关于电脑在棋类游戏中获胜所需的步数，需结合具体棋种和算法水平进行说明：

一、围棋领域

计算能力限制

围棋的搜索空间呈指数级增长，19×19棋盘仅361!（约10^777）种可能走法。传统穷举法在开局阶段需计算361!次，后续每步减少至359!, 358!等，计算量呈阶乘级增长，远超人类计算能力。

实际应用策略

- 蒙特卡洛算法：

通过随机模拟评估落子胜率，但存在漏算问题，导致部分决策不完美。

- 深度学习与强化学习：现代围棋AI（如AlphaGo）通过神经网络学习棋谱和策略，能评估数百万步后的胜率，但需大量数据训练。

与人类顶尖选手的差距

人类顶尖选手（如李世石）的“神之一手”常跳出AI的搜索范围，增加变化分支或引发劫争，AI需改进算法以应对这类复杂局面。

二、象棋领域

计算可行性

象棋变化数量有限（19×19棋盘仅361种可能），顶级电脑可在几步内完成所有可能走法的计算。例如：

- 普通软件：能计算几十步后结果

- 强大AI（如“象棋旋风”）：最高设置36步，与职业大师对战可达1胜1平

实际应用策略

- 开局库与谱面搜索：

结合棋谱和动态评估函数（如子力价值、位置重要性）选择落子

- 中局复杂度：随着对局进行，计算量逐渐降低，但需实时评估数以百计的走法

与人类大师的差距

人类大师通常通过经验判断对手意图，形成固定套路，AI需突破这种模式化对抗才能提升胜率。

总结

围棋：

AI需依赖深度学习算法，目前无法完全模拟人类顶尖选手的创造力，但计算能力不断提升。

象棋：顶级电脑在步数上可完全覆盖人类大师水平，但胜率受对手策略影响较大。