會有一種懷疑人生的態度，作為人類再厲害的高手都是要休息大腦的，生理反應也會督促你要去睡覺，而阿爾法狗只要蓄能夠可以不眠不休地進行復盤，不斷學習，所以可以多贏阿爾法狗也是實力的見證。人類睡覺按每天六小時計算，就比阿爾法狗少了六小時的覆盤學習時間，這是還沒有算上其它時間的。但作為圍棋本身來說，阿爾法狗這種反人類的設定出現本身也是對圍棋競技的一種傷害。

這個提問題的人真是腦洞大開，簡直是在逆象思維不說，還有些深度的思考。但這種涉及到智慧領域的問題，作為人類確實有些地方難以預料，國外有些搞科學的人甚至直接說，智慧領域的開發，是人類將魔鬼釋放出來。

我們先來看看阿爾法狗的戰績吧！

2016年歲末，在國內棋類網站弈城網上出現了一個類似“圍棋上帝”的賬號（“圍棋上帝”是指每一步都絕對正確，每一步都絕對算到，洞悉全域性的一切），在2016年12月29日至31日的3天時間裡，神秘高手連勝柯潔九段、陳耀燁九段、樸廷桓九段、羋昱廷九段、唐韋星九段等高手。

這個神密的高手就是阿爾法狗。

2017年初， AlphaGo化身神秘網路棋手Master擊敗包括聶衛平、柯潔、樸廷桓、井山裕太在內的數十位中日韓圍棋高手，在30秒一手的快棋對決中全部落敗， 拿下了全勝的戰績。柯潔直坦言：“我輸得沒脾氣，它太厲害了。”

現在，提問者要將這樣的兩個阿爾法狗同時對陣，我說提問者，你好象不懷好意啊！

想說明這個問題，我們先看看阿爾法狗的智慧原理吧！

阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智慧程式。其主要工作原理是“深度學習”。“深度學習”是指多層的人工神經網路和訓練它的方法。一層神經網路會把大量矩陣數字作為輸入，透過非線性啟用方法取權重，再產生另一個數據集合作為輸出。這就像生物神經大腦的工作機理一樣，透過合適的矩陣數量，多層組織連結一起，形成神經網路“大腦”進行精準複雜的處理，就像人們識別物體標註圖片一樣。

這樣兩個智化能力完全相同的阿爾法狗對陣，我相信這一定是人類史上最嚴謹，最無懈可擊的一盤棋。對於人工智慧，既使兩個完全相同的阿爾法狗，我相信在設計的“策略網路”上，也會有細微的差距，就象這個世界上沒有完全相同的兩片樹葉。而這一細微差距，我相信就是它們輸贏的關健。

但真如提問者所想，這是兩個完全無差別的阿爾法狗對陣，對於這個後果，應該就象兩個身材一樣，力氣一樣，智力一樣的兩個人打架一樣，平局的可能性最大。

阿爾法狗的演算法是根據基於各種假設，進而進行預判，大資料的智慧演算法幾乎達到驚世駭俗的地步，然而任何演算法，都是因為對方的步數邏輯，一旦對方的步數形成邏輯，那麼阿爾法狗就能輕易的看穿，這是對方的任何一步都在預料之中，那麼阿爾法狗取勝的機率接近於1！這就是武俠小說中的無招勝有招！這是阿爾法狗取勝的原因，說得通熟易懂就是阿爾法狗屬於防守型勝利，你必須有套路，他才能取勝，因為它的計算原理更傾向於被動式，當對方走一步，阿爾法狗只能有千萬種可能，但是對方多有幾部，阿爾法狗就能輕易的縮小對方下一布可能性，因為套路正在形成！而人類一切行為都有自己的風格習慣，所以人類輸！

現如果讓2個阿爾法狗對弈，我們可以假設a和b！a為先手，b為後手！那麼對於a來說，b就像人類！同理對於b來說，a為人類！雙方不停計算對方，因為a先走一步，給了b計算的可能，接著b走，a開始就算，如此類推，a為後計算者，再根據阿爾法狗反客為主的原理，最後計算者贏，因此a為勝利者！

