回答:
チェスの可能なゲームパスのツリーは有限であるという観察により、チェスは三目並べとまったく同じ意味で実際に解くことができます。したがって、チェスの最適な戦略が存在します。ただし、それが何であるかは誰にもわかりません。三目並べは可能なゲームの非常に小さなスペースのおかげで解決されますが、チェスは可能なゲームのスペースが現在のコンピューティングテクノロジーで処理できるものをはるかに上回るため、ほとんど解決されていません。
別の回答で述べたように、エンドゲームのテーブルベースは、ピースの数が限られているすべてのポジションで最適なプレイを示します。そのため、これらの設定では、三目並べの場合と同様に明示的かつ具体的なソリューションがあります。ただし、三目並べの最適な戦略を簡単に教えたり覚えたりすることができ、完全にアシストされていない三目並べプレイヤーになるにはすぐに注意してください。 140テラバイトです。学習せずに覚えておいて、支援なしで完全にプレイできる最適な7人戦略の簡潔な説明はありません。
チェスはまだ解決されておらず、今後数十年は続くことはありません（量子コンピューティングやそのような劇的な変化を含むとんでもないコンピューティングの進歩を除けば）。
最初の動きについて頭の中で計算できます。白には20の選択肢があり、黒には20の応答があります。すでに400の可能なポジションがあります。この数は途方もなく急速に増加し、80の移動ゲームで可能なポジションの数は想像を絶するほど膨大です。
また、チェスが解決された場合、チェスのトーナメントとチャンピオンシップは基本的に暗記の練習となり、意味がなくなります。（編集：これはかなり誇張されています。コメントを参照してください。）
現在、チェスはあらゆるポジションで解決されています 六7個（王を含む）。私が聞いた最新の見積もり7人8人のテーブルベースは2020年代のどこかにあり、もちろん追加のピースに必要な時間は指数関数的に増加します。私は生涯でチェスがほぼ解決されるとは期待していません（繰り返しますが、本当に優れたコンピューティングの進歩がなければ）。（トニー・エニスの修正に対するクレジット。）
もう1つのポイントは、チェスゲームは有限ですが、75ムーブルールのみであるということです（75ムーブのキャプチャまたはポーンムーブがない場合にゲームが描画されます）。以前は、これは位置の連続した3回の繰り返しによる引き分けのルール、いわゆる「ドイツのルール」で、Max Euweが示すように無限の数のゲームを許可していました。
これは、もともと/cstheory/6563/what-is-the-computational-complexity-of-solving-chess/38102#38102で書いた答えです。
完璧なチェスプレーヤーは、勝利を強制できる場合は常に勝利を強制し、引き分けを強制できる場合は引き分けを強制します。もちろん、勝つことができるならいつでも引き分けをすることもできます。また、1人のプレイヤーが勝つことができない場合、他のプレイヤーは引き分けをすることができます。50の移動ルールまたは3倍の繰り返しルールのないチェスは、あなたが考えるほど解決するのが難しくないかもしれません。3倍の繰り返しルールを追加しても、プレーヤーが勝ちと引き分けのどちらを強いることができるかに違いはないことがわかります。nの移動後にゲームが進む可能性のある数は、nで指数関数的に増加し続けます。一方、nの移動後に発生する可能性のある状態の数は、法的なゲームで発生する可能性のある状態の総数を超えることはできないため、指数関数的に増加し続けません。によるhttps://en.wikipedia.org/wiki/Game_complexity、チェスの合法的なゲームで発生する可能性がある約10 ^ 47の状態があります。
