之前自己编写过一点关于棋类游戏的代码,所以对于这类游戏的大致构成也算是有一些肤浅的认识,前一阵子突然想到应该将这些个零散知识好好总结一番,以算作为自己学习的一点交代。可恨这不总结还好,一总结才发现自己以前自认为通晓的知识原来还是一知半解,更是发现了一堆自己先前遗漏的知识,唉,真可谓学海无涯啊......不过本着学习“八成”原则(这是我前阵子看过的一本书中的观点,感觉还是颇为心有戚戚的,意思大抵是学习过程中不要太过求全求通,慢慢学下去自会变全变通,书名曰《超级学习法》,是本老书了,作者是一名日本的教授,具体姓氏已经不记得了,有兴趣的朋友可以Google看看),自己还是就着多有纰漏的知识储备总结了起来,并且还煞有其事的编写了一些代码,本想借着这篇博文写一写自己总结来的看法,但后来想想与其自己肤浅的在这搬运知识,还不如将自己在学习过程中参考的一些文献介绍给大家,毕竟这原版终归要胜过盗版啊 :)
为了庆祝 5 月 23 日 AlphaGo 中国赛,UAI 推荐一篇有趣且有深度的思考文章。本文译自 Michael Nielsen《why alphago is really such a big deal?》。 围棋程序刻画了人类直觉的元素,这是能够产生深远影响的进步。 1997 年,IBM 的 Deep Blue 系统击败了国际象棋世界冠军,Garry Kasparov。当时,这场胜利被广泛当做是人工智能发展中的里程碑。但是 Deep Blue 的技术仅仅对棋类有用,不可推广。计算机科学并没因此产生革
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从国际象棋到中国围棋,人类与“机器”已经较上了劲。 看过那么多场对战,你是不是也想上手体验一把? 来来来,简单五步,手把手教你撸一个缩减版的国际象棋AI。 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。 你可以在GitHub上查看AI算法的最终版本。 https://github.com/lhartikk/simple-chess-ai 我无法打败
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “跳水皇后”郭晶晶,教孩子们下象棋也是不一般。 你以为是花重金聘请象棋大师,手把手、一对一地进行辅导? No,No,No~ 就在刚刚,郭晶晶亲自爆料了令人意想不到的“独家秘方”——用AI机器人。 从曝光的画面来看,这个AI机器人大致由三个部分组成: 小小的脑袋,长长的手,棋盘之上稳步走。 而且郭晶晶还在现场介绍说,象棋运动其实很早就是家庭生活中的一部分,但这个AI机器人却带来了不一样的体验: 它是一个全能棋手,可以和家里任何一个人下棋。 它和我们家孩子
近期在阅读《工业机器人视觉通用技术规范》时,无意中发现其中有如下一段话,截图如下:
渴求真理的好奇心,是人类前进的永恒驱动力。 而宇宙的广袤及世界的庞大,又是人的想象力和行动力所难以企及的。 还记得那个流传了数千年的故事吗? 印度的某位国王要奖赏国际象棋的发明者,发明者提要求说:
没错,正如标题所言,从收集素材,到设计和编码,再到调试和测试,我使用了三天时间开发了一款国民级游戏,说这款游戏是国民级游戏,而且是老少皆宜的国民级游戏,一点都不为过,为啥这样说呢?因为我开发的这款游戏是——中国象棋!
