王新民 编译 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在编程之前，我们先了解一些基本的概念，来帮助我们创建一个简单的象棋AI机器人：移动生成、棋局评估、最大最小搜索和α-β剪枝搜索过程这四个概念。...图2：黑色方块代表下一步所有的合法移动 步骤2：位置评估 现在我们来试试看一下在确定位置上双方的哪个棋子具有更高的评估强度。实现这一点的最简单的方法是使用下表来计算棋局中的相对强度。 ?...通过加入极大极小算法，我们的算法了解象棋的基本策略。 评估极大极小算法的有效性，在很大程度上取决于计算性能可以实现的搜索深度。我们接下来的工作是通过优化算法来加大搜索深度。...步骤4：α-β剪枝搜索 α-β剪枝搜索是极小极大算法的一种优化方法，允许我们忽略搜索树中的一些分支，这有助于我们在使用相同的计算资源时更深入地评估极大极小搜索树。...图6：我们不需要关注使用α-β剪枝搜索所删去的分支，以及是否按照规定顺序访问搜索树 使用α-β剪枝搜索，我们可以显着提升极大极小算法的计算速度，如下例所示： ?
这里有两个问题： （1）如何把所有可能的情况都尝试一遍； （2）如何定量判断某落子点的优劣。 对于第一个问题，其实就是所谓的博弈树搜索，对于第二个问题，其实就是所谓的选择评估函数。...评估函数的选取直接决定了AI算法的优劣，其形式也千变万化。可以说，每个评估函数就是一个选手，对不同的棋型每个选手自然有不同的看法和应对措施，当然他们的棋力也就因此各不相同了。...当然这样的搜索其计算量是极大的，这时候就需要剪枝来减少计算量。例如下图： [image.png] 其中A代表AI方，P代表人类方。AI方搜索最大值，人类方搜索最小值。...上述搜索策略其实质就是： minimax算法+alpha-beta剪枝算法。 了解了上述原理之后，就可以自己写代码实现了。当然实际实现过程中，我做了一些简化，但万变不离其宗，其核心思想都是一样的。...具体实现过程详见相关文件中的源代码。
因此我们提出了一种极大极小前向搜索（minimax lookahead search）的特殊情况来处理这一问题，还提出了一种能显著提升该算法的效率的类似于 α-β 剪枝的算法。...在双玩家游戏中值会被极小极大化到树中，致使玩家之间交替移动。在单代理（single-agent）设置中，由于单代理控制所有的运动，所以每一个点的备份值是它下一步点的极小值。...在该设想下，在安排第一步行动之后，增加的信息（来自于扩展搜索前沿）或许会比第一搜索更能影响到第二步的选择。为了与极小极大值搜索对比，我们称该算法为极小值搜索。...，文中利用最小最小（minimin）前瞻搜索来避免传统启发式搜索所存在的前面所述问题，同时利用alpha剪枝方法来改进算法的效率，这两种思路的结合实际上是IDA*算法的一个自适应版本，即剪枝阈值随搜索节点的变化自适应地动态调整...此外，文中给出了一种实时的A*算法来实现当前搜索路径到更好的路径的转换。
环境形式化搜索问题 2 博弈中的优化决策2.1 极小极大算法2.2 多人博弈时的最优策略 3 $\alpha-\beta$ 剪枝3.1 行棋排序 4 不完美的实时决策4.1 评估函数...4.2 截断搜索4.3 向前剪枝 1 博弈 假设： 有两个选手完全可观察，确定性的环境zero-sum（零和游戏）时间受限 multi-agent 环境 合作 vs 对抗 对抗的情况下，产生博弈搜索问题...可以采用迭代加深的策略来解决 考虑两个人博弈：MAX & MIN MAX先行，轮流出招，直到游戏结束。给胜者加分，给败者减分。 ...2.1 极小极大算法 2.2 多人博弈时的最优策略 考虑联盟的情况，若A与B联盟，则往右边走；若A与C联盟，则往左边走。 ...如何获取棋力值和组合权重。 4.2 截断搜索 ？？？如何截断，以满足时间限制 评估函数是不准确的，截断可能导致错误。 典型的错误： 评估值的摇摆。
最近学校的课程设计自己做了个五子棋的游戏，今天就聊一聊五子棋游戏中用到的极小极大算法(The Minimax Algorithm)。...具体介绍 Minimax算法又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法。Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序，这类程序由两个游戏者轮流，每次执行一个步骤。...： 假设我们有如下图的游戏，我是先手，我应该如何利用Minmax算法来选出第一步怎么走呢？...，如图 重复这个步骤，我们最终可以发现第一步的最优选择，如图 以上就是极小极大算法（Minimax）。...当选择多的时候，就需要采取剪枝算法（Alpha-Beta）来减少运算量。
