与国际象棋和围棋的不同之处在于，Stratego是一种不完全信息博弈：玩家无法直接观察对手棋子的身份。...Stratego与军棋的不同之处在于，它有更多数量的棋子、更多的军衔较多，棋盘设计较简单，没有铁路、行营和裁判。 双方布阵时，要将所有棋子竖立，不能让对方看到。...当双方棋子在同一格内，就一同揭开，判断大小，胜的棋子放回原位、正面朝后，输的棋子就被移除。 Stratego胜利方式与中国军棋类似，以夺得对方军旗或消灭所有能动的棋子为胜利。...只有遭遇其他玩家时，对方棋子的身份才会显露出来。 而国际象棋和围棋的不同之处在于，它们是「完美信息博弈」，因为对战双方确切地知道每一颗棋子的位置和身份。...隐藏信息，让对手摸不着头脑 现实场景下，人们还会用其他手段来取得胜利，如诈唬（bluffing）。
DeepMind 和 Google Brain 研究人员以及前世界国际象棋冠军Vladimir Kramnik通过概念探索、行为分析和对其激活的检查，探索了人类知识是如何获得的，以及国际象棋概念如何在...探索了 AlphaZero 如何以及在多大程度上获取人类知识，以及如何在其网络模型中表示国际象棋概念。...通过探索广泛的人类国际象棋概念，论文展示了这些概念在如何在AlphaZero网络中表示。还提供专注于开局的行为分析，包括定性分析国际象棋大师Vladimir Kramnik。...该团队的研究旨在提高对以下方面的理解： 人类对于知识的编码 如何在训练中获取知识 通过编码国际象棋概念重新解释价值函数 AlphaZero 的进化与人类历史的比较 AlphaZero 的棋子下一步移动候选策略的演变...这种进化与人类惊人地相似:在学习国际象棋的早期过程中，我们只是通过棋子子力来评估位置，然后随着我们了解的更多对位置的其他方面有了更丰富的理解。
在本次节目中，介绍了AI 是如何在游戏领域通过不断的升级发展，一步步碾压人类的。 机器赢了。机器如今几乎能够打败人类发明的所有游戏。这都归功于一些我们通过AI实现的技术。...通过把这手牌的价值，与预先编程的所谓好牌和坏牌进行比较。 启发法与生产系统。 前者要依靠经验法则；后者则根据复杂的规则比较系统。这两者的结合，让AI玩简单的棋类游戏变得轻而易举。...有时被描述为"东方版国际象棋”，但是围棋要比国际象棋复杂得多，尤其对计算机而言。 首先，围棋棋盘比国际象棋要大。 围棋棋盘为19×19的网格，国际象棋棋盘为8×8。...但这实际低估了围棋的复杂性，因为围棋的棋子不是放在网格中，而是放在四个角上。也就是说每个网格代表四种可能的位置，即与周围网格的交叉点。总而言之，围棋中的棋步组合比宇宙中原子数量还多。...其次，围棋中每个棋子都同等重要。 这与国际象棋不同，比如国际象棋中，后就比兵要重要。这种关系是可以通过编程让AI理解的，比如输入生产系统。但是围棋棋子的价值取决于，各个棋子在棋盘位置的相互关系。
题目背景 国际象棋在对局时，同一局面连续或间断出现3次或3次以上，可由任意一方提出和棋。 问题描述 国际象棋每一个局面可以用大小为 8×8 的字符数组来表示，其中每一位对应棋盘上的一个格子。...六种棋子王、后、车、象、马、兵分别用字母 k、q、r、b、n、p 表示，其中大写字母对应白方、小写字母对应黑方。棋盘上无棋子处用字符 * 表示。两个字符数组的每一位均相同则说明对应同一局面。...***rp p*p***** *b**Q*** ****B*PP ****qP** **R***K* Data 样例输出 1 1 1 1 1 2 2 1 Data 样例说明 第 6、7 步后的局面分别与第...第 8 步后的局面与上图相对应。 子任务 输入数据满足 �≤100。 提示 判断重复局面仅涉及字符串比较，无需考虑国际象棋实际行棋规则。...答题 就是判断字符串的重复出现次数，我把8x8的局面整合成一个64字符长的字符串，记录该字符串之前的出现次数就行 #include using namespace std; int
