博弈的关键是纳什均衡，方法论是零和博弈，然而实际下过围棋的人都知道，真正的高手往往不讲究博弈，而是善用混沌理论思想。
博弈只是一种极为粗浅的科学方法，如果以其为指导思想，往往会把思路局限在一个特定区域下寻找最优解，而忽视了更大的格局。博弈论的囚徒困境，给出的解答其实相当 naive。新手下围棋，往往是对方下一招，自己立马应一招，但高手下围棋，往往是你下你的，我下我的，制造变数和不确定性，在不确定中求生存求发展，如果从微观角度去观察一盘棋的时间状态过程，各个角，边，场，劫都是一个独立子系统，整体是一个极为复杂的系统，从几个相对固定的棋子开局，进入中盘，最后到终局，从没有出现过相同的两盘棋，完全是无法预测所有结果的，从这个角度去看，一盘棋其实就是一个混沌系统。当然现在人工智能能够穷举很多结果，但试想一下，如果把棋盘再扩大二倍、四倍、八倍呢？结果尚未可知。
棋局如果映射到人和实践上，也有同样的指导意义，在局势不明朗时，制造更大的混乱，从中找到适合自己的规律，披荆斩棘，最终一定能走向终点。然而如果患得患失，纠结于局部最优解，最终就会给自己锁上沉重的镣铐而永无脱身之日。
格局要大这个很赞同，也与自己最近的状态契合。这几个月遇到许多困难身心俱疲，从未如此怀疑自己。开导自己，想象宇宙的无穷大、人生的短暂和渺小，从人生的角度来回望，思考人生重要的东西。把自己放在更大的格局中面对目前的困难，感觉舒服多了。
哈哈，陷入局部最优，就是脑海中离线训练、推演的能力不足。博弈论很多是repeated games，需要多轮博弈才能找到均衡点。笨的人会亲自体验每轮博弈，聪明的人会提前算好一切。然而体验也有体验的好处，能有真正的感悟，前提是这个人还是得有一定的悟性。
其实有人说，围棋是给人下的。而人的棋，才是艺术、有哲学。阿尔法狗下的棋，其实是加强学习后找到奖赏最大的最优策略，而它不知道下棋到底是为什么，有什么意义。现在的AI都依赖大数据才能让电脑做基本的逻辑判断（分类、拟合预测、动态决策），这个其实类似于填鸭式的死记硬背，不是Intelligence。智慧是举一反三，从小数据总结规律，是能从苹果砸脑袋推出万有引力的科学，更是用笔下的文字和绘画，就能穿越千年依然摄人心魄的文学和艺术。
狂膜