首先，我们来看一些基础概念： 移动生成 棋面评估 Minimax算法 alpha beta剪枝 在每个步骤中，我们将通过一个国际象棋程序技术来改进算法。我将演示每个步骤是如何影响算法的。...（也就是说，我们试图最大化或者最小化每一级的结果） 从“我方”的角度可视化极大极小算法。...体验地址：https://jsfiddle.net/k96eoq0q/1 步骤四: Alpha-beta 剪枝 Apha-beta剪枝是Minimax算法的优化，允许我们减去搜索树中的一些分支。...通过alpha-beta剪枝，我们的极大极小算法就会获得极大的提升，演示如下： 查看chess AI的alpha-beta增强版本：https://jsfiddle.net/Laa0p1mh/3/ 步骤五...通过文中方法，我们已经编写了一个能进行简单对战的国际象棋程序算法。算法中涉及AI的部分仅有200行代码，可以实现象棋中的一些基本概念。你可以在GitHub上查看最终的版本。
实际上，游戏 AI 的历史几乎和人工智能的历史一样长，很多关于人工智能的研究，都起源于研究如何构建能够完成游戏的智能体（agent）。游戏 AI 的进化，始终与 AI 研究进展相生相伴。...1928 年，John Vonn Neuman 发表了 Minimax（极小化极大）算法，而在 1949 年，Claude Shannon 将该算法重新组织，并用于解决国际象棋问题。...极小化极大算法（Minimax）是由 Claude Shannon 定义的用于解决国际象棋的算法，该算法最早在 1927 年被 John Vonn Neuman 发明。...实践中，由于不同的游戏可能涉及的状态空间复杂度不同，该算法的计算复杂度会呈指数级增长，因此往往需要引入剪枝策略来简化搜索的复杂度，例如，使用用于预估局面（结果）的预估函数（Evaluation Function...Alpha-Beta 剪枝是一种用于减少在极小化极大算法中所需评估的节点数的搜索剪枝算法。
Deep Blue的核心算法是基于暴力穷举：生成所有可能的走法，然后执行尽可能深的搜索，并不断对局面进行评估，尝试找出最佳走法。今天我将要介绍一款AI机械臂下棋是如何来实现的。...我们将为你简单介绍几种常见的对弈算法：极小化极大算法：这是一种经典的博弈算法，适用于两人对弈的游戏。它通过递归地模拟对手和自己的行动，评估每个可能的走法的得分，并选择具有最优得分的行动。...根据计算机运算量，我们可能只能往前推7，8步，所以这个时候分数就不只－1，1，0这么简单了，会有专门的算法来根据当前结果给不同的分数。Alpha-Beta剪枝算法：这是对极小化极大算法的优化。...它通过剪枝来减少搜索的分支数，从而加快搜索速度。Alpha-Beta剪枝算法利用上下界（Alpha和Beta值）来判断哪些分支可以被丢弃，从而减少搜索的深度。...本文主要介绍了DQN神经算法是如何在Connect4 当中实现的，下一篇文章将介绍机械臂是如何根据的出来的最优解来执行的。
第二篇模型压缩更像新方法方面的探索，它也能用于部分应用而加速视频的处理过程。第三篇强化学习正应用于游戏 AI，它可以令智能体学会「团队协作」。...「虽然把所有的 agents 看成是一个 agent，理论上也可以学到最终的配合效果，但是效率会非常低，不具有可扩展性。...ATMC 算法的优点在于，它首次通过联合训练实现了鲁棒性与紧凑性兼顾，它可以将大规模模型压缩为更稳健的小模型。...它的三大特点在于： ATMC 以对抗性训练问题作为优化目标（极小化极大优化问题）； 研究者将结构化的权重分解、元素级的稀疏化剪枝、以及模型权重量化作为整个优化问题的约束； 研究者证明 ADMM 算法可以有效解决带有约束的极小化极大优化问题...随后作为防御者，它会最小化模型在对抗样本出错的概率，从而变得更稳健。这种极小极大地对抗训练，其实思想和生成对抗网络比较像。