有人无聊的时候会找电脑下国际象棋，但也有人无聊了会教电脑下棋。 ? 国际象棋可以说是最棒的棋盘游戏之一，它是战略战术和纯技术的完美融合。...使用 piece square table 来评估棋子，在 8x8 的矩阵中设置值，例如在国际象棋中，在有利的位置设置较高的值，在不利的位置设置较低的值。...例如，白色国王越过中线的概率将小于 20%，因此我们将在该矩阵中将数值设置为负值。...再举一个例子，假设皇后希望自己被放在中间位置，因为这样可以控制更多的位置，因此我们将在中心设置更高的值，其他棋子也一样，因为国际象棋都是为了保卫国王和控制中心。...评价函数流程图 移动选择 算法的最后一步是用 Minimax 算法中的 Negamax 实现进行移动选择，Minimax 算法是双人游戏（如跳棋等）中的常用算法。
关注风云之声 提升思维层次 解读科学，洞察本质 戳穿忽悠，粉碎谣言 导读 AlphaZero下国际象棋的时候，最革命性的一点是，它没有棋子的概念。...日本将棋和中国象棋、国际象棋差不多，也是各兵种吃对方的王。但是最大的不同是吃掉对方的棋子可以变成本方的棋子，放回棋盘任意位置，这使得对局攻杀极为激烈，和局很少，变化比国际象棋要多不少。...图片来源：chessbase 上图对弈者为国际象棋排名前两位的卡尔森与卡鲁亚纳，围观者左为卡斯帕罗夫，右为哈萨比斯。...哈萨比斯评论说，AlphaZero下国际象棋的时候，最革命性的一点是，它没有棋子的概念。在AlphaZero看来，只有整体局势才是它关心的，这相当于国际象棋理论对“position”的重视。...如第十局AlphaZero执白对Stockfish，到36步这个局势黑多兵，而且还多一个马，粗看上去应该是黑大优。
这与笛卡尔的名言“我思故我在”形成鲜明的对比，意味着我们的理性思维就是把我们与其他所有生物区分开的东西。 我们因此在认知上有了偏见，要求技术和方法由逻辑机器驱动。...我们要如何将深度学习（低阶语义）系统与逻辑（高阶语义）系统的能力融合在一起？ 人类思维能够发挥逻辑推理的伟大功绩。如果我们的思维机器都是基于直觉的，那么它是如何做到这一点的呢？...以下是游戏及专家评论： AlphaZero 国际象棋的走法非常不同。为了获得优势超过对手的位置，它愿意牺牲一些棋子。它正在发挥一种国际象棋柔道，利用对手的对短期利益的热切渴望来对抗它。...它将对手置于国际象棋中称为“被迫强制”的地位，无论如何走动都只会导致更糟糕的结果。 国际象棋的游戏似乎更具整体性，所有棋子都以高度协调的方式移动。...你在这里与 AlphaZero 共同见证的是对我关于直觉机器和他们执行逻辑推理的能力的原始论证的验证。这是被链接的语义鸿沟。这是一个极其艰巨的通用人工智能的里程碑正在以创纪录的速度被超越。
在训练迭代方面，AlphaZero 从具有随机初始化参数的神经网络开始，反复与自身对弈，学习对棋子位置的评估，根据在此过程中生成的数据进行多次训练。...首先在 2k 训练步骤时与零显著不同的概念是“material”和“ space”；更复杂的概念如“king_safety”、“threats”、“mobility”，则是在 8k 训练步骤时显著得变为非零...这进一步证明，国际象棋的成功下法多种多样，这种多样性不仅存在于人与机器之间，也存在于 AlphaZero 的不同训练迭代中。...对棋子的 material 价值的基本理解应该先于对棋子 mobility 的理解。然后 AlphaZero 将这一理论纳入到 25k 到 60k 训练步骤之间开局偏好中。...前国际象棋世界冠军 Vladimir Kramnik 也被请来为这一结论提供佐证，他的观察与上述过程一致。
