谈到围棋AI，你是否首先想到了AlphaGo？可惜随着AlphaGo的退役，AlphaGo横扫人类棋手的几盘对局成为最后绝唱，也给人们留下悬念，围棋AI到底能进化到何种程度？幸运的是，Google发布了两篇重量级论文，阐述了AlphaGo 和AlphaGo Zero背后的理论。而且这个世界的大神很多，根据论文，也开发出了非常厉害的围棋程序。比较著名的有腾讯的绝艺、金毛，国外比较出名的有leela和leela zero。现在绝艺已经成为中国围棋队年轻棋手非常重要的训练工具，许多围棋讲解也会搬出绝艺作为助手。
前几天，最具传统和权威的“UEC杯”计算机围棋大赛在日本东京落幕，腾讯AI Lab研发的人工智能围棋程序“绝艺”从30个参赛程序中脱颖而出，以11战全胜的战绩夺得冠军。在接下来的“电圣战”人机围棋大战中，绝艺又执黑中盘战胜日本围棋新秀一力辽七段。 截至3月9日，绝艺的对局数量达到534盘，战绩是406胜128负，胜率76%，与柯洁、古力、常昊、范蕴若、范廷钰、朴廷桓等超过100位顶尖棋手有过交锋。凭借无与伦比的出色战绩，绝艺成为野狐平台上第一个晋级“十段”的棋手。 这本没什么值得夸耀的。早在去年3月，在一场
1、定义全局变 '''全局变量： X 和 O 表示两方的棋子; EMPTY 表示棋位为空； TIE 表示平局； NUM_SQUARES 表示有 9 个棋位 ''' X = "X" O = "O" EMPTY = " " TIE = "TIE" NUM_SQUARES = 9 2、定义调用到的函数 def ask_yes_no(question): '''问一个是或否的问题，用 y 或 n 回答。''' response = None while response not in ('y',
稀疏数组可以看作是普通数组的压缩，当一个数组中大部分元素为0或同一个值时，可用稀疏数组来保存该数组。
AI 科技评论按： Facebook 人工智能研究院（FAIR）于去年开源的 ELF OpenGo 日前再度迎来更新，本次 FAIR 不仅发布了该系统新的功能和研究成果，还发布了可在 Windows 上运行的 AI 版本，让围棋棋手能更易于使用该系统来帮助自己训练。以下是田渊栋等人对该开源项目的详细解读，原文发布在 FAIR 的官方博客上。
导读： 一个棋盘，几个棋子就能拥有万千变化，而变化之中又有奇妙的规律等待着数学家与解谜者的探寻。游戏是人类的天性，几千年来，人们发明游戏、在游戏中取胜、挖掘着游戏背后的秘密。正是在游戏与对真理的追寻中
可以说，AI的发展进化史就是AI在游戏领域的升级史。 SciShow是Youtube上热门的科普向脱口秀节目。它的内容包罗万象，无论什么问题在这里都会得到风趣又详尽的解答。在本次节目中，介绍了AI 是
上篇文章，介绍了一下五子棋 AI 的入门实现，学完之后能用，就是 AI 还太年轻，只能思考一步棋。
问耕 发自 凹非寺 这是围棋人机大战中的又一个第一次。 顶级职业围棋手，在让子棋中负于AI。 更明确一点说，腾讯围棋AI绝艺，让二子战胜了当今围棋第一人柯洁。而且整个战局只进行了77手，可以说柯洁落
稀疏数组
炮五进四、马二进三、车一进一、车九平八……你报一招，我报一招，下完整盘棋。（这些是象棋里的棋招，车马炮等是棋子，平进退表示棋子移动的方向， 数字代表定位和移动的格数。）
---- 新智元报道 编辑：David 袁榭 好困 【新智元导读】在著名棋手被棋迷揣测用AI作弊的公众声浪中，中国棋协首次处罚了在职业比赛中使用AI作弊的低段位选手。 人类的围棋比赛，不许用狗！ 目前的围棋AI大都发端于著名的AlphaGo，所以在比赛中使用AI作弊，在圈内被称为「遛狗」（狗与GO谐音）。 狗子：「我也不想的」 3月15日，中国围棋协会公布了关于刘睿智初段使用AI作弊的处理通知。 通知提到，刘睿智初段比赛期间有多次违规行为。 经核实，刘睿智初段违反本次比赛「严禁使用人工智能」规
