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http://*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“跳棋机”到1997年的“深蓝”,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“智”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“智”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。编辑：www.ybask.Com 。
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“模式识别”问题。人脑有“模式识别”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“局面”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“博弈树”,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

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