北京
1997年，IBM的超级计算机“深蓝”在国际象棋上击败加里·卡斯帕罗夫，那是人工智能战胜人脑的一次早期胜利，也是数十年尝试的顶点。将近30年后，一个计算机程序终于在隐晦填字（cryptic crossword）上超过了人类。
本月初，一个名为Darmok的模型解出了《泰晤士报》年度隐晦填字比赛的最后一题，比29岁的利亚姆·休斯快约3分钟。休斯是该赛事史上最年轻的人类冠军。
深蓝获胜后，《纽约时报》的填字编辑威尔·肖茨曾给工程师出过一道题。“计算机能解出那些涉及双关和文字游戏的线索吗？我不这么认为，”他写道，“在填字这样范围广得多、坦白说也复杂得多的游戏里，我们人类依然表现不错。”
不到十年后，一个名为WebCrow的计算机在一场AI会议上击败了75名人类填字玩家；到2021年，一个名为Dr Fill的程序“赢下”了美国填字锦标赛——这是美式填字领域最负盛名的赛事，这类填字依赖常识、典故和双关的组合。
但隐晦填字要难得多。直到2024年，还有人在问：隐晦填字会不会是AI攻不下的最后一块阵地？
得克萨斯大学奥斯汀分校的计算机科学家西德·查特吉博士不这么看，他在2025年开始动手证明。他着手开发Darmok，名字取自《星际迷航》的一集——剧中船员试图与一个只用寓言说话的物种交流，那种体验类似于解一道隐晦填字。
Darmok首次挑战《泰晤士报》赛事以失败告终，它在18分钟后放弃了最后一题。今年的胜利，部分归功于它成功解出了一条难住五名决赛选手中三人的线索，其中包括14次冠军马克·古德利夫：
“Wolf trap missing its lowest crosspiece? (5)”
其他线索填入的字母给出了S_A_F的模式。SCARF和SNARF都表示“贪婪地吃”（“wolf”的同义词），但剩下的文字游戏依赖一个视觉元素。
“Trap”指向同义词“SNARE”，当字母E的底线被去掉——“missing its lowest crosspiece”——它就变成了F，于是答案是SNARF。
人们或许以为这类视觉线索对AI更难，但查特吉说，他找不出Darmok最不擅长哪类线索的规律。不过它确实觉得约翰·亨德森（《卫报》读者熟知的Enigmatist）的谜题比大多数更难。
如果你想和Darmok较量一下：它解出上周这道Fed填字用了4分10秒。祝你好运。
Darmok基于四个AI模型：Gemini 3.1 Pro、Claude Fable 5、GPT-5和GPT-6 Astra。解题主要由前两个完成，需要时其余模型加入。查特吉把Darmok今年的进步归因于这些前沿模型更强的能力，以及他自己的一些改进，比如让Darmok先尝试完所有线索再填入答案。
AI与隐晦填字的下一个前沿——出一道令人满意的谜题——将是一次更大的跨越。“这是一个非常非常难的问题，因为你得造出一个句子，在普通英语和隐晦英语里都能顺畅解析，而这两套语法非常非常不同，”查特吉说。“如果（在隐晦填字上击败人类）是珠峰挑战，我把下一个叫作奥林帕斯山挑战。”
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