计算机科学家们一直对游戏 AI 乐此不疲，原因并非为了精进棋艺，而是希望在此过程中不断提升人工智能的算法和处理复杂问题的能力。实际上，游戏 AI 的历史几乎和人工智能的历史一样长，很多关于人工智能的研究，都起源于研究如何构建能够完成游戏的智能体（agent）。游戏 AI 的进化，始终与 AI 研究进展相生相伴。
本文来自微软研究院AI头条（MSRAsia），AI 科技评论获授权转载，如需转载请联系微软研究院AI头条。
舒石 发自 中国棋院 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 德扑人机大战刚刚落幕，围棋人机大战又来了。 今天下午三点，AlphaGo 2.0对战柯洁真身的发布会，在中国棋院二层会议厅召开。Google正式官方宣布了这场围棋人机大战的全部细节。 柯洁在这次的发布会上表示，会不惜一切手段与AlphaGo一决胜负。“我拼了”，柯洁说：“我不会说输了无所谓，我抱有必胜的心态和必死的信念”。 另外央视记者最后问：有没有机机大战。(不知为何，现场都笑了。) 对此，Google大中华区总裁石博盟说：没有。 以下是这
最近一段时间，我感觉自己大脑出现了衰退的症状，说话口误逐渐增多，也常常忘记事情。
大数据文摘编辑作品 转载具体要求见文末 ◆ ◆ ◆ 摘要 AlphaGo与李世石的棋局已过去近半年时间，而这场“世纪之战”带来的“人工智能”热潮依然在持续发酵。 Deepmind官网10个小时之前发布了这场棋局【AlphaGo】视角的原始棋谱重现，以AlphaGo的视角，更进一步还原了整场棋局的变化。 此外，Deepmind还制作了在线互动棋谱，还原每一步行棋，并在右侧配上专业解说来分析。 从第一局的【破晓】到第二局 【创造力】、第三局【革命】、第四局【永不放弃】，直到最后一局【 新时代】，每一步进展和每
当然，我做的这个联机对战象棋，目前没有动画和炫酷的特效，没有语音和BGM，其实不算是一款小游戏，更像是一个工具。
本基于C#+SqlServer+CS架构实现的在线五子棋对战平台,五子棋游戏程序，系统采用多层C/S软件架构，采用C#编程语言开发技术实现界面窗口版本的五子棋程序界面，实现CS架构窗口事件监听，完成五子棋双人在线对战等。五子棋是一种受大众广泛喜爱的游戏，其规则简单，变化多端，非常富有趣味性和消遣性。这里设计和实现了一个人机对下的五子棋程序，采用了博弈树的方法，应用了剪枝和最大最小树原理进行搜索发现最好的下子位置。介绍五子棋程序的数据结构、评分规则、胜负判断方法和搜索算法过程。
若朴 发自 LZYY 量子位·QbitAI 报道 “绝艺在右上角出了一记重拳，ZEN当场毙命。一颗悬着的心，重新回到了肚子里面……这是我讲棋史上，最重要的一盘棋”。 昨天，野狐围棋的讲解老师在直播中打出这样一句话。 这是第10届UEC杯世界电脑围棋大会首日比赛中，最受关注的一场对弈。由来自中国的围棋AI腾讯绝艺(Fine Art)，对阵来自日本的DeepZenGo。 在日本举行的UEC杯世界电脑围棋大会，比赛的参赛选手，都不是人，全是计算机之间的对决。所以，理论上来说，这也是全球唯一一个能看到“狗咬狗”的围
【导读】从AlphoGo Zero 到AlphaZero只是少了一个词“围棋”(Go), 但是背后却代表着Hassabis将和他的DeepMind继续朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标道路上迈出了巨大的一步。今天DeepMind在arXiv发表论文表示其开发的通用强化学习程序AlphaZero,使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）和深度神经网络，和强大的算力，同时在国际象棋，日本将棋和围棋中战胜各自领域的最强代表。而且这一切都是通过自我对弈完成的，在训练中除了游戏规则，不提供任何额外的领域知识。
本文介绍了人工智能在棋类游戏中的一些进展，特别是在围棋和德州扑克这两个领域。作者分析了AlphaGo和Libratus等人工智能系统，并讨论了这些技术在未来的可能发展方向。
