※ 引述《Equalmusic (Wintertraveller)》之铭言： : 其实我比较想知道的是, 为什麽要教电脑一定跟人类一样的下棋方式？ : 在电脑里面输入定石, 告诉电脑哪边实力大, 势力的概念是怎样 : 然後用 points 来让电脑选择该下哪边, 这是人类的思考方式 : 大家都知道电脑优秀的地方应该是在演算速度方面 : 我从很久以前就在想, 能不能用类似做数学的方法来让电脑下围棋？ : 就像做完美结局问题一样, 用 n = 1, 2, 3, 4, 5...去寻找规律 : 简单的说, 就是在棋盘上, 对於所有的 n 属於自然数, 且 n = [1, 19] : 用 n*n 的棋盘去让电脑算「所有的」可能性 : 最初, 唯一需要输入资料库的是死活的棋形 : 知道怎样是肯定活型, 无论如何不可能打入, 这样就可以算地盘 : 最後让电脑记住全部电脑会胜的那种最终盘型 : 然後每场棋电脑就只是排出他会胜的那种棋型而已 : 当然, 19*19 的盘面太大, 用超级电脑来算也不可能算完所有的可能 : 所以我的想法是, 就先让电脑算到 5*5 的盘面, 或是 9*9 的盘面 : 然後根据 1*1 ~ 9*9 去寻找他的数学规律 : 最後也许就可以找到一套可让电脑单纯靠基本规则来运算 : 从而在 19*19 的棋盘致获最终的胜利？ : （如果真的可以的话, 那肯定会出现神蹟般的手筋吧 @_@） : 毕竟, 电脑再怎麽模仿他还是电脑, 价值判断如果不能精确的用数学定义 : 那即使再过一百年电脑也不可能赢人 你想的其实是很好的点子 事实上，有很多人也觉得 为什麽程式一定要学习人类的思考模式？ 因此，有一支电脑围棋的作法就是: 定几个有待定系数的评分函数 然後用几个不同的初始系数评分函数的程式对下 然後大家根据胜负状况来 "进化" (同时也会加入一些变异) 这是类似基因演算法的做法 还有另一支用到了我比较不熟的类神经网路来做 这可能就要够熟悉的人才能介绍了 但是，有没有人试着把 "所有可能" 算出来和归纳呢？ 这个想法的实作其实是存在的! 像是象棋的残局资料库就是在子少时 可以把同样子力分配之下所有可能盘面都列出来, 算出胜负关系 以某种方式编码存起，如果有实战时遇到之前算出过的子力分布 那就直接去读资料库就不可能会走错了! 围棋也是有类似应用的，像是一些简单的对打入空的应法之类 ( 有人推文问, 循环盘面的情形又如何呢？其实是有方法的，不 过这就得用到棋规了，无论象棋还是围棋，都有相应的规定， 程式都有方法可以处理，没问题! ) 不过，可能性太大还是让问题变得很难解决 象棋的情况还好，以围棋来说，nxn 的棋盘有 n^2 格 所有的格子上会有 3 种可能，黑、白和无 因此所有的可能盘面有 3^(n^2) 种 就算 n=5，也要存 3^25 = 847288609443 这麽多资料 一个盘面如果有输、赢、和三种可能 那存下一笔资料要 2 bit (举例: 00 输, 01 赢, 10 和) 算起来是 847288609443*2 = 1694577218886 bits = 211 Giga bytes (都比我的硬碟大了) 就更别说你要在上面作什麽分析和运算了... 既然太大的盘面做不了，就只好作盘面更小(围棋)或子力少(象棋)的 现在的确有人在研究这些东西，不过这实在不是简单的问题 有什麽结果的，据我所知并没有很多 我不知道未来的发展趋势是否会是在这上面 不过搜寻的方法毕竟还是目前的主流 毕竟打败西洋棋人类冠军的深蓝就是用这一套 ( 也许围棋就要另辟新路了! ) 会想说这些东西，其实是有点私心的 电脑棋类的发展其实很需要棋力高的棋手一起帮忙 不过往往遇到的是不会下棋的程式设计师 要不就是不懂程式设计原理的高强棋手 我自己相信，把电脑的棋力提升 也是有助於人类自己的棋力提升的 希望藉由这样聊一聊, 能够让更多高手棋手想要多接触一点程式的概念 也许将来打败围棋人类冠军的程式是台湾的团队所研发的也不一定 :) 围棋板还是多讲点围棋的事, 我先就此先打住了 希望众高手们不吝多讲一点棋罗 :) -- 有时候，遗忘，是令人快乐的。什麽时候？当然是有人伤了你的心的时候。 　存心伤你的那个人，固然是故意和你过不去，但是被伤了心而耿耿於怀的你 　，却是和自己过不去了。所以，记性不好的人，通常会是比较快乐的人，也 　是比较不容易被击倒的人。 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 140.112.30.55 ※ 编辑: ledia 来自: 140.112.30.55 (04/18 04:54)