是的，机器人可以每次都在石头剪刀布上赢你，但它靠的是比你眼睛还快的反应，而不是预测你。最有名的例子是东京大学石川奥实验室制作的猜拳机器人，2012 年首次亮相。它用高速视觉读取你手的形状，并在大约一毫秒内做出能赢的手势。真正能预测人的软件是另一回事：在很多局之后，它能赢过大多数人，但并不是每一局都赢。
永远不输的机器人
东京的这台机器人用一台超高速摄像头追踪人手的动作。识别手的位置和形状大约只需一毫秒，然后一只快速机械手就做出克制它的手势。在旁观者看来，两只手像是同时落下。实际上，机器人早就看到了你出的是什么。
实验室之后又推出了改进版。第二版几乎和人手同时完成手势，让这种反应更难被察觉；第三版加入了快速的云台追踪，能在更大的视野范围内跟住一只手。
在有裁判的比赛里，这属于“慢出”，这一局会判负。作为高速视觉与控制的演示，它非常出色，这也正是这项研究的目的；但它不是一种策略。你从它身上学不到任何玩法。
靠预测而不是靠反应的机器
更有意思的问题是：机器能否在不提前看到你手的情况下赢你？可以，只要你有规律可循，而几乎每个人都有。
- RoShamBo 编程大赛。 1999 年，Darse Billings 组织了第一届国际 RoShamBo 编程大赛，让程序之间进行长时间的对局。冠军是 Dan Egnor 编写的 Iocaine Powder，它把多种预测策略和“元策略”结合在一起，后者假设对手也在反过来预测它。
- 《纽约时报》的小游戏。 这家报纸发布过一个在线游戏，电脑根据超过 200,000 局的历史记录，结合你最近的出拳，猜你下一手会出什么。
- Kaggle，2020 年。 Kaggle 举办过一场石头剪刀布模拟竞赛，机器人之间每场对决 1,000 局，局数足够多，找规律就变得很重要。
常见的方法说起来很简单：看最近几次出拳和结果，找出这位玩家（或一般玩家）在同样情况下通常会怎么出，然后出克制它的那一手。Wang、Xu 和 Zhou（2014）等研究发现，人们有“赢了不变、输了就换”的倾向，这解释了为什么这种方法有效。详情请看我们的科学页面。
AI 能赢过完全随机的玩家吗？
不能。如果对手每个选项出的概率相同、没有任何规律，那么无论人还是机器，任何策略长期下来都只能赢大约三分之一。博弈论告诉我们，随机出拳无法被利用，所以预测型 AI 只能占人的便宜，占不了骰子的便宜。我们的博弈论页面讲解了其中的道理。
自己试试看
当你在 WRPSA 上和电脑对战时，电脑只根据已经结束的局来选择出拳，看不到你当前这一手。所以这是一个公平的测试，看看你是否像自己以为的那样随机。我们自己统计的 3,020 次出拳显示，大多数人并不随机：石头占 36.2%，剪刀只有 28.2%。这些样本主要来自 2026 年 7 月到 9 月间与电脑对战的玩家。
常见问题
有没有永远赢石头剪刀布的机器人？
有，就是东京大学的猜拳机器人，但它是靠看到你的手、在大约一毫秒内做出反应来赢的。
机器学习能改进石头剪刀布策略吗？
它能发现并利用一个人出拳的规律，但赢不了真正随机的对手。
这个机器人算作弊吗？
按比赛规则来说，算：根据对手的手势再出手就是慢出。请看我们的规则。