人機大戰在這年越轉熾熱，針對棋牌等博弈遊戲的動畫，亦有增無減：16年冬季有《三月的獅子》，再之前一季除了有剛改編成真人版的《Saki –咲–》，亦有在深夜電視直播的《鬥牌傳說》，甚至乎更加久遠的《逆轉無賴開司》和已經有十年以上歷史的舊作品《勝負師哲也》——當然，近日Alpha Go 再現身弈城和野狐圍棋網，亦令不少人提及到《棋靈王》這部神作、與及同Master一樣傳奇的Sai（佐為）；當許多人將Master以致到博弈遊戲浪漫化，指Master就是圍棋之神，屢屢下出傳說中的「神之一手」，達致佐為在《棋靈王》追求的「神乎其技」之境界，現實中的博弈遊戲一般都沒那麼浪漫。
如果要數AI與人類交鋒的歷史，國際象棋與AI交鋒的歷史應該是最久遠。早在1950年代起，MANIAC應該是最早能擊敗人類的AI；但要數最明顯的轉捩點，應該是1996年至1997年的深藍兩次對俄國的象棋國際大師卡斯帕洛夫（Garry Kasparov）。這是AI界別在完美資訊零和遊戲（Perfect-Information Zero Sum Game）最有名的勝負，也是第一次有人工智能能在棋盤上擊敗國際冠軍。隨後歷年，不同的國際大師（例如中村光Hikaru Nakamura 對 Komodo、卡爾森 Magnus Carlsen對Houdini）都已經與國際象棋AI，或者說，「Engine」引擎交手過，但總分未曾勝過。而類似當年卡斯帕洛夫對AI的國際象棋比賽，在近年已經不復見——那是因為，「人類不可能戰勝AI」早就已經是現今國際象棋界的常識。
而隨著國際象棋界在二十一世紀初逐漸「淪陷」，其他界別的棋類運動也逐漸跟著被解決。無禁手的五子棋（又名連珠）早在1993年就被Victor Allis證明為先手必勝，因此必須加入禁手和額外規則，例如交換棋、禁止先手雙活三和雙四等等；Othello（黑白棋／蘋果棋等稱號）在1997年就已經完全擊敗當時的世界冠軍村上健，縱使現在Othello仍是理論上未解通的遊戲（Unsolved Game），但已經被指有絕對解，指先後手若維持完美下法，兩者鐵和。05年，廣東中國象棋隊對抗機器，以大比分6.5-3.5落敗，自此之後人類漸漸被電腦拋離。縱使將棋因為打入規則，遊戲的複雜性遠遠比國際象棋和象棋要高，將棋在近年亦漸漸被「解開」。隨著Dwango／NicoNico以自身平台大力渲染「人類Vs. Computer」，多次舉辦有獎金的將棋軟件比賽，將棋軟件已經開發得相當成熟，以致到能擊敗一流A級棋士，成為棋賽評估局面、講解形勢，提供狀況判斷，及各棋手準備開局的一大利器。
就算是非完全資訊的零和遊戲——例如撲克、麻將，在這幾年亦漸漸被解開。和上述完全資訊的零和遊戲不一樣的是，撲克、麻將、雙陸棋等遊戲因為涉及不穩定的抽選因素（例如說，雙陸棋的骰子點數、撲克的發牌、麻將的起手牌和自摸牌），所以在非完全資訊和這類涉及抽選的遊戲，電腦或者是程式不可能做到百戰百勝。取而代之的是，人工智能可以使用蒙地卡羅方法，在大數法則——或者說，當抽選數越是接近無限——的條件下，重複演算同一個局面的不同可能性，以確保電腦選擇的選項永遠是期待值最高的選項，保證長遠來講電腦永遠是贏家。
壞消息是，電腦似乎已經完全戰勝人類。好消息是，非完全資訊的零和遊戲並不是每個都有被深入研究：雙陸棋至今已被視為不可能戰勝電腦，而數據化、電子化的雙陸棋研究，以致到「像電腦一樣下的雙陸棋」，一直是人類棋手的目標，但起碼雙陸棋在華人社會並不流行。這幾年流行的撲克雖說亦被解開，但解開的只是有限注的德州撲克，最流行的無限注德州撲克、與及因賭神電影而為所有中國人熟悉的五張無限注Stud（亦即是俗稱的「Showhand」）則未被破解——前者純粹是因為技術尚未發達，但後者則是因為在歐洲及美國社會並不流行，變量太少，因此無人研究。
