如果假設兩台條件完全相同的AI，進行圍棋博弈，結果會是什麼？

這個問題好！深度學習理論可以解決你這個問題：

情況一：兩台AI都不具備「深度學習」功能，那麼這場圍棋博弈將永遠進行下去，沒有勝負；直到世界的盡頭（實驗室阿姨不小心關了電閘）

情況二：兩台AI都具備「深度學習」功能。這就考驗這兩台AI的學習能力了，學習能力快的在N久之後必將以0.01的優勢獲勝。

情況三：一台AI具備「深度學習」功能，另一台不具備「深度學習」功能。這個結果很是顯而易見。

兩台完全相同的AI，在重申一次兩台完全相同的AI。結果很簡單，不是平局，而是一勝一負。原因是剛開始的時候雙方套路一樣，但通過不斷的深度學習，兩台AI會出現不同的拐角。例如兩個雙胞胎兄弟，父母有意對他們進行一模一樣的教育，吃穿住行。但長大後性格和智商還是不一樣。當然AI和人不一樣，但經過多年甚至很多年的深度學習後肯定會出現拐角的。這個是肯定的，毋庸置疑的。

如果兩個相同的AI進行博弈，那結果是顯而易見的。就是相當於人類的兩個頂尖高手，勝負只在毫釐之間，一招不慎，滿盤皆輸！因此輸贏的差距相差不大。這裡涉及另一個問題，就是圍棋的先後手貼目規則是否左右輸贏，讓一方略有優勢。因此它倆的對弈反過來可以驗證人類的先後手貼目規則是否合理。

每落一子就是一次變數，棋盤有限，所以落子順序可以算清楚的一共多少種，如果計算能力夠用，應該能找出必贏的一種落子順序。然後就看是黑方白方了。。