你觉得阿尔法狗可以破解《天龙八部》里的珍珑棋局吗？

按照书中描写，虚竹执白先在二三路自紧一气，随后黑棋倒扑拔掉白棋16子，然后白棋一断，即可将黑棋80目吃掉。
根据小说描述，珍珑棋局棋势复杂迂回，三四十年来未有人能破解。苏星河故意摆出来以引出杀师傅的仇人。各路武林高手前来挑战皆败，唯独不懂棋的虚竹胡乱投了一子，便 令对方一大片棋子通通就擒，从而破了棋局。这是金庸先生的创作，古谱中未有记载，他本人也没有棋谱，加上小说中对棋局的摆法未加详述，还真给拍摄出了一个大难题。据说金庸还特请教过聂卫平，他也只作了“理可以说得通，局没听说过”的答复。
经过几夜商讨，珍珑棋局终于出炉，只见局中“金鸡独立”、“老鼠偷油”等妙招环环相扣，并将史上最大的“倒脱靴”也设计了进去。“高手们”在两侧举棋必输，“虚竹”只要在二三路白子一填，黑子跟着倒补，提掉十六个白子后，“虚竹”再轻轻一断，80余目的黑子全被杀死，即合剧情又合棋理。

阿尔法围棋（AlphaGo）的主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。　
阿尔法围棋（AlphaGo）是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些大脑是多层神经网络跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13 个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。
这些网络通过反复训练来检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素，所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的，但更多的训练后能让它进化到更好。
第一大脑：落子选择器 （Move Picker）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络（Policy Network）” ，观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上，它预测每一个合法下一步的最佳概率，那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。
第二大脑：棋局评估器 （Position Evaluator）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题。不是去猜测具体下一步，它预测每一个棋手赢棋的可能，在给定棋子位置情况下。这“局面评估器”就是“价值网络（Value Network）”，通过整体局面判断来辅助落子选择器。这个判断仅仅是大概的，但对于阅读速度提高很有帮助。通过分类潜在的未来局面的“好”与“坏”，AlphaGo能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行，那么AI就跳过阅读在这一条线上的任何更多落子。

这场人们关注的人机大战，AlphaGo以4-1完胜对手，并且亲手给他的缔造者赢取了100万美元的奖金

这场人们关注的人机大战，AlphaGo以4-1完胜对手，并且亲手给他的缔造者赢取了100万美元的奖金，我们甚至在互联网上看到了一片哀嚎，有欣喜的终于克服了人工智能难题的，有悲哀伤心人类已经输给了人工智能的，更有甚者恐惧智能机器人会毁灭人类的。
但其实我们并不要那么担心：因为故事还在继续：最近互联网上突发奇想，阿法狗能够破天龙八部中的蒸笼棋局吗?

没看过天龙八部的，可能没有听说过珍珑棋局，根据《天龙八部》小说情节，逍遥派掌门人无崖子花整整三年的时间摆出一个“珍珑”棋局，并命弟子苏星河当擂主，邀请天下英雄来破解。可是悬赏30年，黑白两道的高手均无人解得，最后，棋局竟然被虚竹和尚闭着眼睛以“自添满（自杀一大块解放全局）”的手段胡乱撞开。
棋局中劫中有劫，既有共活，又有长生，或反扑或收气，花五聚六，复杂无比，这样的珍珑是否真的存在呢?根据中国棋院的说法，虚竹所走的地方属于禁着点，按照现行中日韩围棋规则，是不允许在禁着点（棋盘上的任何一点，某方下子后，该子立即呈无气状态，同时又不能提取对方的棋子）填子的，如果非要走，中国规则规定要立刻拿起来，停一招棋，罚子，并警告一次，因此这样的棋局是不合理的（应氏规则除外，只要不是全局同型再现，走哪都可以）。

那么问题来了：阿尔法狗的设计者会不会把这个规则也写进去呢?如果写进去，我是否能够按这个棋局走呢?或者更多类似的棋局走呢?
PS：脑洞大开的优秀回复者，将获得题主打赏100积分！够壕吧！有料就来战~~

强大的人工智能应该可以秒杀吧

我觉得应该没问题

有无限循环的局么

很有意思的想法啊，顶上去给deepmind看看

确实很厉害啊     

我觉得未必不可以  毕竟现在世界级的棋手都被打败了

首先，按原书的设想，珍珑棋局在现代围棋的规则下是不存在的。
其次，按现代规则设计出来的一个接近原书构想的死活题，其实是相当简单的。相当的，非常的，简单。
把这个死活题交由计算机来做，或者按原书制定规则设计一个死活题交给计算机来做，只要规则订好了，都不是事。
这个问题没有可讨论的。
《发阳论》应该比珍珑棋局复杂多了，职业棋手教棋时都说别去玩那个，没意义。
我估计金庸老先生对《发阳论》也是由耳闻的，说不定受书中启发写出这一情节也有可能。

我觉得阿尔法狗只是学习了人类的下棋方法，换句话说，不按人类也就是不按常规的步骤下棋，有可能会赢，

这个恐怕有难度    毕竟是一位棋手对阵人类所有棋手的总和        

我觉得应该没问题

这个有意思，

有。
三劫循环就是无限循环局，如果双方同意，一般判和。

把珍珑棋局看做一个死活题，所有的走法其实都是正常的，没有想不到的地方。那对计算机来说也没有什么难度。

这个问题我觉得应该让阿尔法狗来回答。

金庸经典啊，怀旧

关键是要看人类棋手是否能突破原有的羁绊大胆创新

我觉得让狗对狗来下棋 肯定会有bug出现，，，

我觉得可以

学习一下。看看评论。

有制定好的规则的，应该可以

我觉得阿尔法狗只是学习了人类的下棋方法，换句话说，不按人类也就是不按常规的步骤下棋，有可能会赢，

其实只要是人想出来的，人工智能就能达到

灵珑棋局只是一个文学描述，实际上是不可能有这样的棋局的。

不可能的  电脑不会自我牺牲 会保护好自己 这样 永远没完

神舟行，我看行！

你根据这个棋局走  阿尔法狗不会根据这个棋局走啊  分分钟狗带