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基于搜索的棋类游戏 AI 棋类游戏的典型代表是国际象棋和围棋，它们分别由 DeepBlue[1] 和 AlphaGo[3] 解决。...DeepBlue 建立在极大极小值搜索 (max-min search) 基础上。...DeepBlue 解决方案是限制搜索深度，超过搜索深度的节点用精心挑选的评估函数计算其价值。DeepBlue 的搜索深度为 12 步棋，而一名人类象棋专家大约搜索10步棋。
https://deepblue.lib.umich.edu/handle/2027.42/174515
TemptingAzure = 12, HeavyRain = 13, AmyCrisp = 14, MeanFruit = 15, DeepBlue
作者：知乎—深兰科技 DeepBlue AI 地址：https://www.zhihu.com/org/shen-lan-ke-ji-deepblue-ai
但是，在IBM的DeepBlue之后，他们意识到计算机并没有更好地理解人类的思维。 IBM的DeepBlue并不“智能”，但我们认为掌握国际象棋的人是有智能的。
击败国际象棋特级大师加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)的“深蓝”(DeepBlue)是IBM研发的系统，在2011年《危险边缘》(Jeopardy)节目中获得冠军的“沃森”(Watson)
人工智能 提到人工智能，最流行也是最早被大众熟知的一个例子非深蓝(DeepBlue)莫属，深蓝是由IBM开发的超级计算机。 那么人工智能在2018年将如何改变人们的生活?
包括： 1994年，跳棋程序Chinook击败了跳棋冠军马里恩-延斯利； 1997年，IBM深蓝（DeepBlue）打败国际象棋大师卡斯帕罗夫； 2006年，Quackle程序打败拼字比赛冠军大卫·鲍伊斯
之前，有人问打败国际象棋世界冠军的计算机“深蓝DeepBlue”的设计者——IBM的高级软件设计师：“计算机是否也能下围棋？”“不行，围棋不行。”
Accern, Aible, AIgatha, Aito, Amenity Analytics, Auger, BACC, beynd, causaLens, CybordIntell, DarwinAI, DeepBlue
陈海波，深兰科技DeepBlue Technology的创始人，清华大学—深兰科技机器视觉联合研究中心管理委员会主任；上海交通大学—深兰科技人工智能联合实验室管理委员会主任、中南大学—深兰科技人工智能联合研究院专家委员会委员
例如，像IBM的DeepBlue这样的象棋游戏机器人就是狭义的人工智能的一个例子。 人工智能:这一术语指的是与人类智力相当的计算机智能水平，涉及一系列任务。
这对很多人来说仍没有什么令人惊讶的，自 1996 年 IBM 的 DeepBlue 击败卡斯帕罗夫以来，这个游戏就被“解决”了。
作者介绍 罗志鹏，DeepBlue Technology北京AI研发中心负责人，毕业于北京大学，曾任职于微软亚太研发集团。
例如，我们借鉴2021年DeepBlue AI冠军团队的后处理方法[4]，利用互斥标签辅助判定。
例如，DeepBlue的前辈——下象棋的Deep Thought，就没能从胜局和败局中学得很好。反之，象棋大师和编程高手们制定精细的规则去教计算机哪盘棋下得好，哪盘不好。
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