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虽然近年来人工智能技术在各个领域中迅速发展,但是围棋因其自身的复杂度一直以来都是人工智能领域中的难解之题,一直到两三年前,国际学术界仍普遍认为真正解决围棋问题至少需要10到20年的时间。为了解决这一问题,DeepMind公司设计的AlphaGo计算机围棋将卷积神经网络带入到计算机围棋的问题中,通过该

博弈是人工智能领域的重要研究主题,人工智能技术的发展在很多方面得益于博弈的发展。围棋作为博弈研究的主要内容之一,因其具有搜索空间大和难以建立评价函数的难点,使得传统的搜索方法很难获得令人满意的对弈性能。近年来,基于卷积神经网络的围棋棋步预测方法逐渐成为解决围棋博弈问题的一种有效途径。这是因为,第一,

对于人工智能来说,棋类由于其巨大的复杂度一直是最具有挑战的游戏。围棋自从被创造出来,已经有数千年的历史了,在19路围棋中,即棋盘是由19*19个纵横交叉点组成的,每个交叉点都有黑白空三种不同的状态,则博弈树的复杂度在10的300次方左右,其天文数字远远的超过了宇宙中原子的个数。在象棋与国际象棋被计算

机器博弈是人工智能领域的重要研究方向,是机器智能、兵棋推演、智能决策系统等人工智能领域的重要科研基础。机器博弈被认为是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。机器博弈常被看作是人工智能的“果蝇”,其研究成果对其他领域也能产生重要影响,因此对机器博弈的研究具有重要的意义。六子棋是机器博弈中的一个新兴棋种

计算机博弈是人工智能领域的一个重要的研究课题。计算机博弈也被称为人工智能的果蝇。各种棋类的人工智能研究，都不断取得新的成果。发展最快的是国际象棋，早在上世纪90年代，国际象棋软件就战胜了世界冠军卡斯巴罗夫。中国象棋做为中华民族传统文化的精华，其博弈研究起源于上世纪80年代。其研究过程中，大量借鉴了国

计算机博弈是人工智能的一个传统研究领域。计算机博弈为人工智能提供一个实验平台,将人工智能的一些理论与方法应用于计算机博弈,可通过博弈水平的高低来检验这些理论与方法的有效性,研究计算机博弈所得到的成果也可推广至人工智能的其他领域。