一、围棋他妈的到底有多少种可能性？
让我们先来看看常用的两种估计方法。
1.假设不会出现大家都被提光再从头再来的情况，那么，第一步有３６１种选择，第二步有３６０种选择，以后的情况大致如此，我们就以３６１为界，那么变化数是３６１！，约为１０的７６８次方。
2.另一种估计方法大概是宋朝的沈括老先生首先使用的：棋盘上每个点有黑、白、空三种状态，所以围棋变化数是３的３６１次方，约为１０的１７２次方，用沈老先生的说法，就是“连书‘万’字四十三”。这虽然也很大，但比起前面的估计值来，小得实在是太多了。
不幸的是，沈老先生的估计方法是错误的。他只考虑了这种种状态，却没有考虑这些状态间的相互关系。就比如数学中的图，沈老先生只考虑了顶点的总数，却忘了把连接顶点的边算进去了。
那么回到第一种方法计算出来的数值：１０的７６８次方，这又是个什么概念呢？我们知道，宇宙中所有基本粒子的总数，据估计为１０的８０次方。然而，对我们来说，10的768次方和10的80次方，又和无穷有什么区别？（这意味着把已知全部宇宙的物质做成内存，每个原子，干脆，每个夸克存储一种状态，都是远远不够的）
看到这里，你一定会想，哇，围棋的变化这么多啊！
那你就太天真了！

很遗憾的是,连第一种估计方法都是错误的。围棋真正的变化数,连１０的(３的３６１次方)次方都挡不住，大学学历的人都清楚，一旦出现指数天梯，那这个数字有多大已经是不可想象的了。
　 如果从结局入手的话，棋盘上一共３６１个点位，局终时每一个点位上不是白子就是黑子，要么就是空，也就是说每一个点位有三种选择，那么按照排列组合的规律，围棋的结局就有３的３６１次方＝１．７４０８９５６ｅ＋１７２
《梦溪笔谈》的作者沈括，就是用这种方法在计算，按他的话说，这个数字的大小是——连书“万”字四十三次！
这还单单只是结局的数量，因为围棋过程中势必会出现打劫——也就是双方互相提子的情况，这就导致了哪怕是同一种结局，也可能拥有着无数种完全不同的过程：比如这一局在第Ｎ手提子、那一局在第Ｎ＋１手提子；这一局连提两子，那一局隔一子提一子……沈括的这种算法，其实只是一个终态或者说静态值，并没有包含对弈过程中可能出现的动态变量。比如“２＋３＝？”沈括确实计算出了“５”这个答案，但是反过来说“５”却不一定等于“２＋３”，它也可以等于“１＋４”，如果取上小数的话，能够让“５＝？＋？”这个等式成立的值就是无穷多！
也就是说：围棋结局的数量确实是一个有穷的数值，但是导致这些有穷结局的过程量，却是无穷的！所以说围棋的棋局数量，是没办法枚举出来的，又所谓：纵横十九行，围棋千古无同局！　

二、你说了那么多废话，你怎么还不说阿尔法狗是怎么下围棋的？
阿尔法狗之所以能够战胜九段高手李世石。我们先来看看官方怎么用专业名词跟民众吹逼的：
“它背后主要的方法是 Value Networks（价值网络）和 Policy Networks（策略网络），其中 Value Networks 评估棋盘位置，Policy Networks 选择下棋步法。这些神经网络模型通过一种新的方法训练，结合人类专家比赛中学到的监督学习，以及在自己和自己下棋（Self-Play）中学到强化学习。这不需要任何前瞻式的 Lookahead Search，神经网络玩围棋游戏的能力，就达到了最先进的蒙特卡洛树搜索算法的级别（这种算法模拟了上千种随机自己和自己下棋的结果）。我们也引入了一种新搜索算法，这种算法将蒙特卡洛模拟和价值、策略网络结合起来。”
说了半天，阿尔法狗这些看起来很牛逼的什么鬼网络是什么意思呢？
其实很简单，阿尔法狗的两个网络——价值网络和策略网络，就是围棋中常说的“大局观”和“算子能力”。
价值网络给予了阿尔法狗对整个棋盘局势的判断，也就是大局观，大局观是人类棋手最大的优势，有了大局观，你可以在很短的时间内筛选掉绝大多数无用的落子。如今阿尔法狗装备了价值网络，使得阿尔法狗能够快速的判断整个棋盘哪里最为重要最为紧迫，做到主动出击而不是被动应战，能够“吃着碗里看着锅里”而不是“捡了芝麻丢了西瓜”。这是他能够从一堆围棋AI中脱颖而出的很大一个原因。
策略网络则是旧调重弹了。下过棋的都知道，对这一步棋后续的发展，能够预测得越后，一般就说明这个人水平越高。拿围棋举例，经过一段时间学习的人（达到了可以独立依照正常套路对局能力）一般可以思考落子后的两到三步的大部分可能性，达到段位级别至少能够分析五步，而对于李世石这种职业九段的大神来说，给他时间，他能分析到之后十多步的情况。然而这在阿尔法狗的策略网络面前都是不堪一击的，十多步的预测对于阿尔法狗来说那就是饶痒痒，可以说，在局部作战，阿尔法狗是无敌的。

四、回归标题
总而言之我跟你们这些人废话了这么多，就是想说一句：
你们这些整天穷举的啊，偶摸希裸衣！你们呐，穷举也是要按照基本法来的！不懂围棋又不懂编程，就不要瞎逼逼，不然闹出笑话下不了台的话就excited了！

六、穷举法(补充)
什么是穷举法？三体吧的起点是维基百科，落点是百度百科，于是我都翻了一遍给一些不理解概念的人来看。
维基百科
计算的复杂性最明显的算法就是穷举法，即寻找一切组合并取其最短。这种算法的排列数为n!(n的阶乘，其中n为节点个数)。用动态规划技术，我们可以在O(n22n))[1]时间内解决此问题。虽然这仍然是指数级的，但要比O(n!))快得多。
百度百科
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穷举法的基本思想是根据题目的条件确定答案的范围，并在此范围内对所有可能的情况逐一验证，直到全部情况验证完毕。若某个情况验证符合题目的全部条件，则为本问题的一个解；若全部情况验证后都不符合题目的全部条件，则本题无解。穷举法也称为枚举法。
爱问知识人
穷举法也叫枚举法或列举法。
在研究对象是由有限个元素构成的集合时，把所有对象一一列举出来，再对其一一进行研究。