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发布时间：2022-04-23 18:22
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热心网友
时间：2023-10-12 19:32
人工智能的游戏去年初由国家点火夫纳在影片"美丽", 纳什的数学家约翰看到坐在了普林斯顿院里 体型较小玩城布满黑白作品,像卵石. 他玩去,一个古老的亚洲赛. 沮丧,失去灵感游戏追求真实纳什博弈论数学、 他的研究终于获得了诺贝尔奖. 近年来,计算机专家,尤其是那些专攻人工智能,同样感受到魅力和沮丧. 其它游戏编程董事会已相对折断. 连象棋也敌不过权力的处理器. 五年前,一位国际象棋电脑,不仅要求深蓝色而是彻底击败卡斯帕罗夫谦卑草拟、 当时的世界冠军. 那是因为象棋,虽然极为复杂,可以减少*的事来计算. 去不同. 看似简单易学,无论是电脑还是人力, 这是一场深刻而复杂的,它可以成为一个人多年 强手. 迄今为止,没有计算机已经能够达到的技术水平以外,散手. 一局比赛的出场分成19个网格的横向和纵向线19. 黑白块石头叫摆放在一个一格的路口. 我们的目的是要获取和保卫领土周围用石头. 程序员找工作比它更准确地反映在棋艺方面人心工程. 电脑编程挑战去模仿这一过程的核心人工智能 学习和研究涉及决策、战略思维、知识表达、模式识别、也许最耐人寻味的是,直觉. 希利斯许永辉、设计师、全国计算机应用技术公司的头脑, 说得很深,走什么样的成熟,科学的进步来自学习一例 详细. "我们要一个相当于果蝇研究"希利斯说. "象棋是果蝇研究逻辑. 可到果蝇研究直觉. "随着直觉 模式识别是一大部份的游戏. 而擅长电脑计数,人们自然善于配对模式. 人类能够认识一个熟人一瞥,即使从背面.
热心网友
时间：2023-10-12 19:32
围棋中的人工智能
——卡蒂·火夫纳
早在电影《美丽的头脑》中，我们就看到数学家约翰·纳什坐在普林斯顿的庭院中，躬身在一块布满像鹅卵石一样的黑白旗子的木板上玩游戏。他是在下围棋，一个古老的亚洲游戏。失败的挫折感激励了纳什从事对博弈论的数学研究，最终他的研究成果获得了诺贝尔奖。
近年来，电脑专家尤其是那些擅长人工智能的电脑专家们也产生了同样的兴趣和挫折感。用程序控制棋盘游戏的想法突然产生。甚至连象棋也已经屈服于处理器的能力。5年前，一个叫做深蓝的电脑象棋选手不仅打败而且彻底地挫败了凯里·卡斯帕洛夫，那时的世界冠军。那是因为象棋非常复杂，可以被归纳为强力的计算。围棋与它不同。对于电脑和人类来说看似容易学习，但是它是一个十分深奥和复杂的游戏，要想成为很强大的高手需要花费很多年的时间。到目前为止，没有电脑能够超越临时玩家的能力。
这项游戏是在一个横竖各分成19个格子的棋盘上进行的。每人每次把一个黑色或白色的棋子放在格子的交叉点上。目的通过用棋子围住来取胜或防御领地。致力于围棋研究的程序师发现围棋需要人脑的反映远比象棋精确。设计一台电脑来模仿人脑的进程是人工智能面临的最核心的挑战，包括对学习、决策、战略、知识表现、模式识别和可能更有趣的直觉的研究。
丹尼·希尔斯，电脑设计师也是应用智力科技公司的*，曾说围棋的深奥使得它在科学取得的详细研究案例的进步中相对成熟。“我们需要进行同等的研究”希尔斯说到，“象棋是研究逻辑的。围棋可能是研究直觉的。”
同直觉一样，模式识别也在游戏中占有重要地位。电脑擅长琐碎的数字，人类自然擅长匹配模式。人类瞟一眼都能认出熟人，甚至可以从背后认出。