チェスは次のように解決できます。チェスの合法的なゲームで発生する可能性のあるすべての状態が含まれていることを証明できる一連の状態を取得します。2つの異なる州は、チェスの駒の配置が同じで、その順番、通行人に捕まる権利があるかどうか、そして特定の王またはルークが再び城を開く権利を持っているかどうかによって異なります。次に、白の最小移動回数で勝つことができるすべての状態を取得します。これは白のターンで発生する必要があります。次に、白の最小移動回数が2で勝つことができるすべての状態を取ります。これは、黒のターンであり、どの動きができても、白は1移動で勝つことを意味します。次に、白の最小移動回数が3で勝つことができるすべての状態を取ります。つまり、白には2回の移動で強制的に勝利する動きがありますが、1回の移動で強制的に勝利することはできません。次に、白が勝ちを強制できる最小の動きが4であるすべての状態を取ります。これは、黒のターンであり、どの動きをしても、白は3動きで勝ちを強制できますが、白は現在勝ちを強制できません2動きます。白が勝ちを強制できる最小の移動数がその数になるような状態がないような数字に到達したら、白が勝ちを強制できるすべての状態を既に見つけました。黒は同様の方法で勝利を強いることができます。残りのすべての状態は、両方のプレイヤーが引き分けを強制できる状態です。つまり、黒のターンであり、どの動きをしても、白は3動きで勝つことができますが、白は現在2動きで勝つことはできません。白が勝ちを強制できる最小の移動数がその数になるような状態がないような数字に到達したら、白が勝ちを強制できるすべての状態を既に見つけました。黒は同様の方法で勝利を強いることができます。残りのすべての状態は、両方のプレイヤーが引き分けを強制できる状態です。つまり、黒のターンであり、どの動きをしても、白は3動きで勝つことができますが、白は現在2動きで勝つことはできません。白が勝ちを強制できる最小の移動数がその数になるような状態がないような数字に到達したら、白が勝ちを強制できるすべての状態を既に見つけました。黒は同様の方法で勝利を強いることができます。残りのすべての状態は、両方のプレイヤーが引き分けを強制できる状態です。黒は同様の方法で勝利を強いることができるすべての州を見つけることができます。残りのすべての状態は、両方のプレイヤーが引き分けを強制できる状態です。黒は同様の方法で勝利を強いることができるすべての州を見つけることができます。残りのすべての状態は、両方のプレイヤーが引き分けを強制できる状態です。
チェスの合法的なゲームでは約10 ^ 47の状態が発生する可能性があるため、対戦相手がどのようにプレイしても完全にチェスをプレイするコンピューターを構築するためにブルートフォースを使用するには一生以上かかりません。対戦相手がどのようにプレイしても完璧にプレイする方法を教えてくれるほど短いアルゴリズムがないことは証明されていないと思います。たとえば、合法的なゲームで発生する可能性のある状態のほんの一部が、アルゴリズムがプレイするように指示する方法でプレイするゲームで発生する可能性があり、そのためアルゴリズムは、すべての状態で完全にプレイする方法だけを教えてもゲームの開始以降常にそのアルゴリズムに従っている場合に発生する可能性がありますが、合法的なゲームで発生する可能性があるすべての状態ではありません。それに加えて、そのアルゴリズムは、常に従ったゲームで発生する可能性のある状態ごとに、常に従っているゲームで発生する可能性のある状態の数よりも少ないステップで最適な動きを計算する複雑なアルゴリズムです。によるhttp://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/sres.2171/abstract、進化学習研究所は複雑な問題の解決を計画しています。いつか、彼らはチェスを完璧にプレイするための複雑な戦略を考え出すでしょう。アルゴリズムが非常に短く、そのアルゴリズムに従ったゲームで発生する可能性のある状態で最適な動きを計算するための手順が非常に少ない場合でも、そのアルゴリズムが存在しない場合でも、人間がチェスを完璧にプレイする方法を学びます。おそらく、人間は継続的に物事を把握し、把握したものを保持することができ、以前に把握したものからより多くのものを把握し、複雑な方法で保持することができます。
プレーヤーにとって、対戦相手が完全にプレイする場合、完全にプレイすることを保証する戦略を立てることは、おそらくさらに簡単です。私は両方のプレイヤーがゲームの最初から強制ドローを持っていると思います。対戦相手があなたに強制的な勝利を与えた場合、あなたがそれを失うことはないことを保証する戦略よりも、ドローを強制する戦略を持つ方がおそらく簡単でしょう。引き分けを強制する戦略は、対戦相手が完全にプレーする場合、あなたが完全にプレーすることを保証する戦略でもあります。彼らが完璧にプレーすれば、彼らはそもそもあなたに強制勝利を与えないので、彼らがあなたに強制勝利を与えた後、あなたは強制勝利に負けません。