中国象棋是中华民族的文化瑰宝,您找到答案了吗? 谢谢@笙箫默同学积极的参与并分享了他的答案: 代码:http://o8aucf9ny.bkt.clouddn.com/chessCode.png 结果:http://o8aucf9ny.bkt.clouddn.com/chessLnew.gif 谜底 ---- 答案: 正确答案不唯一,且可行解肯定大于等于46种。 方法一: 采用回溯算法 + Warnsdorf 规则的方法,可获得1种答案。当马的初始坐标位置从 {8,1} 开始(即 x=8,y=1;或者说第8
吴飞 任职于上海微电子装备(集团)股份有限公司,创新业务主管,计算机仿真和软件开发学科带头人。他从2000年开始学习和使用 Mathematica,《Mathematica演示项目笔记》作者,Wol
选自arXiv 作者:David Silver等 机器之心编译 在 DeepMind 发表 Nature 论文介绍 AlphaGo Zero 之后,这家公司一直在寻求将这种强大算法泛化到其他任务中的可能性。昨天,AlphaGo 研究团队提出了 AlphaZero:一种可以从零开始,通过自我对弈强化学习在多种任务上达到超越人类水平的新算法。据称,新的算法经过不到 24 小时的训练后,可以在国际象棋和日本将棋上击败目前业内顶尖的计算机程序(这些程序早已超越人类世界冠军水平),也可以轻松击败训练 3 天时间的 A
n皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题:在n×n的国际象棋棋盘上放置n个皇后,使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后,即任意两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。
需求来源:4399之马踏棋盘小游戏:http://www.4399.com/flash/146267_2.htm
如果你已经在从事其中一种设计体验工作,你可能会想:“信息架构不是关于创建站点地图、线框图和网站导航菜单的吗?”确实如此——这些是信息架构设计的重要元素。但是信息架构不只是如此。
马踏棋盘问题,又称骑士漫步、,它是一个非常有趣的智力问题。马踏棋盘问题的大意如下:
给你一个坐标 coordinates ,它是一个字符串,表示国际象棋棋盘中一个格子的坐标。下图是国际象棋棋盘示意图。
传统意义上,游戏功能是Linux的弱项之一。近年来,由于Steam,GOG和其他将商业游戏平台的努力,这种情况有所改变,但是这些游戏通常不是开源的。当然,你可以在开源操作系统上玩游戏,但这对于开源纯粹主义者而言还不够。
八皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题:如何能够在 8×8 的国际象棋棋盘上放置八个皇后,使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后?这道题目也可以稍微延伸一下,变为 N×N的棋盘上放置N个皇后,其他条件相同。 下面介绍一种比较简单易懂的实现方式。
作者:闻菲,刘小芹,常佩琦 【新智元导读】或许“智能爆炸”不会发生,但永远不要低估人工智能的发展。推出最强围棋AI AlphaGo Zero不到50天,DeepMind又一次超越了他们自己,也刷新了世人对人工智能的认知。12月5日,包括David Silver、Demis Hassabis等人在内的DeepMind团队发表论文,提出通用棋类AI AlphaZero,从零开始训练,除了基本规则没有任何其他知识,4小时击败最强国际象棋AI、2小时击败最强将棋AI,8小时击败李世石版AlphaGo,连最强围棋AI
本文来自一位Jetson开发者供稿。文章里,他从项目发起,到项目中遇到的挑战和瓶颈的点点滴滴,都非常详细。这个项目Lady我也一直关注着,当他第一时间把运行的DEMO看的时候,我也是由衷地感到高兴,迫不及待让他写下来分享给大家!
创业公司吹嘘技术骗取信任和融资的例子屡见不鲜,但近日,一家西班牙技术公司被曝惊天造假,不仅技术和产品demo视频被怀疑是造假合成,连团队里的工程师,都是GAN合成的“AI造人”。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 “深蓝”在1997年的一场历史性的人机大战中战胜了人类国际象棋冠军卡斯帕罗夫。 图/Peter Morgan 1996年,许峰雄博士(右,现为微软亚洲研究院高级研究
可以说,AI的发展进化史就是AI在游戏领域的升级史。 SciShow是Youtube上热门的科普向脱口秀节目。它的内容包罗万象,无论什么问题在这里都会得到风趣又详尽的解答。在本次节目中,介绍了AI 是