棋盘游戏可以度量和评估人类和机器如何在受控环境中发展和执行策略。数十年来，提前规划的能力一直是AI在国际象棋、跳棋、将棋和围棋等完美信息游戏以及扑克、苏格兰场等不完美信息游戏中取得成功的关键。...围棋和国际象棋等完美信息游戏没有私有部署阶段，因此避免了Stratego中这一挑战带来的复杂性。...研究者在Gravon游戏平台上将它的表现与各种SOTA Stratego机器人和人类玩家进行了系统比较。...在下图5a中，研究者展示了积极的唬骗（positive bluffing），玩家假装棋子的价值高于实际价值。DeepNash用未知棋子Scout (2) 追逐对手的8，并假装它是10。...对手认为这个棋子可能是10，将其引导至Spy旁边（可以捕获10）。但是，为了夺取这枚棋子，对手的Spy输给了DeepNash的Scout。
在计算复杂性方面，日本将棋（Shogi）要比国际象棋复杂得多：前者有一个更大的棋盘，任何被吃的棋子都可以改变阵营重新上场，被放置在棋盘的大多数位置。...此前最强大的将棋程序，如 Computer Shogi Association（CSA）世界冠军 Elmo 直到 2017 年才击败了人类世界冠军。...围棋非常适合 AlphaGo 中的神经网络体系结构，因为游戏规则是转移不变的（与卷积神经网络的权重共享结构相对应），是根据棋盘上相邻点位的自由度来定义的（与卷积神经网络局部结构相对应），而且是旋转和镜像对称的...因为其规则是依赖于棋盘位置的（如两种棋类的棋子都可以通过移动到棋盘的某个位置而升级）而且不对称（如一些旗子只能向前移动，而另一些如王和后可以更自由的移动）。...国际象棋的动作空间包含两名棋手棋盘上棋子的所有合法落子位置；而日本将棋甚至还允许被吃掉的棋子重返棋盘（加入另一方）。
直接应用的结果就是，这台新机器与顶级传统象棋程序达到同一水平，而这些传统程序多年来已有所优化。同真人对战时，它相当于FIDE（世界国际象棋联合会）国际大师水平，位列国际象棋锦标赛选手的前2.2%。...所以，深度神经网络能够在国际象棋中进行模式发掘并不奇怪，这也正是莱所采用的方法。...他的网络系统包括四个层次，以三种方法共同判断棋盘上的每一个状态： 系统首先会观察比赛全局，比如双方的棋子数量与类型，哪方移动，王车易位权等等；进一步，系统检查棋子相关信息，如各方每个棋子的位置；最后绘制出每个棋子的攻防格局...所以，他采用了一种自举法技术使长颈鹿通过与自己对战来提高其对未来棋局评估的预测能力。这个方法切实可行，因为每一种走法都有其对应的参考分数来最终决定其价值——无论比赛最后是胜，是负，还是平局。...“与当今众多象棋程序不同，长颈鹿的下棋本领并非来自对前方可能性的探查，而是源于对当前错综局势的精确评估，以及对复杂棋局概念的理解。这些概念对人来说非常直观，但长久以来对象棋程序却难于理解。”
这个大赛让参赛者们挑战如何在128个字符以内写出尽可能最好的程序（这也是一条推特的原始长度限制）。奖励会授予给三个最好的作品，今年的大赛竞争很激烈，但裁判们还是在参赛作品中选出了值得奖励的作品。...必须提醒的是，提交的作品必须是128个字符以内的线性字符串，不允许出现二维排版架构。...一等奖 Michael Sollami 推特中的国际象棋盘（128个字符） 谁能想到仅用128个字符的Wolfram语言可以构建一个功能完整的国际象棋盘呢？！...我们来看一看这段代码和输出的结果： 出乎意料的是，真的可以用这个棋盘来下国际象棋。...还有要注意的是，象棋棋子的图像是标准UTF-8字符，这样根据大赛规则每枚棋子只占用一个字符。要不要叫上朋友来一局？ 你还在等什么？
