三大棋难度排名

从人工智能（AI）的角度来看，AI 最早战胜人类的是国际象棋。

以下是三种棋类 AI 战胜人类的时间线以及难度排名：

AI 战胜人类的时间线
国际象棋： 1997 年，IBM 的深蓝（Deep Blue）电脑在六局比赛中以 3.5:2.5 的比分击败了当时的国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。

象棋： 2006 年，浪潮公司的“浪潮天梭”在与人类高手柳大华的对决中获胜。虽然象棋AI的起步比国际象棋晚一些，但由于其棋盘和规则相对简单，AI的发展速度非常快。

围棋： 2016 年，谷歌 DeepMind 研发的 AlphaGo 以 4:1 的比分击败了世界顶尖棋手李世石。这被认为是人工智能发展的一个重要里程碑，因为围棋被认为是这三种棋类中最难的。

三种棋类的难度排名
从 AI 的角度，这三种棋类的难度排名是：围棋 > 国际象棋 > 象棋。

这个排名主要基于复杂度和可能性：

象棋： 棋盘大小为 9×10，棋子种类和数量相对较少，规则也相对简单。这使得象棋的博弈树（game tree）——也就是所有可能走法的分支——相对较小。AI 可以通过暴力搜索（brute-force search）和预先设定的规则轻松地计算出最优走法。

国际象棋： 棋盘为 8×8，棋子种类和数量比象棋多，规则也更复杂。这导致国际象棋的博弈树比象棋大得多。虽然国际象棋的复杂性对 AI 来说是一个挑战，但它依然是有限且可计算的，因此早期 AI 就能通过强大的计算能力和搜索算法来应对。

围棋： 棋盘为 19×19，棋子只有黑白两种，但它的复杂性远超前两者。围棋的博弈树是这三种棋类中最大的，甚至比宇宙中的原子数量还要多。传统的搜索算法在围棋中几乎无效，因为需要计算的可能性实在太多了。AlphaGo 之所以能成功，是因为它采用了深度学习和神经网络等技术。它不是像传统 AI 那样去“计算”每一步，而是通过学习大量棋谱来“理解”围棋的宏观策略和直觉，这使得它能够像人类一样进行判断，甚至找到人类从未想到的下法。