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！
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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。 在每个步骤中，我们将会在已有的程序上加入上述经典的象棋编程优化技术，来进行改进我们的象棋机器人。同时我会向大家演示各种优化参数是怎么影响算法的下棋风格和计算速度的。 作者Lauri Hartikka提到：“我已经无法战胜我创造出来的象棋机器人。我觉得导致这个结果的原因不是因为我下棋技术太烂，就是算法已经足够优秀。
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。
当然，我做的这个联机对战象棋，目前没有动画和炫酷的特效，没有语音和BGM，其实不算是一款小游戏，更像是一个工具。
炮五进四、马二进三、车一进一、车九平八……你报一招，我报一招，下完整盘棋。（这些是象棋里的棋招，车马炮等是棋子，平进退表示棋子移动的方向， 数字代表定位和移动的格数。）
所谓“享元”，顾名思义就是被共享的单元。享元模式的意图是复用对象，节省内存，前提是享元对象是不可变对象。
距离IBM的深蓝超级计算机击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫（Gary Kasparov）已经快过去20年了。此后，计算机性能不断提升，但象棋引擎工作仍主要依靠“暴力破解”，通过穷举法，即遍历一切可能的移动方式，走出最好的一步棋。相比计算机，人类所拥有的技巧主要是评估国际象棋的盘面局势，缩小最优棋路的搜索范围。 2015年9月，来自伦敦帝国学院的Matthew Lai开发出一款名为“Giraffe”的人工智能机器，它能通过自学来判断象棋的摆放位置和下步棋该怎么走，它完全颠覆了传统的国际象棋引擎，下棋方法更
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
需求来源：4399之马踏棋盘小游戏：http://www.4399.com/flash/146267_2.htm
不仅会下围棋，还自学成才横扫国际象棋和日本将棋的DeepMind AlphaZero，登上了最新一期《科学》杂志封面。
距离IBM深蓝(Deep Blue)超级计算机在国际标准锦标赛规则下首次击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫(Gary Kasparov)已经有差不多20年了. 从那时起, 下象棋计算机的能力变得更加强大, 甚至运行在智能手机上的现代象棋引擎都几乎能让最强的人类毫无招架之力.
习题一、象棋（Xiangqi，ACM/ICPC Fuzhou 2011，UVa1589）考虑一个象棋残局，其中红方有n（2≤n≤7）个棋子，黑方只有一个将。红方除了有一个帅（G）之外还有3种可能的棋子：车（R）、马（H）、炮（C），并且需要考虑蹩马腿（如图2.7所示）和将与帅不能照面（将帅如果同在一条直线上，中间又不隔着任何棋子的情况下，走子的一方获胜）的规则。输入所有棋子的位置，保证局面合法并且红方已经将军。你的任务是判断红方是否已经把黑方将死。关于中国象棋的相关规则请参见原题。
编者按：李世石与Google Deepmind AlphaGo对战在即，围棋界和人工智能界对结果各有预测，但对于程序员来说，了解AlphaGo的技术路线可能更有意思。本文来自出门问问NLP工程师李理，详细解读了AlphaGo背后的MCTS的工作原理及其对围棋AI的贡献，深度学习包括DCNN在围棋AI领域的发展（包括Facebook darkfmcts），以及二者在AlphaGo系统中的具体协作。文章还结合作者本人的经历对围棋算法与中国象棋算法的差异进行了比较。 本文原标题：AlphaGo的棋局，与人工智能有
李理，出门问问NLP工程师 编者按：李世石与Google Deepmind AlphaGo对战在即，围棋界和人工智能界对结果各有预测，但对于程序员来说，了解AlphaGo的技术路线可能更有意思。本文来
1，求出8个待选位置，8个位置的偏移是(-2,-1)(-2,1)(2,-1)(2,1)
【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
数据结构课程设计——校园导游系统（C语言）： B站视频： https://www.bilibili.com/video/BV1ui4y137X9 CSDN源码： https://blog.csdn.net/m0_46625346/article/details/107149473
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
近日，DeepMind的AI智能体DeepNash，在西洋陆军棋（Stratego）中花式战胜专业级人类玩家，成功跻身Top 3。