） 这是国际象棋程序设计连载的第一部分，本连载共有六部分，他们不仅仅是针对象棋【译注：以后如不特别指出，都指国际象棋】的，还可以运用到别的益智类游戏中。 ...信息完备的游戏 象棋是“信息完备”的游戏，因为游戏双方面对的局面是同一个局面，任何一方所掌握的棋子及其位置的信息是一样的。...我的连载中将提到各种算法，大多数算法对所有的信息完备的游戏都是有效的，只是细节上有所不同罢了。很明显，无论棋盘、着法、位置等因素有那些，搜索算法就是搜索算法，它不会因为游戏规则而改变。 ...在60年代后期，位棋盘在苏联诞生，一个位棋盘由一个64位的字【“字”是计算机中一次运算所涉及的存储单元，我认为当时还没有字长为64位的计算机，所以一个位棋盘应该由多个较短的字来构成，如8个8位的字或4个...位棋盘用途广泛，并且具有很快的运算速度，因为局面分析时要做大量的逻辑运算【就是“与或非”运算，也称布尔代数】，而一个位棋盘的运算只需要一次操作就可以了。
DeepMind很高兴看到国际象棋界成员的回应，他们在和AlphaZero对战中看到了一种突破性的，高度动态和非传统的游戏风格，与之前的任何国际象棋游戏程序都不同。...例如，在国际象棋中，AlphaZero在其自我训练中独立发现并展开了人类常见的策略，如openings，king safety和pawn structure。...与直觉相反，AlphaZero似乎对“材料”的重视程度较低，这一想法是现代游戏的基础，每一件作品都具有价值，如果一个玩家在棋盘上的棋子价值高于另一个，那么他们就具有物质优势。...“看看AlphaZero的分析与顶级国际象棋引擎甚至顶级大师级游戏的分析有何不同，这真是令人着迷，AlphaZero可以成为整个社区的强大教学工具。”...它表明单个算法可以学习如何在一系列设置中发现新知识。
❞ 如果强制的用数学的交集来表示的话：AI>机器学习>深度学习 机器学习 机器学习算法由计算机提供数据，并使用「统计技术」来帮助它“学习”如何在某项任务上逐渐变得更加优秀，而不一定是为该任务专门编程的...反应式机器案例 Deep Blue是IBM在1990年代设计的「国际象棋超级计算机」，它在一场比赛中击败了国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫。...Deep Blue只能识别国际象棋棋盘上的棋子，根据国际象棋的规则知道每个棋子如何移动，承认每个棋子的当前位置，并确定在那一刻最合乎逻辑的下一步棋是什么。...计算机没有追求对手未来潜在的着法，也没有试图把自己的棋子放在更好的位置上。每一轮被视为它自己的现实，与之前做出的任何其他动作都是分开的。...（2022年）美国国家标准与技术研究院发布了其AI风险管理框架的第一份草案，这是美国自愿性指导，旨在“更好地管理与AI相关的个人、组织和社会风险。”
国际象棋棋盘自然表现为大约70个枚举值（一个8×8棋盘和棋子类型，历史信息）；围棋棋盘作为约400个枚举值（19×19的棋盘加黑白棋子）。...这个逻辑需要几毫秒的时间才能执行，而对于国际象棋或围棋引擎则需要几纳秒。游戏也每两周更新一次，不断改变环境语义。...我们的奖励主要包括衡量人们如何在游戏中做出的决定：净值，杀戮，死亡，助攻，上次命中等等。我们通过减去其他团队的平均奖励后处理每位代理的奖励，以防止代理找到积极情况。...我们在训练中将其值从0降至1。 快速 我们的系统被实施为通用RL培训系统Rapid，可应用于任何健身房环境。我们已经使用Rapid解决了OpenAI的其他问题，包括竞争的自我竞争。 ?...每个实验还包含评估经过培训的代理商与参考代理的工作人员，以及监控软件，如TensorBoard，Sentry和Grafana。