1949年、情報科学者のシャノンは、1 MHzのコンピューターでチェスを解くのに10 ^ 90年かかると推定しました。コンピューターの電源とストレージの技術は、コンピューターの電源とストレージの容量が毎年2倍になり、その後（ムーアの法則とも呼ばれる）以来、大幅に改善されました。それを考慮に入れると、コンピューターを思い付くには約300年かかり、シャノンの1 MHzマシンの10 ^ 90倍強力になります。コンピューター開発には予見可能な制限はありません。たとえば、Intelの4004は10マイクロメートルのフォトリソグラフィ技術で作られていますが、現在のi9は14 nm技術で作られています。コアがより強力かつ小型になっている場合、以前の半分の強力な祖先よりも多くのコアを同じ物理サイズで簡単に詰めることができます。フォトリソグラフィーでは、10 nm未満の紫外線波長カテゴリを入力しましたが、ガンマ線などの波長が1ピコメートル（それよりも10.000小さい）の波長が存在します。水素原子のサイズは0.1 nmですが、クォークは1ピコメートルの約200倍（0.43 x 10 ^ -15 mm、https://www.theguardian.com/science/life-and-physics/2016/apr/07/how-big-is-a-quark）
いや
誰が勝つべきか、それが引き分けになるべきかどうかは言えません
動きの組み合わせが多すぎて、考えられるすべての動きを試し、結果を確認することで、現在の技術で答えを計算しようとすることすらできない
次に、後方に剪定して、答えがどうなるか、それが一意であるかどうかを確認する必要があります
そして、もしゲームがもう楽しくないなら
20世紀の初めには、チェスはすぐに解決されるという信念（「チェスの引き分けの死」と呼ばれる）が一般的でした。世界チャンピオンJ.-R. カパブランカはそう信じる傾向がありました。試合Capablanca-Alekhineの試合（クイーンズギャンビットのほぼすべての不承認）もこの信念を裏付けていました。例：https : //en.wikipedia.org/wiki/Capablanca_chessを参照してください。
現代のオープニングの革命（キングのインド人など）、そして人工知能の革命は、チェスを解くことはそれほど簡単ではないという直感的な証拠を提供しました。実際、今日、グランドマスターゲームはプログラムを使用して分析されることが多く、これにより、プレーヤー（最高のものであっても）がゲーム中に監督したラインが明らかになります。
これは言われていますが、「絶対計算能力」は計算理論の意味でチェスを実際に解決できます。
人間の心は三目並べゲームよりもはるかに複雑です。そのため、このようなゲームをプレイするための優れた戦略を見つけることができます。
チェスはかなり違います。チェスはヒューリスティックゲームです。
将軍の上に兵士を配置することはできません。将軍の心は、軍事用語では、兵士の心よりもはるかに複雑です。それは単なるアナロジーです。
複雑さ、それが重要なことです。
チェスよりも複雑である必要があります。不可能ですが、試してみる必要があります。試してみる必要があります。いくつかのレベルで達成できます。多くの要因が関係しています。努力は重要ですが、私たちの多くは多大な努力をしますが、結果は良くありません。しかし、ほとんど努力をせずに優れた結果を達成した人々がいます。
自然は不公平です。
しかし、5歳でチェスを学んだ場合、10歳でゲームを学んだ場合よりもチャンスが高くなります。
もちろん、子供の頃にテレビの前に何時間も滞在していた場合、知性を無駄にしました。
最後になりましたが、私の英語についてすみません。
完璧なプレイまで2000-3000エロスが必要なので、現在のトップエンジンは少なくともその強度を2倍にすることができます。チェスは、実際には後期よりも初期段階に近いです。たとえば、現在のトップエンジンは、5つのベストオープニングムーブのうち1つだけを推測します。まだ長い道のりです。