鱼羊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “我受够了AI围棋。” 中日韩三国围棋擂台赛赛后，完败于韩国棋手申真谞的柯洁，在社交媒体上留下了这样的字句。 这场比赛中，一向有“申工智能”之称的申真谞展现出了恐怖的统治力，在AI绝艺的判断中，他的胜率全盘未低于46.8%。 △图源：野狐围棋 更令人惊讶的是，执白的申真谞在这盘棋中，与AI的吻合率达到了65.8%。 △图源：野狐围棋 柯洁在赛后也惊呼： 这还是人类吗？ 今天这个掌控力感觉比当年阿法狗都要强了，围棋已经完全没法下了。 但让柯
围棋要布局下完数子，五子棋连五就结束了，耗时和用子都是围棋多的多，大众觉得围棋更复杂也不奇怪。 也有人回答数学上说，围棋就比五子棋复杂的，没说到点上去。因为穷极一个谱所需计算量是人类脑力的一万倍还是一亿倍，并没有什么区别。 游戏的难度，看的是对手水平不是游戏本身如何如何。五子棋仗着棋盘较大，最少数学上的难度和象棋一个水平还是能的，但是发展水平低象棋半个档次，原因可不在难易。 题主无非是想问，五子棋推广为什么很困难。 小众棋类很多，有的本身没什么影响但是推广的很流畅，成功攻略大众，稳步增加影响力。有的
版权申明：本文为博主窗户(Colin Cai)原创，欢迎转帖。如要转贴，必须注明原文网址 http://www.cnblogs.com/Colin-Cai/p/8506691.html 作者：窗户 QQ：6679072 E-mail：6679072@qq.com 作为一个围棋爱好者，就决定在博客里加个围棋js程序。于是，申请了博客的js权限，美化美化我的博客。 好在js的语法像C系的，看了看，写个程序应该还是可以的。 围棋里，设计好基本的数据结构： //a是19X1
3月9日下午，经过3个半小时的激战，李世石九段投子认输，Alpha Go再次战胜人类。 根据日程安排，5局棋将分别于3月9日、10日、12日、13日和15日举行，即使一方率先取得3胜，也会下满5局。比赛采用中国规则，执黑一方贴7目半，各方用时为2小时，3次60秒的读秒。 与战前李世石预言5:0全胜的成绩相比，今天的结果有些出乎意料，也让未来几天的比赛更加充满悬念。 来个调查先： 然而，仅这一局的结果就已经能说明一些问题。 AlphaGo获胜意味着什么？ 李世石战绩 1995年入段，1998年二段，1999
家人们，OpenAI前脚刚发布自定义GPT，让人人都能搞开发；后脚国内一家大模型初创公司也搞了个产品，堪称重新定义开发——让AI智能体们协作起来！
很久以前在慕课网看过鸿洋的五子棋实现的视频，由于是教学，功能比较简单。 然后我基于此拓展了一些功能，比如音效、自定义网格数，选择图片设置背景、截图、悔棋等。 最想做的当然是联网对战啦，当时实力不济，只好暂放，现在回来看看，感觉可以做。 核心是在每次绘制时将坐标点传给服务端，然后服务端再将数据发送给两个手机，在视图上显示。 随便有一个手机即作服务端，也作客户端。其中坐标点的字符化，以及字符串解析成坐标点需要小小设计一下。 ---- 零、说明 本文着重于介绍如何基于TCP的Socket实现两个手机
【新智元导读】4月10日，中国棋院与谷歌在北京宣布，今年5月在“中国乌镇·围棋峰会”上AlphaGo升级版将与最顶尖的人类棋手进行对弈，世界冠军柯洁将出战。 随后，DeepMind CEO Demis Hassabis 在官方博客上撰文介绍了这一比赛和全新版的 AlphaGo，并强调 AlphaGo 不仅会下棋，在节约能源、医疗、翻译等方面也得到了应用。其团队详细也解读了AlphaGo 在围棋上的最新技术进步，包括策略和战略上的创新。 今天，中国围棋协会和浙江省体育局携手Google共同宣布，三方将联合主办
唐旭 若朴 发自 东瑶村 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 鏖战155手，柯洁二战AlphaGo再次落败。中盘告负。 这场比赛的激烈和复杂程度，超越双方的首场对决。中盘阶段，根据AlphaGo的