麻將則是三者之中研究開始得最遲，研究方向（甚至乎說，唯一有研究的國家）亦似乎是集中於日本和日本麻將，而且研究成果最為慢——但亦是最為有意義；03年前後，網路日麻平台「東風莊」崛起，日本的數學教授とつげき東北就以東風莊的高手對局，作為數據研究的基礎，與職業雀士福地誠寫了《おしえて！科学する麻雀》，將統計學、期待值及數學的概念融入日麻，分析日麻打法，挑戰當時仍相當「迷信」，講究流勢、無意義的讀牌和無理手段的日本麻將界。隨後幾年，日麻的單人版AI雖仍略有發展，但近年最多人討論的，大概是在網路麻將平台天鳳的軟件「爆打」，與及建立爆打的水上直紀研究麻將的論文——縱使這軟件實在不能說極強，但該軟件曾一度打上該平台最高階的關卡鳳凰桌，亦可以說是有著接近職業雀士的水準。
聊了那麼多，兜兜轉轉又回到日本麻將，也不得不提電腦AI和數理化的研究，到眾多界別的影響。對國際象棋界而言，象棋引擎的盛行，推動了開局的發展，以致到不少著名的開局（例如西西里防守、西班牙開局、印度防守、后翼棄子開局）至今已經被研究到十步、甚至乎十多步之後。亦因為數理化的研究如此旺盛，AI盛行，棋界的競爭也間接因為開局研究的發達，再加上技術越發先進，因此而直接提升。
而更重要的是，AI及數理化的棋類研究，破除了大量人類對棋類遊戲固有的「感覺」和「迷信」；近日Master 大戰多國高段棋手，下出大量被人類認為是「壞棋」的怪手（例如二路爬、餅狀棋形、新妖刀定式），挑戰了大量人類棋手對圍棋的固有感覺。AI及數理化的棋類研究並不會導致棋牌類教學的導師、教學學院失業，但卻因為固有的技術、棋形被大幅挑戰，因此不少棋書的套路會被指過時，而需要重寫。棋牌類導師縱使並無失業，但AI的發展，亦導致不少棋牌類較容易被自學——特別是不少能看懂棋路，有一定棋力的棋手，其實絕對可以使用AI自學之一定程度。
動畫、以致到一般人對「賭博」的幻想，總是浪漫的，但現實總是無聊的。隨著自動麻將機的風行，《鬥牌傳說》、《勝負師哲也》的各種各樣換牌，俗稱「洗牌疊」的作弊技巧，也大概只會留在八十年代。數理化及現代化的麻將當然不會是《Saki -咲-》或者是《渣和無用改革》一樣，滿溢著各種無視日麻禮儀的行動、容許玩家隨意損壞設施、也當然不會在牌桌上出現小型颱風、武器、轟盲牌，或者是變成超能力者之間的異種格鬥。數據化及現代化的日本麻將，也當然不會是《鬥牌傳說》那種盲目讀牌，激烈地作弊，浪漫地將幾層豪宅的市值擺上桌子賭博的遊戲，也不會打六個半莊打了差不多十年仍未打完，更不會再將血液、手指、身體器官等部位作為賭注。取而代之的是，大家拿著ASAPIN或者是凸本的理論書，彼此看著立直的期待值和對攻表格，按照數據表打麻將，按照危險度表防守，按照向聽數吃牌，重複而又沒趣的打著精準、平凡，但確實能贏的麻將。
而現代化的撲克也當然不是每把牌都曬冷，或者要好似周星馳和周潤發一樣，得先打條領帶，穿套西裝，湊夠三百萬，才能參加慈善啤王大賽；現代的撲克牌手大多都是與你和我一樣，二十出頭，卻早在大學輟學，全職網路打牌，同時開著數桌，幾個小時就可以打千手，幾日賺幾千到幾百美金，下桌以後研究、覆盤，檢查漏洞，並找高階牌手，訓練網站，定期上課學習新招數。現實中的牌手穿著舒爽的衣服，拿著IPhone，帶著Headphone，在牌桌上一邊看電影打發無聊時間，一邊打牌；當有好機會前來，他們平凡且機械式的維持著同一套動作，就此乏味的度過每天可能會長達八小時，甚至十，甚至十二，甚至更多小時的牌桌生活，而陷入一種缺乏激情，也缺乏起伏的「賭博」生涯——比起使用「賭博」來形容這種生活，外國牌手更喜歡形容這作「研磨」（Grind）：一個你會輕易聯想到機器化、規律化的生活的單詞。
2014年，年僅24歲的Daniel Colmen參加了當年的慈善啤王大賽（WSOP One Drop），擊敗當時的當紅牌手Daniel Negreanu。就在最後一張河牌發下，他贏得一千五百萬美金及冠軍頭銜之際，他只是禮節性的上前，與對手握握手。賭場紙花撒下，四周閃光燈、鎂光燈閃過，身後的支持者則是不斷鼓掌，全世界都在為這位新冠軍吶喊，因為眾人都見證了史上最大的撲克彩池落入他的口袋。而這位二十多歲的新冠軍，只是面帶無奈，仰天長嘆一口氣。
少年賭客的無奈，似乎比AI的計算，更加深遠，更加耐人尋味。
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2017年1月10日