极小化极大算法（Minimax）和剪枝算法（alpha-beta） 不要忘了，我们的最终目标是在给定博弈状态的情况下，利用博弈树找到最优胜率下法。 但究竟如何实现呢？ 这个问题没有直接的答案。...在 A 和 B 之间的双人有限零和回合制博弈中（其中 A 会不断最大化他的收益，而 B 则会不断最小化 A 的收益），极小化极大算法可以用下面的递归公式来描述： ?...另一种克服博弈树过大问题的方法是通过 alpha-beta 剪枝算法修剪博弈树。alpha-beta 剪枝算法可以看作升级版的极小化极大算法。它以极小化极大的方式遍历博弈树，同时避免某些分支的展开。...其结果在最好的情况下与极小化极大算法结果相同，但优势在于 alpha-beta 剪枝算法通过减少搜索空间提高了搜索效率。...关于极小化极大算法和 alpha-beta 剪枝算法的更多介绍读者可以参考这里（https://www.youtube.com/watch?v=STjW3eH0Cik）。
---- theme: fancy 原文链接 Minimax Improvements -- 作者 Ofek Gila 在上一篇文章中，我们讨论了在 AI 游戏（主要是五子棋）中，应用 Minimax...无关移动 一些零和游戏中，在极大极小值搜索算法应用过程中，有些移动是可以跳过的。...Alpha-Beta 剪枝 很经典，且很出名的优化极大极小值算法的是 alpha-beta 剪枝 算法。...该算法允许你在运行极大极小值算法时跳过分支，该算法和原本极大极小值算法一样 -- 在同个深度找到相同的结果。该方法的本质是当它发现该分支比之前检查过的分支更糟糕的时候，就会退出该分支。...强大的五子棋程序使用 Threat-Space Search 结合极大极小值算法实现。强大的国际象棋使用 alpha-beta 剪枝算法结合上述两种类型算法实现。
在这个版本中，玩家将与AI进行轮流下棋。AI将使用简单的随机算法来选择空白的位置进行下棋，当然，实际应用中可以使用更复杂的算法，如Minimax等。 我们将在现有代码的基础上，添加AI逻辑。...后续扩展： 可以使用更加复杂的算法（如Minimax或Alpha-Beta剪枝）来提高AI的棋力。 可以加入棋盘的大小调整、难度设置等功能。...第三次询问 请用Alpha-Beta剪枝提高AI的棋力 第三次回答 为了提高AI的棋力，我们可以使用Alpha-Beta剪枝算法。...Alpha-Beta剪枝是Minimax算法的一种优化，它能有效减少搜索树的大小，提高计算效率。下面的代码实现了基于Alpha-Beta剪枝的五子棋AI。...后续扩展： ·评估函数改进：可以根据棋盘的具体情况设计更复杂的评估函数。 ·算法优化：可以进一步优化Alpha-Beta剪枝的深度和评估函数。 希望这段代码能帮助你实现更智能的AI。
一家总部位于以色列的 AI 公司 Vault ，是使用分析和算法预测票房的最新参与者之一。...Vault 的产品包括 4CAST 平台以及深度观众分析 其创始人兼 CEO David Stiff 介绍说，公司的 4CAST 平台能够只从原始剧本或电影预告片中，收集到的「核心故事 DNA」来分析电影的票房潜力...超神经百科 α-β 剪枝 Alpha-beta pruning α-β 剪枝是一种搜索算法，用以减少极小化极大算法（Minimax 算法）搜索树的节点数。...常用来裁剪搜索树中没有意义的不需要搜索的树枝，以提高运算速度。 Alpha-beta 剪枝是一种对抗性搜索算法，当算法评估出某策略的后续发展比之前策略的差时，就会停止计算该策略的后续发展。...该算法和极小化极大算法所得结论相同，但剪去了不影响最终决定的分枝，进而提高了效率，减少了计算量。
alpha-beta剪枝可以在minimax的基础上无缝地（即不大幅修改原算法，不会降低算法的效力）进行优化。...这是很有趣的事情：虽然alpha-beta剪枝优化的是分支因子 ? ，但是在算法的实际运行中，效果反而类似于优化了深度 ? 。...Alpha-beta 剪枝是非常简洁高效、很“硬”的算法，在理论上有着很好的保证（不会出现忽视某个重要分支的情况，除非人给的估值函数太糟），不依赖超参数。...---- 再次回顾最早的 Minimax 算法，我们可以发现一个极大的问题： 要得到一个准确的估值，需要 ?...这种离线的思想在于压缩搜索树中极大的信息冗余： alpha-beta 剪枝：利用 Minimax 中 MIN和MAX函数的单调性造成的冗余，从而进行剪枝 MCTS: 期望有限次数随机搜索的统计结论几乎总是和真实的
