18新利最新登入国际象棋计算机如何工作

如果你曾经看过一个人第一次学习下国际象棋,你就会知道人类棋手一开始的能力非常有限。一旦玩家理解了控制每块棋子的基本规则,他或她就可以“下”国际象棋了。18新利最新登入然而,这个新球员不是很好。每一次早期的失败都让人有些惊讶——“哦,我没想到!”或“我没想到会这样!”是常见的感叹。

人类的大脑吸收了这些经验,储存了不同的棋盘配置,发现了特定的技巧和策略,通常一次一步地吸收了游戏的细微差别。随着技能水平的提高,玩家会经常阅读书籍,以发现最好的玩家使用的游戏模式。制定策略和战术来指导玩家完成每一款游戏。

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因此,对于一个人来说,下国际象棋涉及到大量的知识高层次抽象思维——通过视觉模式匹配来回忆棋盘位置、规则和指导方针、有意识的思维甚至心理学。

计算机做不到这些。

国际象棋似乎是一种明显的人类活动,需要智力和思维,那么计算机怎么可能做到呢?18新利最新登入

在本文中,我们将探讨这个问题。你会发现计算机并不像人那样真正“下”象棋。一台正在下棋的计算机并不是在“思考”。相反,它是通过一组公式进行计算,从而做出正确的动作。随着计算机的速度越来越快,这些计算动作的质量也越来越好。计算机国际象棋计算器现在是地球上最好的国际象棋选手,尽管它们完全是盲目的。

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计算机和国际象棋

目前最先进的计算机国际象棋相当复杂,但所有这些都涉及到核心非常简单的盲计算。

让我们假设你从一个为游戏开始而设置的棋盘开始。每个玩家有16个棋子。假设白色开始。白色的有20种可能的动作

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  • 白棋手可以将任何棋子向前移动一到两个位置。
  • 白方玩家可以用两种不同的方式移动任意一个骑士。

白棋从这20步棋中选择一步并成功。

对于黑人玩家来说,选择是一样的:20种可能的移动。黑棋选择一步棋。

现在白色又可以移动了。下一步棋取决于白棋选择的第一步棋,但在当前棋盘位置下,白棋可以走20步左右,然后黑棋可以走20步左右,以此类推。

这是计算机看待国18新利最新登入际象棋的方式。它在一个“所有可能的动作”的世界里思考它,它做出了一个很大的对于所有这些动作,像这样:

在这棵树中,白棋有20种可能的走法。黑棋有20 * 20 = 400种可能的走法,这取决于白棋的做法。然后是白色的400 * 20 = 8000。然后黑色有8000 * 20 = 160,000,以此类推。如果你要把所有可能的棋法完整地发展成整棵树,棋盘位置的总数大约是1,000,000,000,000,000,000,000,000,

000000000000000000000000000000000000000000年,

000000000000000000000000000000000000000000年,

000000000000年,或10120,或多或少。这是一个很大的数字。例如,只有10个26纳秒以来大爆炸。据说只有10只75整个宇宙中的原子。当你考虑到银河系包含数十亿个太阳,有数十亿个星系,你可以看到这是一大堆原子。这一数字与国际象棋可能的走法数量相比相形见绌。国际象棋是一种相当复杂的游戏!

没有计算机能计算出整棵树。国际象棋计算机试图做的是在未来的5步,10步或20步后生成棋盘位置树。假设任何棋盘位置都有大约20种可能的走法,一个五级树包含320万个棋盘位置。一个10级树包含大约10,000,000,000,000(10万亿)个位置。计算机可以计算的树的深度是由计算机玩游戏的速度控制的。最快的国际象棋计算机每秒可以生成和评估数百万个棋盘位置。

一旦生成了树,计算机就需要“评估棋盘位置”。也就是说,计算机必须查看棋盘上的棋子,并决定棋子的排列是“好”还是“坏”。它的方法是使用评价函数。最简单的函数可能只是计算每条边的棋子数。如果计算机下的是白棋,而某个棋盘位置有11个白子和9个黑子,最简单的评估函数可能是:

11 - 9 = 2

显然,对于国际象棋来说,这个公式是道路太简单了,因为有些部分比其他部分更有价值。所以这个公式可能会对每种类型的棋子施加一个权重。随着程序员的思考,他或她通过添加诸如棋盘位置、对中心的控制、要检查的国王的脆弱性、对手皇后的脆弱性以及大量其他参数,使评估函数变得越来越复杂。然而,无论函数变得多18新利最新登入么复杂,它都被浓缩为一个代表该棋盘位置的“好”的数字。

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三级树形图

下图显示了一个三级树,它预测了未来三步棋,并评18新利最新登入估了最终棋盘位置的值:

电脑扮演白方玩家。黑玩家已经移动并离开了树顶的棋盘位置。在这棵树中,白棋有三种可能的走法。从这三种可能的走法中,黑棋可以做出三种可能的走法。在这9个棋盘位置上,白棋可以走两步。(在现实生活中,从任何位置移动的总次数都是20次左右,但这很难画出来。)

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为了决定要做什么,计算机看着这棵树,从底部向上工作。它的计算是这样设置的,它可以从每个可能的黑棋位置中找到最好的棋盘位置(它会取最大值):

再往上一层,它假设黑棋将为白棋选择最糟糕的可能位置(它需要最小值):

最后,取前三个数字中的最大值:7。这就是计算机将要采取的行动。一旦黑棋走了一步,计算机就会再次进行整个过程,生成一棵新的树,并评估所有的棋盘位置,以确定下一步棋。

这种方法称为极大极小算法因为它会在极大值和极小值之间交替向上移动。通过应用一种叫做修剪,算法能以两倍的速度跑而且要求更少内存。正如你所看到的,这个过程完全是机械的,不需要思考。它只是一个蛮力计算,将一个评估函数应用于树中一定深度的所有可能的板位置。

有趣的是,这种技术非常有效。在一台足够快的计算机上,算法可以看得足够远,从而打出一场非常好的比赛。如果你添加学习技术,根据过去的游戏修改评估函数,机器甚至可以随着时间的推移而改进。

然而,要记住的关键是,这与人类的思维完全不同。18新利最新登入当我们了解人类思维是如何工作18新利最新登入的,并创造出一台使用这些技术来下棋的计算机时,我们就真的会有所收获……

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