推理可得，2狗相遇，先手贏！1狗1人互懟，狗贏！

阿爾法圍棋的主要工作原理是“深度學習”，透過兩個不同神經網路“大腦”合作來改進下棋。第一大腦落子選擇器，主要負責觀察棋局企圖找到最佳的下一步；第二大腦棋局評估器，主要負責預測每一個棋手贏棋的可能，再給定棋子位置。

阿爾法狗透過分散式電腦的頂尖執行速度，短時間內可以產生百萬甚至千萬的自我對弈局數，且隨著時間的增長，能夠持續透過自我對弈提升自己的水平。

用兩個阿爾法狗彼此對決，若兩個版本完全一致，肯定是有輸有贏，但輸贏應該會非常接近。

若版本不一致，最新版本的阿爾法狗贏的機率大，這是它的工作原理決定的。

這和兩個人下圍棋有什麼區別嗎？如果兩個阿爾法狗是同一型別的，當然就和人與人之間的對弈一樣，有勝有負。人類之所以無法和阿爾法狗抗衡，是因為其演算法遠超人類的思維，而且可以窮舉後續步驟，迅速找出最優的下法。人腦雖然也有選擇較優演算法的功能，但效率很低且容易出錯。阿爾法狗和人之間的對弈，就像猴子挑戰老虎，但阿爾法之間的對弈，就是老虎和老虎的決鬥了。

但如果阿爾法狗之間也有升級換代，其運算速度、演算法差異恐怕就會影響其對弈的勝負，換句話說，科學和技術的進步，將放大微小的差異，使之對結果產生根本性的影響。比如先進武器對戰爭的影響，汽車發動機製造工藝對效能和使用壽命的影響，網路速度對股票交易的影響等等，往往會使最後的結果呈現一邊倒的趨勢。阿爾法狗之間的對決也是，最先建立起深度學習優勢的狗恐怕會所向披靡。

這是個很有意思的問題，但其實已經發生過了。

10月19日凌晨某國際期刊指出，谷歌新智慧“阿爾法元”：在僅僅知道圍棋規則的情況下，從0開始自學,不看人類棋譜，僅僅3天時間，透過自己和自己下棋的方式，進行了490萬盤博弈。

然後，這個本名叫阿爾法元的機器與“前輩”---阿爾法狗進行了50盤較量，並以38:12的戰績獲勝。而“前輩”阿爾法狗其實是在通過幾個月時間，學習了大量人類棋譜之後，才戰勝了人類圍棋冠軍。

也就是說，阿爾法元的完全是依靠自己的的算力，根據規則進行大量運算，並且學習自己左右互搏的經驗從而取得了勝利。

不過，很多圍棋高手在看過棋譜之後，發現自己記不住，也看不懂。而所有人類高手都學過棋譜，這說明人工智慧完全按照自己的方法，透過算力想出來的方法，基本都沒有人類棋譜的樣子。

要知道，圍棋高手超越普通人的地方，是他們可以把圍棋看成一個一個具體的模組，而我們普通人眼裡，則是一顆顆棋子。既然高手都看不懂阿爾法元的套路，說明它的下的棋譜，沒有歷史淵源可尋，不是可以被人類高手高手辨識的圍棋模組。

這再一次從側面說明，這個阿爾法元其實有著被阿爾法狗更強大的算力。以至於，它根本就不需要看棋譜學習。但有關專家表示，阿爾法元其實並沒有產生人類思維。

毫無疑問兩個阿爾法狗對戰圍棋，將完全失去了圍棋的意義，哪隻是計算機的合理計算問題。但是我們還應該看到，透過兩個阿狗對決所產生的黑白差異才是最合理的貼目結果。

複雜的問題簡單想～

如果“你的”左手和右手“博弈”，勝負會如何，那麼兩個“狗”對決，勝負就會如何。

前提，如果兩支狗硬體超強（假設比當今強100倍），沒有過短的時間限制（比如允許60分鐘下一招棋）。兩機軟硬體相同。

結果，宕機。完畢。