国际象棋是世界上最古老的博弈游戏之一,和中国的围棋、象棋以及日本的将棋同享盛名。据说国际象棋起源于易经的思想,棋盘是一个8×8大小的黑白相间的方阵,对应八八六十四卦,黑白对应阴阳。
生物有机体会处理信息,目的是为了实现交互并适应周围环境,以寻找食物、交配、避害等。这些有机体的环境结构可以诱导对环境线索和刺激的适应性反应,并产生深远影响。具备专业优化策略的适应性集体行为在自然界中无处不在。
八皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题:如何能够在8×8的国际象棋棋盘上放置八个皇后,使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后?为了达到此目的,任两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。八皇后问题可以推广为更一般的n皇后摆放问题:这时棋盘的大小变为n×n,而皇后个数也变成n。当且仅当n = 1或n ≥ 4时问题有解。(摘自维基百科)
关注我们 题目描述 相传国际象棋是古印度舍罕王的宰相达依尔发明的.舍罕王十分喜爱象棋,决定让宰相自己选择何种赏赐.这位聪明的宰相指着8*8共64格的象棋说:陛下,请您赏给我一些麦子吧.就在棋盘的第1格
2016年,阿尔法狗与李世石的人机大战,引爆人们对AI的关注。无数棋艺爱好者,在目睹了阿尔法狗战胜李世石之后,无不想与之对弈,亲自感受来自人工智能的神秘力量。
舍罕王赏麦问题是古印度非常著名的一个级数求和问题.舍罕王赏麦问题的大意如下: 传说国际象棋的发明者是古印度的西萨 • 班 • 达依尔,当时的国王是舍罕,世人称之为舍罕王。 当时舍罕王比较贪玩,位居宰相的西萨 • 班 • 达依尔便发明了国际象棋献给舍罕王。舍罕王非常喜欢,为了奖励西萨 • 班 • 达依尔,便许诺可以满足他提出的任何要求。 西萨 • 班 • 达依尔灵机一动,指着 8x8=64 的棋盘说:“陛下,请您按棋盘的格子赏赐我一点 麦子吧,第 1 个小格赏我一粒麦子,第 2 个小格赏我两粒,第 3 个小格赏四粒,以后每一小格都比 前一个小格赏的麦粒数增加一倍,只要把棋盘上全部 64 个小格按这样的方法得到的麦粒都赏赐给我,我就心满意足了。” 舍罕王觉得这是一个很小的要求,便满口答应了,命人按要求给西萨 • 班 • 达依尔准备麦子。但是,不久大臣计算的结果令舍罕王大惊失色。问题是:舍罕王需要赏赐出多少粒麦子呢?
在2017年,DeepMind推出了AlphaZero,自己学会了掌握国际象棋,日本将棋和Go,击败了世界冠军。DeepMind很高兴看到国际象棋界成员的回应,他们在和AlphaZero对战中看到了一种突破性的,高度动态和非传统的游戏风格,与之前的任何国际象棋游戏程序都不同。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI ChatGPT对战国际象棋AI,不到15秒就让人大受震撼。 开局ChatGPT执黑,国际象棋AI执白,双方有来有往,ChatGPT甚至主动出击,逼退对方的象(主教): 看起来会是一场激烈较量,直到ChatGPT突然嘎嘣一下,吃掉了自己的象! △奇怪的王车易位操作 事情到这里开始不对劲起来。 无论是棋盘上凭空出现的第9个黑兵(国际象棋黑白各只有8个兵): 还是突然把斜线上的象吃掉的马: △马本来只能走“日”字 简直不把规则放在眼里有木有! 这般
一、八皇后问题的描述 八皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题:如何能够在8×8的国际象棋棋盘上放置八个皇后,使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后?为了达到此目的,任两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。八皇后问题可以推广为更一般的n皇后摆放问题:这时棋盘的大小变为n×n,而皇后个数也变成n。当且仅当n = 1或n ≥ 4时问题有解。(摘自维基百科) 其实这里是作为我的一个算法练习,在以前的学习中,我曾经使用过GA算法实现过八皇后问题,主要的思路是将八皇后问题转化成为一种组合优化问题
在本节中,我们将研究一个经典的AI问题:游戏。为了清晰起见,我们将重点关注的最简单的场景是双人游戏,如井字棋和国际象棋等完全信息游戏。
现在 “马” 每一步都从可选的位置(包括棋盘外部的)中独立随机地选择一个进行移动,直到移动了 K 次或跳到了棋盘外面。 求移动结束后,“马” 仍留在棋盘上的概率。
国际象棋中的皇后,可以横向、纵向、斜向移动。如何在一个8X8的棋盘上放置8个皇后,使得任意两个皇后都不在同一条横线、竖线、斜线方向上?
