五子棋外挂真的能赢吗？职业棋手给你答案！

从零开始搞定五子棋外挂，职业棋手告诉你行不行

那会儿我刚退役没多久，手痒得很，总想着找点事做。五子棋这东西，我从小玩到大，水平也算职业的了。可一上联网平台，发现不对劲，有些对手下得太机械了，根本不像是真人。那股子好奇心就上来了：五子棋外挂到底是个什么鬼？ 真能赢职业选手吗？

我决定自己动手搞一个。从最基础的棋盘识别开始折腾。一开始我想着截图分析，但效率太低，平台界面还老变。后来找到个办法，直接抓取内存数据。这部分花了我好几天，主要是要定位到存储棋局信息的那个内存地址。我用Cheat Engine一顿搜索，下了黑子白子，对比内存变动，终于锁定了关键数据块。

数据搞定了，下一步就是核心算法。五子棋不像围棋那么复杂，它是个有限游戏，理论上可以穷举。但我没打算写个能跑穿宇宙的算法，目标是够用、够快。我决定用最常见的Alpha-Beta剪枝搜索。这玩意儿说起来玄乎，就是个深度优先搜索，加上“如果我知道这路走下去必输，就不用往下算了”的优化。

我的评估函数（也就是判断当前局面好坏的标准）设计得相当简单粗暴：

我给每种棋型设置了一个权重，然后遍历棋盘，计算当前局面所有棋型的总分数。搜索深度一开始设定得比较保守，只有五层，怕算得慢。写代码、调权重、测试，这段时间简直魔怔了，半夜做梦都在看棋盘。

第一次实战测试，输了。 脸都气绿了。我的AI下棋像个愣头青，只看眼前利益，对未来的威胁预估不足。主要问题出在活三的处理上。AI看到一个活三就激动得不行，但常常忽略了对手可能在另一个方向已经形成了双三甚至冲四的威胁。

我回去重新优化，把重点放在了“威胁度计算”上。不光要看自己能形成什么，更要看对手下一步可能形成什么。我给评估函数增加了“对方潜在威胁”的负分项，而且加大了对连五的权重，让它优先应对杀棋。

深度也提升到了七层。这下计算速度开始有点慢了，为了提速，我引入了置换表（Transposition Table），用来存储已经计算过的局面分数，避免重复计算。速度总算能接受了，一秒内给出结果。

第二次实战测试，效果天壤之别。它下出来的棋，比我预期的要甚至有些地方的处理很细腻，比如它会故意下一手看似没用的棋来诱导对手，然后突然发动组合进攻。它跟那些普通业余玩家对战，几乎是碾压，胜率百分之百。

那面对职业棋手？我找了个退役的朋友，让他用我的外挂跟我对弈。他开始还挺轻松，觉得AI下得比较死板。但下到中盘，他的脸色就变了。AI的计算量摆在那儿，它能同时看到好几个方向的威胁，而且永远不会失误防守。

我们下了三局，结果是一胜一负一平。赢的那局，是因为我故意把棋局导入了一个非常复杂的绞杀局面，这种局面权重评估很难做AI在选择走法时出现了摇摆，我抓住机会完成了必杀。输的那局，外挂从头到尾没有给过我任何机会，防守滴水不漏，最终逼我认输。平的那局，双方都没有找到突破口，最终和棋。

五子棋外挂真的能赢吗？ 答案是肯定的，优秀的AI完全有能力击败绝大多数人类棋手，包括职业选手。它的核心优势就是“不犯错”和“视野广”。但它也有弱点，那就是对复杂、无理手、或意想不到的“神经刀”下法，评估函数可能产生偏差。但就目前来看，一个精心设计的外挂，在实战中绝对是人类的噩梦。