在代数国际象棋符号中，棋盘上的空格由一个数字和字母坐标来标识，如图图 5-1 。 图 5-1：代数象棋符号中棋盘的坐标 棋子用字母标识： K代表国王，Q代表王后，R代表车，B代表主教，N代表骑士。...事实上，如果你有好的记忆力，你甚至不需要一副实体的国际象棋：你可以只阅读邮寄的国际象棋走法和更新你想象中的棋盘。 电脑有很好的记忆力。现代计算机上的一个程序可以像'2\....Nf3 Nc6'一样轻松存储数十亿个字符串。这就是计算机如何在没有物理棋盘的情况下下棋。他们将数据建模为棋盘，您可以编写代码来使用该模型。 这就是列表和字典的用武之地。...low-M O|O|X -+-+- X|X|O -+-+- O|X|X 这不是一个完整的井字棋——例如，它从不检查玩家是否赢了——但这足以说明数据结构如何在程序中使用。...每个玩家最多只能有 16 个棋子，最多 8 个棋子，并且所有的棋子必须在从'1a'到'8h';的一个有效空间上也就是说，一个棋子不能在空间'9z'上。
尽管对于井字棋等较小的游戏，可能的状态和动作的数量在现代计算机可以计算的范围内，但对于游戏可以生成的状态数量，更复杂的游戏（如国际象棋和围棋）呈指数增长。...至此，我们完成了向用户显示初始棋盘的操作，并使棋子可以在盒子之间移动。 在下一节中，我们将通过对托管的国际象棋服务器进行 API 调用来增加应用的交互性。 这些将使游戏栩栩如生。...特定行的状态通过使用分隔符“/”与另一行分开。 对于特定的行，每件作品均以其指定的符号表示，其中P表示白兵，b表示黑相。 每个占用的正方形均由件符号明确表示。...最后，我们通过将生成的's'字符串与w KQkq - 0 1连接来生成位置字符串。...我们解析响应的主体并将其存储在名为rsp的字符串变量中。 响应基本上是一个字符串，是服务器端的源方和目标方的连接。 例如，响应字符串f4a3表示国际象棋引擎希望将棋子以f4正方形移动到a3正方形。
在对弈的大部分时间里我们是在思考诸如“如何借助右上角黑棋的毛 病扩张”、“如何做活”、“如何侵消对手的模样”、“如何在劫争中转换”、“如何分断”等等一系列具体问题。...无论是国际象棋、中国象棋、围棋、或者其他如西洋跳棋、黑白棋、五子棋，所有棋类程 序的动态评估方法从根本上都符合由“筛选策略”和“汇总策略”组成的基本框架。...有一些棋类如西洋跳棋、五子棋，它们的规模足够小，所以其初始盘面的最优值已经被计算出来了。但是像国际象棋和围棋这样的复杂棋类，计算其初始盘面的最优值，以现在的硬件计算能力看来还遥遥无期。...局面动态评估：“激进”与“保守”之间的平衡取舍 主流的国际象棋程序往往采用一种比较“保守”的局势筛选策略，搭配一种比较“激进”的信息汇总策略。...围棋子分为黑白两色，对弈双方各执一种颜色的棋子，轮流将一枚棋子下在交叉点上。终局时，占领(围起)的“地盘”(即其中的交叉点个数)多的一方获胜。 空白的交叉点称为“目”，围到的地盘又称为“空”。
5月15日，OpenAI Five与第一队平分秋色，赢得了一场比赛并输掉了另一场。6月6日，OpenAI Five在与队伍1、2、3的比赛中全部获胜。...相比之下，国际象棋棋盘有大约70个枚举值（8x8的棋盘加6种棋子类型和其他一些的历史信息），而围棋则有大约400个枚举值（19x19的棋盘加黑白两种棋子）。 Dota规则也非常复杂。...我们的奖励主要由衡量人类如何在游戏中做决定的指标组成：净价值，kills，死亡，助攻，上次命中等等。...team spirit的范围从0到1，对OpenAI Five的每个英雄应该关心其个人奖励函数与团队奖励函数的平均值赋予权重。我们在训练中将它的值从0降到1。...rollout worker通过Redis将它们的经验同步到optimizer每个实验还包括训练好的agent进行评估，以及监控软件，如TensorBoard，Sentry和Grafana。
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