职业斯诺克台球与弹子球类似，但在游戏中，“战术”一词常让人困惑。斯诺克台球中，有两种球：可以直接得分的入袋球和可以制造障碍的安全球。这种游戏模式通常被称为“策略型”而非“战术型”。奥地利特级大师萨维利·塔尔塔科沃曾说过：“有目的时你有的是战术，没目的时你有的是策略。”这句话揭示了战术与策略的区别，这对理解国际象棋非常重要。

去年，AlphaZero程序与Stockfish 8进行了竞争，AlphaZero在技术上明显优于Stockfish 8。这场对决不仅引发了对计算机、人力和未来发展的讨论，还可能在艺术和审美方面带来意外的收获。

国际象棋之美在于玩家可以通过创新的方法取得胜利。例如，骑士在棋盘中央的位置可以控制更多的格子，而在角落则只能控制较少的格子。因此，骑士在中央位置更具杀伤力。波兰国际象棋大师西格贝特·塔拉施曾说过：“边马为弃马。”然而，如果将骑士移动到角落反而能赢得胜利，这种反常情况正是国际象棋的魅力所在。

几年前，人工智能公司DeepMind开始挑战人类智慧，试图开发一个能够自我学习的系统。他们认为，这样的系统可以消除人类计算中的偏见和预设观念，从而赋予自己智慧并解决其他问题。这种理念首先在围棋领域实现，随后扩展到国际象棋。

2016年，DeepMind研发的程序成功击败了韩国围棋高手李世石。接下来的目标是国际象棋，尽管这次不再是对抗人类。DeepMind的目标是击败世界上最先进的国际象棋程序——国际象棋引擎。这些程序已经经过了几十年的发展。

国际象棋的历史中，战术和策略的重要性不同。战术通常使游戏更有趣，而策略在较长的对局中更能决定胜负。历史上，战术型选手如古巴的卡巴布兰卡和俄罗斯的博特文尼克被认为是冷冰冰的机器人。然而，实际情况是，策略型游戏反而更具人性。

随着国际象棋程序的进步，人们曾认为战术需要直觉，而机器无法与人类在战术上的创造力竞争。但当这些程序具备强大的计算能力时，它们可以轻易地识别出隐藏的战术。实际上，战术并不一定需要创造性。在一段时间内，人类玩家仍能与国际象棋程序抗衡，因为凭借策略思维，他们有时可以超越机器的计算。

国际象棋程序本质上是人类玩家的升级版。例如，1997年击败加里·卡斯帕罗夫的“深蓝”程序，结合了计算能力和国际象棋知识库。然而，这些程序也有局限性，例如，如果编程者对国际象棋的理解有误，程序也会受到影响。

DeepMind开发的AlphaZero在没有任何高级知识的情况下，仅用了9小时就学会了国际象棋。它与Stockfish 8的竞争展示了惊人的实力。AlphaZero的战术风格令人震惊，它牺牲了棋子并将主教和皇后移到棋盘角落，这种方式是人类玩家未曾考虑过的。

互联网改变了国际象棋，许多人制作视频讨论经典战术和比赛。例如，kingscrusher和agadmator等博主吸引了大量粉丝。

AlphaZero的胜利证明，传统的国际象棋战术和策略并非绝对正确。国际象棋并未消亡，人类玩家依然可以通过直觉找到最佳的下棋方法。艺术家中最著名的国际象棋手是马塞尔·杜尚，他放弃了艺术事业专注于国际象棋。他组织的《国际象棋的意象》展览展示了国际象棋与艺术的联系。

机器学习的革命中，AlphaZero和Stockfish 8的比赛标志着机器创造了“美”，而不是“价值”。这种美可能成为未来的希望。国际象棋和艺术之间的联系仍然存在，正如自然界的美景一样，无需人为干预。