维茨金在书中说到，第一点就是要树立一个正确的学习观念，第二点就是要划小圈，听起来可能比较奇怪，什么是划小圈呢？又该如何理解呢？
近日，DeepMind一篇关于MuZero的论文“Mastering Atari, Go, Chess and Shogi by Planning with a Learned Model”在Nature发表。与AlphaZero相比，MuZero多了玩Atari的功能，这一突破进展引起科研人员的广泛关注。
尽管表现得很轻松，夺冠之路向来不是没有障碍。进入决赛前，柯洁的排名是第三名，和前两名分数的差距也不小。
Root 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 昨天，DeepMind团队又在arXiv上扔了个重磅炸弹，新一代AlphaZero在用了强劲的计算资源（5000个一代TPU和64个二代TPU）之后，用不到24小时的时间自我对弈（tabula rasa，也叫白板）强化学习，接连击败了三个世界冠军级的程序 (国际象棋、将棋、围棋)。 △ AlphaZero和国际象棋冠军程序对弈 其中包括上一代冠军围棋程序AlphaGo Zero，这个程序发布还不到两个月，DeepMind就又把自己颠覆了（所以谷歌团
唐旭 舒石 发自 乌镇 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 5月27日，人机大战第三场，天气晴朗。 经过209手的博弈，主动要求执白的柯洁再次负于AlphaGo。在这场人机大战中，世界围棋第一人0
之前自己编写过一点关于棋类游戏的代码，所以对于这类游戏的大致构成也算是有一些肤浅的认识，前一阵子突然想到应该将这些个零散知识好好总结一番，以算作为自己学习的一点交代。可恨这不总结还好，一总结才发现自己以前自认为通晓的知识原来还是一知半解，更是发现了一堆自己先前遗漏的知识，唉，真可谓学海无涯啊......不过本着学习“八成”原则（这是我前阵子看过的一本书中的观点，感觉还是颇为心有戚戚的，意思大抵是学习过程中不要太过求全求通，慢慢学下去自会变全变通，书名曰《超级学习法》，是本老书了，作者是一名日本的教授，具体姓氏已经不记得了，有兴趣的朋友可以Google看看），自己还是就着多有纰漏的知识储备总结了起来，并且还煞有其事的编写了一些代码，本想借着这篇博文写一写自己总结来的看法，但后来想想与其自己肤浅的在这搬运知识，还不如将自己在学习过程中参考的一些文献介绍给大家，毕竟这原版终归要胜过盗版啊 ：）
【导读】本文从Minimax算法开始，一直到最新的 AlphaGo Zero 和 AlphaZero，旨在介绍完全信息博弈上人们一路走来得到的算法，以及背后的思路，还将重点介绍 DeepMind Al
AI 科技评论按：一年前，Alphabet 旗下人工智能部门 DeepMind 发布 AlphaZero，称它可以自学国际象棋、日本将棋和中国围棋，并且项项都能击败世界冠军。而今天，经过同行评议，AlphaZero 一举登上《科学》杂志封面。
机器之心原创 作者：李泽南、杜夏德 经历过 AlphaGo与柯洁第一场势均力敌，第二场热血沸腾的比赛之后，今天，乌镇围棋峰会进入了配对赛与团体赛的争夺。上午 10:59 分，连笑八段联手 AlphaG
对于围棋运动而言，行将结束的2017是至关重要的一年。 AlphaGo等人工智能的出现对围棋运动产生了巨大影响，与此同时，围棋的发展也迎来了新机遇。 📷 柯洁在今年的“人机大战”中落败。 围棋AI阻碍运动发展？ 今年，棋坛最受瞩目的对决莫过于世界等级分第一人柯洁与围棋人工智能AlphaGo的三番棋较量，最终AlphaGo连下三城获胜。 而随着AlphaGo接连在线下的番棋赛中击败李世石、柯洁两位世界冠军，围绕“人机大战”出现了一种“人工智能将摧毁围棋这项古老运动”的论调。 中国围棋队总教练俞斌在接受中新网记
