存在，但要区分"不需要学习 "和"不需要通过试错学习"。
如果你的意思是：
把围棋规则告诉 AI，它是否能像人一样理解规则，然后直接知道高水平棋法？
答案是：目前不存在这样的通用 AI。但存在一些接近的情况。
1. 规则型 AI：不需要学习，但能力有限
最简单的情况是：
你把围棋规则写成程序：
- 棋盘大小
- 黑白棋交替
- 提子规则
- 禁着点
- 数目规则
AI 就能合法地下棋。
例如早期的围棋程序，本质上是：
规则 + 人类设计的搜索算法 + 人类经验它不需要训练，但它并不知道"好棋"。
它只是知道：
这个位置可以落子，这个位置不能落子。
类似计算器：
你告诉计算器加法规则，它不需要学习：
1+1=2但它不会因此理解数学。
2. 强化学习 AI：通过试错获得棋力
像 AlphaGo 这类系统，主要靠：
规则
↓
自我对弈
↓
发现有效策略
↓
形成棋力它并没有人类告诉它：
- 星位为什么重要
- 厚势有什么价值
- 什么时候应该弃子
- 什么叫棋感
这些都是从大量对局中自己发现的。
例如 AlphaGo 下出了很多职业棋手认为"不像人类"的招法：
- 第37手的"三三入侵"
- 某些看似亏损但长期有利的策略
这些不是规则推导出来的，而是搜索空间中发现的。
3. 但存在一种更神奇的方向：符号推理 AI
理论上，如果一个领域规则非常完整，AI 可以通过推理得到结论。
例如：
输入：
所有鸟都有翅膀
企鹅是鸟
所以企鹅有翅膀AI 不需要学习。
这是传统人工智能（Symbolic AI）的路线。
如果围棋能够被完整描述成：
所有局面状态
所有未来变化
所有价值关系那么理论上 AI 可以直接推导最佳落子。
问题是：
围棋可能有：
约 (10^{170}) 种棋局状态。
这个数量远远超过宇宙中的原子数量。
所以不能靠纯推理穷举。
4. 人类为什么看起来"不需要学习"？
这里很有意思。
一个围棋高手看到棋盘，不是从零计算。
他的大脑里有：
- 数十年棋谱记忆
- 模式识别
- 经验总结
- 直觉
比如：
初学者看到：
黑棋围了一块高手看到：
这里虽然围住，但气紧，未来有手段利用高手其实也是"训练出来的模型"。
只是训练方式是：
人类大脑 + 经验而不是：
GPU + 自我对弈5. 未来有没有可能出现"输入规则即可理解"的 AI？
这是 AI 研究中的一个重要方向：
世界模型（World Model）+ 推理能力
理想状态：
输入：
"这是围棋规则，这是目标。"
AI 自动：
- 理解规则
- 建立世界模型
- 推导策略
- 达到专家水平
类似一个数学天才：
你告诉他一个新数学体系，他可能很快推导出大量性质。
现在的大语言模型已经有部分这种能力：
例如：
给 GPT 一个新的棋类规则，它通常可以：
- 理解规则
- 给出策略建议
- 分析局面
但距离顶级棋手还有很大差距，因为它缺少真正稳定的环境交互和长期优化。
简单总结：
| 类型 | 需要学习吗 | 能达到围棋高手吗 |
|---|---|---|
| 规则程序 | ❌ 不需要 | ❌ 很难 |
| 搜索算法 | ❌ 不需要训练 | 中等 |
| AlphaGo 类强化学习 | ✅ 需要大量训练 | ✅ 可以 |
| 理想推理 AI | ❌ 理论上不需要 | 目前不存在 |
所以你的问题其实触及了 AI 的核心：
真正的智能，是来自学习，还是来自理解和推理？
目前的答案是：两者都需要。未来更强的 AI 很可能会减少"训练"的依赖，增加"理解、推理和自我构建知识"的能力。