关注风云之声 提升思维层次 解读科学，洞察本质 戳穿忽悠，粉碎谣言 导读 AlphaZero下国际象棋的时候，最革命性的一点是，它没有棋子的概念。无论是人类高手还是过去的顶级AI，再怎么也是以棋子实力评估为基础的，被吃了大子会心疼，在这个基础上再去进行“重视中央”之类的局面评估理论。而AlphaZero却完全对棋子没有概念，只要它认为未来整体局势好，弃子根本不叫事。这次Deepmind新论文应该给出结论了，“MCTS+神经网络”就是先进生产力的代表。 2017年12月6号，Deepmind扔出了一篇论文
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 ：）
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
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
---- 新智元报道 编辑：好困 桃子 【新智元导读】可能连你都想不到，奥运冠军郭晶晶家的私人象棋教练竟是一个机器人！ 整个京城，只要有它在场，都引来大街小巷的人前来围观。 它能和你对弈，不论小白，还是象棋大师，都会棋逢对手。 什刹海、鼓楼，还有樱桃斜街胡同的大爷们纷纷来战，仅有一位封为「京城棋王」。 这机器人，有点意思！ 于是，按捺不住好奇心的小编，也去找来了一台。 结果还没下几步就突然发现，怎么我的「帅」被吸走了？ 情急之下，小编开启了耍赖模式，一把拔开了机械臂。 在几个回合的纠缠之后…
【新智元导读】柯洁誓死战胜 AlphaGo 的豪言壮语言犹在耳， 20 年前第一个被计算机击败的人类冠军、国际象棋大师卡斯帕罗夫却表示，当年和深蓝相遇，既是他的幸运，也是他的诅咒。而20年后的今天，他丝毫不怀疑，每个职业都终将感受到 AI 带来的压力，否则就意味着人类停止发展，而人类劳动逐渐被人类的发明取代，这本身就是文明的历史。 “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日在中国乌镇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
享元模式，以共享的方式高效地支持大量的细粒度对象。通过复用内存中已存在的对象，降低系统创建对象实例的性能消耗。享元的英文是Flyweight，表示特别小的对象，即细粒度对象。
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
本文是雷锋网2015年9月份发出的文章，由知社学术圈王鹏编译，原标题《深度学习机器自学国际象棋72小时，媲美国际大师》，文章来源：MIT Technology Review。 谷歌旗下Deep MInd创始人宣布了谷歌在人工智能领域取得重要进展：开发出一款能够在围棋中击败职业选手的程序——AlphaGo，《Nature》杂志也以封面论文的形式， 介绍了AlphaGo击败欧洲围棋冠军樊麾，并将在 3 月和世界冠军李世乭对战。在此之前，有专家提到人工智能机器——“长颈鹿”，它可以通过自学从而像人类那样通过评
维茨金在书中说到，第一点就是要树立一个正确的学习观念，第二点就是要划小圈，听起来可能比较奇怪，什么是划小圈呢？又该如何理解呢？
设计模式（Design pattern）是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。 毫无疑问，设计模式于己于他人于系统都是多赢的，设计模式使代码编制真正工程化，设计模式是软件工程的基石，如同大厦的一块块砖石一样。项目中合理的运用设计模式可以完美的解决很多问题，每种模式在现在中都有相应的原理来与之对应，每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题，以及该问题的核心解决方案，这也是它能被广泛应用的原因。
LayoutParams继承于Android.View.ViewGroup.LayoutParams. LayoutParams相当于一个Layout的信息包，它封装了Layout的位置、高、宽等信息。假设在屏幕上一块区域是由一个Layout占领的，如果将一个View添加到一个Layout中，最好告诉Layout用户期望的布局方式，也就是将一个认可的layoutParams传递进去。 可以这样去形容LayoutParams，在象棋的棋盘上，每个棋子都占据一个位置，也就是每个棋子都有一个位置的信息，如这个棋子在4行4列，这里的“4行4列”就是棋子的LayoutParams。
AlphaZero 表明神经网络可以学到人类可理解的表征。 作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 国际象棋一直是 AI 的试验场。70 年前，艾伦·图灵猜想可以制造一台能够自我学习并不断从自身经验中获得改进的下棋机器。上世纪出现的“深蓝”第一次击败人类，但它依赖专家编码人类的国际象棋知识，而诞生于 2017 年的 AlphaZero 作为一种神经网络驱动的强化学习机器实现了图灵的猜想。 AlphaZero 的无需使用任何人工设计的启发式算法，也不需要观看人类下棋，而是完全通过自我对弈进行训练。 那么，它真的学习
