種原則落子下一萬盤的勝率如何，一萬盤不夠兩萬盤，兩萬不夠繼續加），然後把這個規律固化，用以指導下棋。
可見，當前的象棋軟體是局面評估函式下棋，對任何局面打分，簡單直接。當前的圍棋軟體是經驗下棋，對任何局面給概率，基於概率的模糊判斷基於局面打分的模糊判斷。圍棋軟體跟象棋軟體的解決思路是不一樣的，對硬體的要求更高，數學複雜度提高很多倍。
說複雜度那種，是原始的思維，其實不管象棋還是圍棋都不會用窮舉法。雖然象棋窮舉的難度遠小於圍棋，但目前的電腦也做不到窮舉判斷，甚至近似的窮舉判斷。
就跟人生一樣，大多數時候不清楚自己的選擇是好是壞。如果我們有乙個辦法能精準分析當前人生選擇的優劣，那人就不值得活了。
2樓：劉春軍
為什麼人工智慧先打敗象棋頂尖選手，再打敗圍棋頂尖選手，而不是反過來？
上面的回答基本是錯誤的，現行的中國象棋和西洋棋的規則都存在人為限制和缺陷，中國象棋和西洋棋的規則中都缺少了奇偶校驗條件，AI和計算機只是利用規則的限制和缺陷戰勝人類棋手。現行的中國象棋、西洋棋、日本將棋、南韓象棋、其他象棋等等所有全球的象棋，都是興寶聯合象棋系統（中國世界象棋China's world chess）的其中乙個網格化單元模組。通過棋盤、棋子、走子規則、對弈模式的創新發明，把不同棋盤大小，棋子數量，走子規則、對弈模式的各種象棋作為系統的其中乙個網格化模組，把全球各種象棋統合起來成為乙個全新的全球象棋系統。
棋盤分為外棋盤和內棋盤兩部分，外棋盤一般由13×13格的格仔線槽復合棋盤組成，通過正位或者錯位格仔線槽與內嵌大小規格形狀各不相同的各種內棋盤相鏈結。內棋盤由興寶聯合象棋、中國象棋、西洋棋、日本將棋、南韓象棋、其它象棋等全球各種象棋棋盤組成。內外棋盤和棋子與規則、對弈模式構成乙個象棋網格化模組，形成模組化、系列化、網格化的新型全球象棋系統，通過時間同步維度躍遷規則技術架構體系，自身對弈的結果影響隊友博弈程序結果影響團體競技程序最終結果，實現多棋盤多模式無限組合團體競技構成帥與King世界大棋局，解決實現真正的團體競技技術問題。
通過時間同步維度躍遷規則技術架構體系多棋盤多模式無限組合團體競技構成世界大棋局，不同走法規則的棋子創新發明，不同數量的棋子排列組合形成各式各樣的象棋對弈模式，AI和計算機想戰勝人類棋手將是乙個遙遠的未來。只是乙個中國象棋和西洋棋的動態平衡對弈模式就能夠讓AI和計算機跪下喊爸爸！
象棋在通過棋盤、棋子、走子規則、對弈模式的創新發明，把不同棋盤大小，棋子數量，走子規則、對弈模式的各種象棋作為系統的其中乙個網格化模組，把全球各種象棋統合起來成為乙個全新的全球象棋系統，通過時間同步維度躍遷規則技術架構體系，自身對弈的結果影響隊友博弈程序結果影響團體競技程序最終結果，實現多棋盤多模式無限組合團體競技構成帥與King世界大棋局，解決實現真正的團體競技技術問題之後。因為圍棋是兩色平面棋，棋子落子後無法移動，所以無法提供時間同步維度躍遷規則技術架構體系實現多棋盤多模式無限組合團體競技，所以圍棋已經交出世界智力競技聖杯，象棋成為世界智力競技新聖杯！
一、西洋棋。
1、兵的走法修改為，不能夠後退斜線移動攻擊每次走一格，攻進對方區域底線立即公升變為後、堡壘、騎士、主教之中的任意一種棋子。
2、國王的走法修改為，能夠橫直斜任意方向每次走一格移動攻擊，攻進對方區域底線立即獲得本棋局的對弈勝利。
3、時間同步維度躍遷規則技術架構體系（多棋盤多模式無限組合團體競技——世界大棋局模式）。多棋盤多模式無限組合團體競技，各棋盤按照對弈模式時間同步限時走子，某棋盤對弈分出勝負之後，負方棋子清空，勝方棋子不能夠繼續昇變。勝方剩下的棋子依照時間同步維度躍遷規則技術架構體系進行子力的棋盤躍遷，無論任何棋子進入外棋盤進行維度躍遷，都只能夠橫直斜任意方向走一格移動攻擊，棋子進入相鄰隊友外棋盤之後交出棋子控制權給隊友，棋子通過外棋盤進入內棋盤邊線之後恢復原有規則功能。
隊友的勝負能夠影響團體成員的對弈程序和團體競技的最終結果。
4、上述第一第二點已經解決西洋棋的和棋問題，和棋的機率是百億分之一，沒有了和棋規則的確定性限制，時間同步維度躍遷規則技術架構體系（多棋盤多模式無限組合團體競技——世界大棋局模式）讓全球各種象棋組成乙個全球象棋系統，AI和計算機想戰勝人類棋手還是遙遠的事情。
3樓：科技創客
因為象棋軟體的估值函式可以直接來自於總結人類總結出的規則，而圍棋軟體難以使用類似於象棋的做法。後來才發現深度神經網路可以成功，因為深度神經網路可以自動提取特徵。重點是自動。
