棋类人工智能，棋类人工智能程序中,没有用到人类选手棋谱或知识的

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于棋类人工智能的问题，于是小编就整理了2个相关介绍棋类人工智能的解答，让我们一起看看吧。

人工智能发展的三盘棋是哪三百？

人工智能的三盘棋是。

第1盘棋是IBM的萨缪尔研制的西洋跳棋AI程序，在1962年击败了当时全美西洋棋冠军，引起巨大的轰动，这个AiI程序采用了机器学习中的强化学习技术，具有自学习能力强，能不断提高弈棋水平。

第2盘棋是国际象棋，国际象棋比跳棋复杂得多，国际象棋大师是人类智慧的杰出代表，从读博士期间就专注计算机下棋的许峰雄博士在IBM公司的支持下，花费约12年时间终于研发出国际象棋AI程序深蓝，具有超级运算，快速推理和搜索能力。

第3盘棋是围棋，围棋是最复杂的棋类，复杂度远超国际象棋围棋大师，是人类智慧的最高代表之一，AiphaGo是由谷歌旗下DeepMind公司戴密斯哈萨比斯领先的团队研发。

柯洁落败阿尔法狗，除了围棋，人工智能的打牌技术又是怎样的呢？

国际上比较受关注的人工智能打牌有两个：德州扑克以及桥牌。这两个项目很有技术含量，2017年人工智能顶级会议NIPS上的最佳论文，不是Deepmind终结各种棋类的AlphaZero，而是德州扑克1V1战胜人类的Libratus（冷扑大师）。桥牌人工智能的水平还比较低。

打牌时，一般各家的牌是互相看不见的，所以叫“非完全信息博弈”，比“完全信息”的棋类难度高。开发打牌机器人用的技术，与开发下棋机器人用的不一样。例如Libratus就没有用现在十分流行的深度学习与神经网络技术，而是用较为传统的优化算法（当然也很专业）。

在德州扑克上，人工智能解决了1V1（机器与1个人类对战）。2017年1月30日，CMU开发的 Libratus击败了四位人类顶级职业扑克玩家。比赛共打了 20 天，四人分别对战Libratus，玩了12 万手，最终AI令人信服地取得了统计性的压倒胜利。

上图是四位人类玩家与Libratus每天的收益表，人类越输越多。Libratus还曾经到中国（新闻中名为“冷扑大师”）与中国“龙之队”对战，中国玩家输得更多。

德州扑克更常见的玩法是多人在一张桌上混战，比1V1更为复杂。这方面人工智能学界还需要开发，但预计没有本质的困难。

另一个在西方比较受关注的扑克类竞技项目是桥牌，这也是中国体育总局明确纳入体育竞技项目的唯一扑克类，各级别的智力运动会都有桥牌项目。桥牌项目是四人打，分成两边对抗，需要两个同伴相互配合。

在桥牌项目上，人工智能也有了一些进展，在国际流行的BBO桥牌网，中国的新睿桥牌网上，都有机器人自动打牌。但是从目前的技术水平来说，机器人打桥牌的技术还不行，经常作出令人哭笑不得的打法。打桥牌需要更多的逻辑与概率思考，比德州有更多的逻辑，而且需要两边配合，理解同伴与对手的行为，对人工智能还是相当有挑战性的。

目前桥牌人工智能对于确定性的局面，能够给出确定性的答案，如四家牌明了，最佳攻防结果是什么，牌手们都相信机器给出的结果。但是桥牌的精髓正好是不确定性，攻防双方需要在不确定性的概率里找到最佳方案。在只看到自己牌的叫牌阶段，如何达到最佳定约，非常复杂，人工智能还没有很好的开发方向。

德州扑克，是世界上奖金最多的竞技项目（世界冠军奖金上千万美元，职业玩家收入也很高）。桥牌是智力游戏里牌类的代表。人工智能在这两个项目上还需要新的技术突破，特别是桥牌。至于其它牌类，如斗地主、80分之类的，甚至麻将，技术含量要低很多，不会是研究热点。

人工智能打败围棋顶尖棋手也就这两年的事，侧面说明围棋的复杂程度是其它任何棋牌都没法相提并论的。所以你就会明白这些公司为什么没开发一个阿发牌出来，因为他们不屑于搞这个，没挑战性，QQ游戏那个程度足以。

到此，以上就是小编对于棋类人工智能的问题就介绍到这了，希望介绍关于棋类人工智能的2点解答对大家有用。