机器之心报道 编辑：蛋酱 万幸的是伤势不重，这位 7 岁的棋手第二天回到了赛场，并照常完成了比赛。 据俄罗斯通讯社塔斯社报道，在上周的莫斯科国际象棋公开赛上，一个国际象棋机器人折断了一名 7 岁男孩的手指。 事发现场的视频显示，机器人在拿走了男孩的一个棋子后，突然扑了上来，似乎是对男孩针对自己上一步落子动作的「快速反应」感到不安。 图片素材来源：Baza 俄罗斯国际象棋联合会副主席 Sergey Smagin 分析，机器人做出这个动作的原因可能是男孩没有等待机器完成移动棋子的动作，而是选择了快速反击。 「
美国数学协会的每一期《数学视野》（https://www.maa.org/press/periodicals/math-horizons）都会向读者展示一些难题，2021 年 4 月的一期包括由新
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！
此前不久，DeepMind 还推出了 AlphaFold，成功地根据基因序列预测出蛋白质的 3D 形状，将人工智能技术应用在了科学研究领域。
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。
分析方案一：数组长度为32，每个数组项目是个uint8，总共8 * 32 = 256 位。
DeepMind 和 Google Brain 研究人员以及前世界国际象棋冠军Vladimir Kramnik通过概念探索、行为分析和对其激活的检查，探索了人类知识是如何获得的，以及国际象棋概念如何在 AlphaZero 神经网络中表示。
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 谁能想到跟一个机器人下棋，竟然还能把手指弄折了。 这事就发生在莫斯科国际象棋公开赛上，一个7岁男孩正在对战一台国际象棋机器人。 然而就在下一秒，机器人的机械臂突然狠狠地“咬”住了小选手的手指。 从录像中不难看出，小男孩十分痛苦地在挣扎，但是机械臂却迟迟未做出任何反应。 随后数名成年人冲进现场，在几人合力之下，才将小朋友的手指从“虎口”中拿了出来。 而此时小朋友的手指已经处于骨折状态，旁边的女士（可能是母亲）见状也是万分焦急，掩面不知所措。 对此，莫斯科国
本文在腾讯云+社区人工智能专栏首发, 为原创翻译文章. 文章正文部分以引用格式给出原文 导读 英文原文发布于2015年9月, 当时 Google 旗下 DeepMind公司 的 AlphaGo(即 阿尔法围棋)尚未战胜人类的职业围棋选手. 今天, 我们已经知道旧版战胜李世石和柯洁的 AlphaGo(包括后来的 AlphaGoMaster)都以深度学习作为技术基础, 而新版的 AlphaGoZero是在没有人类知识的条件下以神经网络为技术基础自学成才的机器. 本文介绍的下棋机器原理与Alpha Go相似
为了避免 Bug 导致的损失，上线前需要做好充分的测试，这也是公司时常教育我们的话：对上线持“敬畏之心”。
20世纪90年代后期，IBM深蓝（Deep Blue）研究了一系列的国际象棋算法，期望于打败当时的世界冠军加里•卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。
大数据文摘转载自学术头条 对棋类游戏的掌握程度，一直是判断人工智能（AI）是否真正智能的依据之一，因为这类游戏可以被用来评估 AI 代理在受控环境下自主开发和执行策略的能力。 如今，AI 在此前尚未掌握的经典棋类游戏 Stratego（西洋陆军棋）中，表现出了人类专家级一般的水准—— 以 97% 的最低胜率击败了其他 AI 机器人；在 Gravon 平台上与人类专业玩家对弈，取得了 84% 的总胜率，在年初至今和历史排行榜上都排在前三名。 值得注意的是，这一惊人表现是在没有部署任何搜索方法的
国际象棋可以说是最棒的棋盘游戏之一，它是战略战术和纯技术的完美融合。每位玩家开局时各有 16 枚棋子：一王、一后、两车、两马、两象和八兵，各具不同功能与走法。真人对弈可以凭借玩家的经验，步步为营。那么，对于一个机器——计算机，你该如何教会它下棋？近日，有人在 medium 上发表了一篇文章，详细解释了如何教计算机玩国际象棋。
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
五子棋是常见的一款小游戏，五子棋问题是人工智能中的一个经典问题。这篇文章主要介绍了python版本五子棋的实现代码，大家可以做个参考，与我的傻儿子对弈一下。
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
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