1. 围棋：从突破到绝对统治
- 里程碑事件：2016 年，谷歌 DeepMind 的 AlphaGo 击败韩国棋手李世石（4:1），成为首个在围棋上战胜人类职业九段的 AI；2017 年，AlphaGo 升级版（Master）以 60 连胜横扫中日韩顶尖棋手，包括柯洁九段；后续的 AlphaGo Zero 更是通过纯自我对弈（无人类数据输入），在 3 天内超越所有人类和旧版 AlphaGo。
- 当前水平：2025 年，新一代 AI 如中国的 “绝艺”（FineArt）、韩国的 “石子馍” 等，在国际赛事中保持全胜，棋力远超人类极限，能在复杂局面下精准计算数百万种可能，胜率评估误差极小。
2. 国际象棋：早期突破，持续领先
- 历史突破：1997 年，IBM 的 “深蓝” 击败世界冠军卡斯帕罗夫，是 AI 首次在标准比赛中战胜人类顶尖棋手。
- 技术升级：现代软件（如 Stockfish、Komodo）基于深度学习和蒙特卡洛树搜索，计算速度达每秒数十亿次，等级分（ELO）超过 3500 分（人类顶尖约 2800 分），让人类在正式比赛中几乎没有获胜可能。
3. 中国象棋与其他棋类
- 中国象棋：软件如 “象棋旋风”“名手” 等在职业赛事中屡胜人类冠军，通过海量棋谱训练和实时穷举计算，残局处理能力堪称 “完美”。
- 其他棋类：国际跳棋、五子棋、将棋等，AI 均已达到或超越人类最高水平，尤其在规则明确、可计算性强的游戏中优势显著。
4. 技术优势：算法与算力的结合
- 深度学习与强化学习：通过自我对弈（如 AlphaGo Zero 的 “零样本学习”），AI 能自主发现最优策略，突破人类经验限制。
- 蒙特卡洛树搜索（MCTS）：高效筛选关键走法，平衡探索与利用，在复杂局面下快速找到胜率最高的路径。
- 算力支持：分布式计算和专用芯片（如 TPU）让 AI 能在毫秒级内处理百万次模拟，远超人类大脑的计算速度。
5. 人类与 AI 的差距：竞技层面 vs 创造性
- 竞技领域：在纯计算和胜率优化上，AI 已全面碾压人类，职业棋手如今常依赖 AI 进行训练和复盘。
- 局限性：AI 缺乏 “直觉” 和创造性，某些非常规走法可能超出其训练范围，但在追求最优解的竞技场景中，这一 “缺陷” 反而是优势（稳定性极高）。
总结
在围棋、国际象棋、中国象棋等主流棋类中，电脑软件的水平已远超人类顶尖棋手，尤其在需要精确计算和策略优化的场景下表现出绝对统治力。这一成就得益于机器学习、算力提升和算法创新的结合，标志着 AI 在特定领域的智能超越了人类个体能力。对于普通玩家，AI 更多作为学习工具存在；而在职业赛场，AI 的 “无解” 表现已促使棋类运动向新的方向（如人机协作、规则创新）发展。
