这与“已解决的游戏”的概念有关。一般而言，具有完美信息的两名玩家回合制游戏（国际象棋就是一个例子）可以导致所有三种可能的结果：白方强制获胜、黑方强制获胜或强制平局。

简短但不令人满意的答案是，国际象棋没有解决，也不清楚是否可以。通常认为白方先手有优势，因此可能的结果被认为是白方强制获胜或强制平局。

当前没有 AI 尝试“解决”国际象棋，尽管 MCTS 等一些技术在理论上可能适用于找到解决方案，但从开始位置运行搜索到完成的可用计算能力太低了几个数量级.

不，不一定是这样，因为从每台机器的角度来看，游戏是不同的，所以他们会有不同的可能性，比如说出不同的路径，现在不同的情况是，如果两台机器具有相同的大脑与相同的对手对抗相同的参数，那么我们可以说结果可能是相同的，如果它们“以确定性方式编程”

由于两个 AI 都知道每一步的最佳可能走法，黑方永远不会获胜，因为白方已经知道导致黑方获胜的所有游戏并且很容易避免它，但由于黑方也是一个完美的 AI，因此对白方走法的最佳响应是固定的。所以合乎逻辑的推理是，如果这两个完美的人工智能知道他们的对手也是一个完美的人工智能，他们根本不会采取任何行动。他们俩甚至在比赛开始之前就知道比赛的结果，我的直觉告诉我这总是一场平局。正确的问题是第 n 步重要吗？

我不是专家棋手。一些专业的国际象棋论坛也讨论了这个问题，没有明确的答案。

由于大量可能的移动，我建议，大多数结果可能是一个remis。白色将具有先发优势，但作为完美的人工智能，黑色将知道哪些可能的策略正在发挥作用，它可以阻止每一次尝试以获得明确的获胜策略，但可能总是试图避免失败，因此可能只是达到一个remis。

这种想法的基础是，作为反应的黑色总是可以做出损失可能性最小的选择，因此大多数白色的策略可能会停滞不前。

但现在有趣的一点是：我不太确定这些 AI 会是什么样子。他们显然必须依靠一种策略在所有可能的动作之间进行选择。即使在那时，纯粹的统计最佳结果算法也会留下太多的选择余地，特别是在开始时。因此，您将被迫偏爱某些策略选择，并且这样做显然会实施偏见（如果两个动作具有相同的赢/输结果该怎么办？）。这将使实验更加随机或人性化，因此无法预测结果。因此，如果两个 AI 都是完美的（因此相同），那么结果很可能是平局，但我认为从统计数据来看，有些比赛会赢/输……我认为……

编辑：我刚刚读到关于谷歌的 AlphaZero（一种自学国际象棋、围棋和将棋的人工智能）并在大多数与其他人工智能的比赛中表现出色。但显然通过预先计算没有那么多可能的结果......所以这个游戏可能仍然没有“绝对完美的人工智能”