4樓：幻結
圍棋的可能性有361！種，象棋呢。
AI靠暴力計算加學習過往對局來提公升自身實力。哪個可能性更多，哪個的計算量就更大，就更容易出差錯。
所以，圍棋理論上應該是AI最難征服的棋類。隨著alphago的出現，AI的實力已經到了一種令人咋舌的地步了，因為它能夠征服圍棋。
5樓：
1997 年 5 月 11 日，當時的西洋棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫以 1勝2負3 平輸給 IBM 的電腦程式 「深藍」。 機器的勝利標誌著西洋棋歷史的新時代。
2023年3月，阿爾法圍棋與圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石進行圍棋人機大戰， 以4比1的總比分獲勝。
象棋的難度10的46次方，而圍棋的難度10的172次方。
6樓：至上栗子
這個問題，你隨便搜一下就能知道
象棋就和西洋棋一樣，有計算機可以記錄的有限解，運動的限制性使棋子的落點並沒有那麼多，組合起來也沒那麼麻煩
圍棋呢，361落點，每一步都能分化乙個完全不同的棋局，從所有結果來看，數量是極為龐大的，是象棋類沒法比的。從ai角度來看，也是更好歸類取勝的。
這就導致了計算機沒辦法用記好的棋盤來下棋，因為它算不出那麼多當然現在的技術說不定真的可以，但沒必要，ai已經自我訓練出了乙個套路，對圍棋界進行了一場「革命」，李世石柯潔之後，各路圍棋大佬紛紛表示看不懂但是人家ai就是贏了。
7樓：雷霸天下
計算機強大的窮舉法可以計算出象棋全部的走法，但是圍棋不可以，從第一步開始隨便走圍棋的下法分支比宇宙裡所有的原子都多，窮舉法是現在計算機辦不到的。
8樓：不會騎馬的牛
我覺得「為什麼人工智慧先打敗象棋再打敗圍棋？」這個問題本身就有問題。截至到現在，人工智慧並沒有打敗象棋和圍棋，只能說在象棋和圍棋領域超越了人類而已。
我認為如果象棋之神和圍棋之神降臨世界，會把現在的AI錘到生活不能自理。
我估計題主的意思應該是：為何人工智慧先在象棋領域擊敗人類棋手，然後才在圍棋領域擊敗人類棋手。
很多回答都是針對圍棋和象棋的特點進行分析，我對此有不同看法。AI的對手是人類，而不是象棋之神和圍棋之神，無論是圍棋還是象棋，人類棋手的智力水平沒有數量級上的差距，打敗人類棋手的難度與圍棋和象棋本身的難度沒什麼關係。
AI先在象棋領域突破人類棋手，我認為決定性的因素是投入大小。2023年「深藍」擊敗卡斯帕羅夫，AI首次在象棋領域擊敗人類最強棋手的時候，當時最強的圍棋計算機棋手叫做「手談」——1995~2023年連續三年圍棋計算機世界賽的冠軍。
「手談」的開發者是陳志行教授。陳志行教授是中山大學化學系教授，業餘五段棋手，退休之後因為興趣開發圍棋軟體。陳教授的軟體是在微機上進行開發，拿到世界冠軍的「手談」版本使用組合語言編寫除錯，後來為了提高開發效率才改為使用C語言進行開發。
相比之下，「深藍」是IBM使用大型計算機為平台，組織強大的開發團隊經過幾年時間的開發，達到了戰勝當時世界最強棋手的水平，而IBM是當時世界上最強大的計算機公司之一（其實可以把之一去掉）。
我對陳志行教授的研究精神充滿敬意，但雙方的投入差距，實在是太大。
其實如果不是deepmind團隊的突破，現在AI能否打敗圍棋最強棋手仍然是未知之數。在alphago之前，最強的圍棋AI仍然無法與職業棋手抗衡，某種程度上也導致了李世石在人機大戰開始前的輕敵思想。
9樓：說難
這個答案是肯定的，棋盤才多大，路數才有多少，人工智慧在定域運算的速度，每個人都望塵莫及。
但是下棋的意義是什麼？都說世事如棋，可世間萬物終不會像一盤棋那樣簡單，歸根結底，它不過是老祖宗發明的用來鍛鍊思維的工具而已，雖然我們在下棋的過程中，受益匪淺，我們漸漸有了耐心，學會布局，學會預知，學會判斷，學會抓住時機，擴大優勢，圍棋也好，象棋也好，都只是讓我們提前了解生活的小發明罷了。下棋的勝利，其實是最微不足道的。
這些人工智慧它不會了解，捨本逐末罷了，世界萬物又豈能一些醜陋的數字來代替，這個世界有一模一樣的事物嗎？有一成不變的東西嗎？就是我們現在體會到了二進位制的魅力，明確了「有」和「無」兩種狀態，但是還遠遠不夠！
棋不過是乙個工具而已，人工智慧也是，它們被發明的意義不過是服務於我們的生活而已，僅此而已。
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