【新智元导读】AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)近日在母校英国剑桥大学做了一场题为“超越人类认知的极限”的演讲,解答了世人对于人工智能,对于阿尔法狗的诸多疑问——过去3
八皇后问题(英文:Eight queens),是由国际象棋棋手马克斯·贝瑟尔于1848年提出的问题,是回溯算法的典型案例。
哈萨比斯天天见。这位DeepMind创始人、AlphaGo之父,一直是全球赞颂的当世天才,但每天要到凌晨4点,才能睡下。
转自澎湃新闻 “我会抱必胜心态、必死信念。我一定要击败阿尔法狗!” 对于5月23日至27日与围棋人工智能程序AlphaGo(阿尔法狗)的对弈,目前世界排名第一的中国职业九段柯洁放出豪言。然而,AlphaGo(阿尔法狗)之父却说,“我们发明阿尔法狗,并不是为了赢取围棋比赛。” AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)近日在母校英国剑桥大学做了一场题为“超越人类认知的极限”的演讲,解答了世人对于人工智能,对于阿尔法狗的诸多疑问——过去3000年里人类低估了棋局哪个区域的重要性?阿尔
题目:要求输出国际象棋棋盘 1、程序分析,国际象棋是8*8的,如下图所示: i(0~7)代表行,j(0~7)代表列。当i+j为奇数的时候,是黑色格子,反之,白色格子。 2、
已知一个 NxN 的国际象棋棋盘,棋盘的行号和列号都是从 0 开始。即最左上角的格子记为 (0, 0),最右下角的记为 (N-1, N-1)。
棋盘游戏 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2492 Accepted Submission(s): 1452 Problem Description 小 希和Gardon在玩一个游戏:对一个N*M的棋盘,在格子里放尽量多的一些国际象棋里面的“车”,并且使得他们不能互相攻击,这当然很简单,但是 Gardon限制了只有某些格
本文介绍了DeepMind在AI领域的最新成果——AlphaZero,它可以在一天内自主学会下国际象棋、将棋和围棋,且超越了所有旧版AI。AlphaZero通过蒙特卡洛树搜索和强化学习,在每种游戏中挖掘数千万种走法,迅速成为专家。尽管AlphaZero在3种游戏中表现卓越,但离真正的人类智能还有很长的路要走。
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大数据文摘作品 作者:姜范波、Aileen、Yawei Xia、龙牧雪、魏子敏 距离阿尔法狗元版本刷屏一个多月时间,阿尔法狗又进化了,这次不光可以玩围棋,不再是“狗”了。我一点也不惊讶。 在用阿尔法狗(AlphaGo)和阿尔法狗元(AlphaGo Zero)称霸围棋世界后,当地时间周二晚,DeepMind的研究组宣布已经开发出一个更为广泛的阿尔法元(AlphaZero)系统,它可以训练自己在棋盘,将棋和其他规则化游戏中实现“超人”技能,所有这些都在一天之内完成,并且无需其他干预,战绩斐然: 4个小时成为了世
【新智元导读】AlphaGo 系统基于树搜索,由神经网络驱动。然而,所有这些技术都不是新的,也被其他围棋 AI 的开发者使用。那么,是什么让 AlphaGo 如此特别?来自德国和俄罗斯的几位研究人员在《Lessons Learned From AlphaGo》一文中探讨了这一问题。他们指出,AlphaGo 实施的每一个细节都是多年研究的结果,而它们的融合才是 AlphaGo 成功的关键。 论文地址:http://ceur-ws.org/Vol-1837/paper14.pdf 围棋对 AI 的挑战难点在于棋
1、外星日历 某星系深处发现了文明遗迹。 他们的计数也是用十进制。 他们的文明也有日历。日历只有天数,没有年、月的概念。 有趣的是,他们也使用了类似“星期”的概念, 只不过他们的一个星期包含了9天, 为了方便,这里分别记为: A,B,C....H,I 从一些资料上看到, 他们的23日是星期E 他们的190日是星期A 他们的343251日是星期I 令人兴奋的是,他们居然也预见了“世界末日”的那天, 当然是一个很大很大的数字 651764141421415346185 请你计算一下,
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