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计算机博弈与人工智能

计算机博弈与人工智能

 计算机博弈,历来是人工智能的一个论文联盟.Ll.重要的研究领域,早期人工智能的研究实践,正是从计算机下棋开始。因为人类开发下棋软件,目的是让计算机模仿人脑进行思维,如果能够掌握下棋的本质,也许就掌握了人类智能行为的核心,那些能够存在于下棋活动中的重大原则,或许就存在于其它任何需要人类智能的活动中。所以说,下棋软件某种意义上可以代表人工智能的发展程度。
  从上世纪六十年代的&ldqu;跳棋机&rdqu;到1997年的&ldqu;深蓝&rdqu;,计算机下棋程序在人机对弈中取得了一个又一个胜利,但是这些程序虽然属于人工智能范畴,实际上它们并没有多少&ldqu;智&rdqu;的成分,主要部分都是在可行范围内搜索。各种研究也大都是怎样使搜索更快更有效。它们缺乏&ldqu;智&rdqu;的成分的根本原因,是我们自己并不清楚人类是以怎样的形式思考的。比如你写一个名字问一名教师,这人是不是他班上的学生。教师马上就可以回答是或不是。如果你问计算机,计算机也可以马上正确地回答是或不是。但计算机的方式是把这个名字与学生名单里所有名字一一比较以后得出的答案。计算机搜索很快,全走一遍几乎可以瞬间完成。但我们知道教师是不可能在短时间内把班上所有学生的名单过一遍的。类似的,我们看到一个人的照片,马上就知道我们以前见没见过这个人,我们不可能在短时间内把我们以前见过的人都检查一遍,那么我们是怎样得出结论的呢?现在我们对此还不是完全清楚。
  下棋的时候棋盘上可走的地方很多,但下棋的人并不是每种走法都去考虑。那么哪些位置需要考虑,哪些位置不需要考虑,这就是&ldqu;模式识别&rdqu;问题。人脑有&ldqu;模式识别&rdqu;功能,可以很快得出一个大致的结论,计算机没有这种功能,只好所有的位置都考虑。在人机博弈中,计算机人工智能的基本思考方法是穷举法,即通过对所有可能的招法的演化结果进行比较,最后选择出一个最好的招法。例如在象棋的某个&ldqu;局面&rdqu;中,如果有38种合乎规则的棋子走法,无论选择其中哪一种,都会再生成一个新局面。将所有这些变化列起来,就会形成一棵&ldqu;博弈树&rdqu;,计算机要做的,就是比较最后一层结果,选择其中一个最好的,然后逆推,找到本局面下最好的一个走法,计算机的这种思考能力在中局搏杀阶段表现得尤为明显。另外,在人机对弈中,计算机面对每一步棋时,都将会模仿人的思考方法尽可能地简化搜索范围,然后对其进行横向比较并选择最优走法。但是,国际象棋的变化总数达到10的123次方,而中国象棋的变化数量比这还要多得多,可达10的144次方以上,围棋的变化就更多,达10的172次方以上,计算机不可能算出棋盘上的所有变化。因此,所谓的&ldqu;利用穷举法选择最好的走法&rdqu;,指的是棋局的局部,并且是在有限的步骤里,而不是通盘穷举,它更没法对整盘棋的形势做正确判断。这就是它中盘计算超强而大局观差的原因。半个世纪以前人们就开始研究国际象棋程序,但因计算机性能问题,在人机对弈中计算机始终表现不佳,因为大空间搜索不可行,就只能用人们设计的判别模式进行选择性地搜索(模仿人的思维)。选择不见得对,搜索又不彻底,结果当然不会好到哪里去。好在计算机的性能发展得很快,到了1997年,IB的深蓝用&ldqu;硬搜索&rdqu;打败了人类国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。当然深蓝还请了一些国际象棋专家指点判别程序,但主要靠的还是硬搜索。
  目前,在三大棋类项目中,国际象棋和中国象棋两项,计算机的水平都已经可以跟最顶级的职业棋手抗衡了,但在围棋项目中计算机的水平却始终上不去,目前围棋计算机大赛获得冠军的软件也只勉强达到业余初段水平,和顶级职业棋手相比,大概要被让七子。
  为什么计算机围棋的水平和象棋比差这么多呢?除了资金等投入上有差距外,大致还有以下几个原因:
  (1)国际象棋盘60格,中国象棋90个交叉点,而围棋则有361个交叉点。象棋一局棋一般三四十个回合七八十步棋,而围棋一盘棋一般要一百多手棋,最多的会超过三百手棋,这使围棋的计算量远远超过象棋,因此对计算机的性能提出了更高的要求,但按照传统的解决问题的思路,目前计算机还不能满足这种要求。

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计算机博弈与人工智能

计算机博弈与人工智能 计算机博弈,历来是人工智能的一个论文联盟.Ll.重要的研究领域,早期人工智能的研究实践,正是从计算机下棋开始。因为人类开发下棋软件,目的是让计算机模仿人脑进行思维,如果能够掌握下棋的本质,也许就掌握了人类智能行为的核心,那些能够
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