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI “我说不再跟AI下棋，现在食言了。” 刚刚，人类围棋第一人柯洁九段宣布：明年4月，将再次与围棋AI交锋。 对话柯洁：我喜欢自我挑战 今年4
在温正棋看来，鉴于开源等原因，智能语音的核心技术已经不存在太大差别，而他们相比之下的优势更多集中在业务服务能力及闭环技术的应用层面。 前段时间，亚马逊智能音箱Echo时而抽风的怪笑声令消费者“震惊”，虽然到底是什么原因造成的，我们目前尚不清楚。不过，我们可以确定的是，语音交互已经成为了人们智能生活中不可或缺的一个因素。 选择极限元 他的初衷就是把研究转化为产品应用到市场 “我自己是中科院自动化所模式识别国家重点实验室的副研究员，就想把研究做成产品运用到市场上，这是我当初加入极限元的初衷。”极限元CEO温正
鱼羊 萧箫 发自 凹非寺 本文转账 量子位 | 公众号 QbitAI “我受够了AI围棋。” 中日韩三国围棋擂台赛赛后，完败于韩国棋手申真谞的柯洁，在社交媒体上留下了这样的字句。 这场比赛中，一向有“申工智能”之称的申真谞展现出了恐怖的统治力，在AI绝艺的判断中，他的胜率全盘未低于46.8%。 △图源：野狐围棋 更令人惊讶的是，执白的申真谞在这盘棋中，与AI的吻合率达到了65.8%。 △图源：野狐围棋 柯洁在赛后也惊呼： 这还是人类吗？ 今天这个掌控力感觉比当年阿法狗都要强了，围棋已经完全没法下了
在家乡韩国新安郡举行的退役赛三番棋最终局中，李世石于让先两子的对局中，执黑181手中盘负于韩国围棋AI“韩豆”。
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 有一个棋力很好的朋友，总是下不赢怎么办？ 英国程序员小哥詹姆斯想出奇招：把电脑连在鞋垫上。 比赛现场，詹姆斯（左）看起来像是聚精会神地在思考下一步动作，他的对手也没发现哪里不对劲。 但在桌面之下，他正努力用脚底板和树莓派电脑沟通。 在没有显示器也不能发出声音的情况下，输入要靠鞋里安装的压力传感器，输出则靠振动马达。 成功赢下一盘后，詹姆斯坦白自己其实是「用脚」赢的。 他的朋友欧文一开始还不信，直到他把身上的设备都掏出来，欧文才露出一副见了鬼的表情。
柯洁、於之莹任形象大使 中新网客户端北京12月27日电(记者 岳川) 刚刚成为史上最年轻“五冠王”的世界冠军柯洁九段将于明年再战人工智能。柯洁27日表示，弈无止境，下棋是不断挑战自我的过程，他很享受作为棋手最单纯的一件事——去挑战强大的对手。 当日，首届“吴清源杯”世界女子围棋赛暨2018世界人工智能围棋大赛发布会在京举行。比赛将于明年4月在福州进行，邀请两位世界冠军柯洁与於之莹任形象大使。大赛包括两部分，其中世界女子围棋赛设总奖金120万元人民币，比赛将于明年4月下旬开赛，7月在福州吴清源会馆举行三番
注：首先要知道我们用二维字符数组（char board[ROW][COL]）来抽象实现三子棋；
距离IBM的深蓝超级计算机击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Gary Kasparov）已经快过去20年了。此后，计算机性能不断提升，但象棋引擎工作仍主要依靠“暴力破解”，通过穷举法，即遍历一切可能的移动方式，走出最好的一步棋。相比计算机，人类所拥有的技巧主要是评估国际象棋的盘面局势，缩小最优棋路的搜索范围。 2015年9月，来自伦敦帝国学院的Matthew Lai开发出一款名为“Giraffe”的人工智能机器，它能通过自学来判断象棋的摆放位置和下步棋该怎么走，它完全颠覆了传统的国际象棋引擎，下棋方法更
五子棋，古老而经典，是一种两人对抗的策略棋类游戏。想要体验制作游戏的乐趣吗？本文将详细指导你如何使用Python语言和Pygame库，一步步打造自己的五子棋游戏！
先说一下棋盘的问题，因为后期我在测试的时候，不能一眼看出来棋落子的坐标，所以对棋盘进行了一点小优化。
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