什么是最有潜力的下一步行动？简要介绍极小极大（minimax）策略和 alpha-beta 剪枝算法 再次提醒，我们的最终目标是在给定博弈状态的前提下，利用博弈树寻找最有潜力的下一步行动。...在 A 和 B 的两人有限零和序列博弈中（其中 A 尝试最大化其收益，而 B 尝试最小化 A 的收益），极小极大算法可以用以下的递归形式来描述： ?...另一种克服博弈树规模过大问题的方法是通过 alpha-beta 剪枝算法来修剪博弈树。...alpha-beta 剪枝是提升版的极小极大算法，它以极小极大算法的形式遍历博弈树，并避免某些树分支的展开，其得到的结果在最好的情况下等于极小极大算法的结果。...极小极大算法和 alpha-beta 修剪算法已经是相当成熟的解决方案，目前已被用于多个成功的博弈引擎例如 Stockfish——AlphaZero 的主要对手之一。
简单的介绍了几种对弈算法，例如极小化极大算法，Alpha-Beta剪枝算法等，最关键的是目前最流行的神经网络算法和深度学习。...神经网络算法，让计算机也有一个想人类一样能够思考的大脑，设置独特的场景来进行学习下棋。在本篇文章中，我们将进一步探讨如何让机械臂来实现下棋动作，将想法给实现出来。...机械臂的轨迹：设计机械臂如何抓取棋子，设计放置棋子的路径 ● 功能的整合：将上面三个功能结合在一起，实现AI机械臂下棋。...设置一个逻辑，当棋面每多一枚棋子的时候，将当前棋盘的数据返回给到对弈算法，进行判断下一步棋应该如何走。 处理信息 接下来需要处理棋盘的信息。...我们会在后续将Connect4 这个套装进行完善后，上架在我们的网站，有兴趣的朋友可以关注我们，后续会进行更新。 你是否会尝试用机械臂来实现其他的棋艺呢？
[0], y: answer[1] }, true); } } 那么，机器的最优子落子位置 login.makeAnswer(x, y) 是如何算出来的呢？...最合适这个位置需要遍历整个棋盘，会很耗电脑，得不偿失，具体可以参考文章深度优先搜索实现 AI 井字游戏 我们通过极大极小值算法，算出最最优位置。...我们先对极大极小值算法有个概念： Minmax 算法又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法（即最小化对手的最大得益）。通常以递归的形式来实现。...先挖个坑，后面有文章详细讲解这个搜索算法。还有 Alpha-beta 剪枝这个搜索算法。...参考文章 极大极小值算法 对抗搜索 五子棋基本棋形及特点 五子棋AI进阶：极大极小值搜索 五子棋算法设计 本文正在参加「金石计划 . 瓜分6万现金大奖」
在Best-First Search中，我们通过用AI的目标以某种方式来指导AI的搜索过程，让AI尽可能的优先搜索那些更有可能到达我们目标的节点。这中间，在业界中被广泛应用的是A*算法。...因此在这样的博弈树(Game Tree)上，尤其是两人对弈的完美信息博弈游戏中，极小化极大搜索(Minimax Search)应用的非常广泛。...,这个节点的Value估计可以用规则来实现，也可以用模型来预估。...另外一个提高搜索效率的方法是alpha-beta剪枝，从算法原理上来说，当我们在博弈树第L层（轮到玩家行动）的时候，我们需要搜索玩家可能的N个动作节点 的时候，如果我们在搜索前t个Node的时候，...到了2007年的时候，一种新的树搜索方法被发明和应用到游戏中：蒙特卡洛树搜索 Monte Carlo Tree Search(MCTS) ，并取得了极大的成功。
模型具有可读性 分类速度快 决策树的思想主要来源于Quinlan在1986年提出的ID3和1993提出的C4.5算法，以及由Breiman等人1984年提出的CART算法。...特征选择：通过建立一个函数来衡量特征划分的效果 生成：递归构造决策树的过程 剪枝：递归产生的决策树往往会递归到不能分类为止，这会导致出现过拟合现象，因此需要已经生成的决策树进行剪枝(pruning)，一般是通过极小化决策树整体的损失函数...(loss function)或者代价函数(cost function)来实现。...\ |T|:模型复杂度 一种比较简单的决策树学习损失函数定义方法是： 这种情况下的损失函数极小化等价于正则化的极大似然估计，所以也相当于利用正则化的极大似然估计进行模型选择。...（因为只需要考虑修建前后损失函数的差，计算可以在局部进行，因此可以借助动态规划算法实现） CART算法（classification and regression tree） CART也由特征选择、决策树生成和剪枝三部分组成
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频
