人工智能 棋类,人工智能带来弊端好处显然大于坏处

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沉迷黑棋半年多了。我一边玩一边在想这个问题。真的很难解决。感觉暗棋的AI算法比明棋难。不仅有多个概率的传递，因为最小的棋子可以吃掉最大的棋子，所以力值不仅与位置和概率有关，还与双方剩余的棋子有关。有时候棋子的价值大于秀才，要用秀才换棋子才能赢。

凡事有利有弊。人工智能给人类带来的好处显然大于坏处。人工智能广泛应用于教育、交通、医疗等领域。智能手机已经成为我们生活中的必需品，帮助我们解决交友、购物、旅行等各种问题。好处太多了，真的数不清。人工智能也带来了弊端。大数据让人随时有被追踪的感觉。2010 人工智能攻击了人类最后的阵地，最复杂的棋类-Go让很多人一时无法面对。

最终目的一定是提高人工智能的开发水平。具体来说，学棋、玩游戏，显然不是为了培养一个能打败人类的AI棋手或AI玩家。这在学术上和商业上都没有意义。那么，研究AI的棋局，其实就是提高人工智能的学习能力和理解能力，也是提高AI应对任何场景的综合能力。学习能力是人工智能的研究领域之一。但是目前实现人工智能学习的主要方法是基于海量数据，使用一定的算法和高性能计算。我之所以选择下棋和游戏，是因为训练数据获取困难，训练方法比较单一。但难点在于对手心理的分析。如果对方剑偏，或者不按常理出牌，那么人工智能输的可能性就会增加。原因是人工智能是根据之前的大量经验做出的选择。

语言练习形式的游戏设计书籍。比如一些关于C#游戏设计的书籍，有黑白棋单机版，中国象棋网络版，(这类书神奇的包含了这两个内容。)人工智能班书，人工智能中很重要的一章就是搜索技术。搜索技术总是指博弈树和博弈树搜索，引入了极大极小搜索和α -β剪枝搜索，如果有案例的话，可能有八皇后，黑白棋，一字棋，五子棋等等。但是，棋类 人工智能本来就是人工智能的一个小分支，人工智能还引入了遗传算法、神经网络等，，而且章节太多，游戏部分就少介绍了。