我刚学完 Python 语法那会儿，手痒想写个项目展示自己的学习成果。但却不知道写个啥，经过几次失败的尝试和碰壁后认清了现实，发现到自己只是刚学会基本语法，想要从零写个项目还差得远。不知道有多少朋友和我一样，手痒想写个项目。但：
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
Node.js从入门到深入，为《Node.js从入门到深入》系列文章的博客文章，欢迎交流学习。by——danhuang Node是什么？ Node是一个Javascript运行环境(runtime)。实际上它是对GoogleV8引擎（应用于Google Chrome浏览器)进行了封装。V8引 擎执行Javascript的速度非常快，性能非常好。Node对一些特殊用例进行了优化，提供了替代的API，使得V8在非浏览器环境下运行得更好。（摘自百度百科） Node.js并非一种语言，而是一个运行环境
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 ：）
之前我写过篇博文，用象棋的思维趣说IT人的职业发展和钱途，发现象棋中的一些思维能应用到我们程序员平时的职业发展中。
最近一直没有写博客，主要是忙于本人的Node.js的一本书，现在已经大概完善了！基于myweb1.0的开发，为了脱离express框架，并且自我能够学到更多的原生Node.js知识，所以经过一段时间的开发，实现了myweb2.0框架。 myweb2.0新框架的路由处理、静态服务器、session设计和mongodb基类都是基于原生的一些API进行开发实现。在Node.js那边书中会有详细的介绍，并且应用myweb2.0进行一些应用开发，其中包含了：Node.js实时直播系统、Node.js的联网在线游戏中国
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。
机器学习国际象棋引擎Lc0上周末赢得了Chess.com计算机国际象棋锦标赛，成为历史上第一个获得此头衔的神经网络项目。
《编程之美》读书笔记（一） ——中国象棋将帅有效位置 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、问题 如上述棋盘，假设将为点A，帅为点B。将只能在d10、d8、f10、f8点内部的正方形移动（共9
1.题目分析 首先需要一个实体类来代表一枚象棋的基本信息，包含象棋的名字/当前坐标 其次需要一个备忘录类来保存象棋的信息，这个类应当含有象棋类的要保存的字段，并且该类对外封闭 由于备忘录类是对外封闭的，所以应当由一个备忘录管理者类，来负责创建和恢复象棋的备忘录 客户端不与备忘录类耦合，而是借用备忘录管理类来管理备忘录 2.UML图
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
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
用GPT-2来下象棋，最开始大概只是一个娱乐项目。作者肖恩·普莱斯（Shawn Presser）只用了一周的时间就完成了Demo。
【导读】从AlphoGo Zero 到AlphaZero只是少了一个词“围棋”(Go), 但是背后却代表着Hassabis将和他的DeepMind继续朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标道路上迈出了巨大的一步。今天DeepMind在arXiv发表论文表示其开发的通用强化学习程序AlphaZero,使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）和深度神经网络，和强大的算力，同时在国际象棋，日本将棋和围棋中战胜各自领域的最强代表。而且这一切都是通过自我对弈完成的，在训练中除了游戏规则，不提供任何额外的领域知识。
选自 Medium 机器之心编译 参与：路雪、 刘晓坤 近日，Jose Camacho Collados 在 Medium 上发表了一篇题为《Is AlphaZero really a scienti
作者 | 万佳、核子可乐 近日，国际知名开源象棋引擎 Stockfish 一纸诉讼将商业国际象棋软件 ChessBase 告上法庭，指控其多次违反 GPL 许可证。 1Stockfish 是谁？ 据维基百科介绍，Stockfish 是一款免费且开源的国际象棋引擎，可用于各种桌面和移动平台，于 2004 年发布。 它是世界上最强大的 CPU 国际象棋引擎，并且在大多数国际象棋引擎评级列表中一直排名第一或位于前列。在多届 Top Chess Engine Championship 中，Stockfish 成
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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。
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、
不知道从什么时候开始，我开始对各种智力游戏非常感兴趣。记得上小学的时候，有一次到同学家玩，第一次看见魔方，转了2个小时没停手，由于要回家吃饭，所以才恋恋不舍地放下了魔方。 象棋是与父亲学的，但他思维保守，布局从不变化，很快就下不过我了。大学时遇见了郝舍长和其他棋友，才知道了什么是象棋高手。工作后参加了几次油田比赛，最好名次为第9，又看了很多专业比赛的棋谱，才明白了业余水平和专业水平的差距之大。 桥牌也是在大学时期学会的，当时数学系的几位同学在学习桥牌，大家凑在一起乱叫牌、乱打牌，慢慢地掌握了叫牌、打牌和记分
还记得AlphaGo碾压人类围棋冠军柯洁、李世石的人机大战吗？最近，商汤科技的象棋机器人与中国顶级象棋大师们展开数场“人机大战”。
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！
金磊 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 郭晶晶家的象棋家教——没错，就是商汤AI象棋机器人“元萝卜”（SenseRobot），近日正式现货发售。 从近2个月前开始预售的那刻起，各种讨论就萦绕在它周围： AI象棋机器人水平怎么样？作为实体机器人，和网络下棋AI有什么差别？具体实用性，会让它买后不久就搁置吃灰，还是真的能与它长期对弈，畅快厮杀？ 以及，真的会有人买它吗？ 得到答案是肯定的。数据体现，预售阶段元萝卜就售罄；发货首日，官方旗舰店已经有头一批吃“萝卜”的人，写下或长或短的用户体验
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。
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
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
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。
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
如果将人工智能按照用途进行简单分类的话，人工智能可以划分为决策式AI以及生成式AI两类。所谓决策式AI就是通过学习训练数据的中的条件概率分布情况来进行判断决策，判断样本属于指定目标的概率，比如人脸识别就是典型的决策式AI，终端设备根据摄像头获取到的人脸图像来进行特征信息匹配，和后台系统中的人脸特征库进行对比来判断当前人脸信息是否在系统人脸特征库中或者是否有权限执行操作。而以ChatGPT为代表的生成式AI通过对大量数据的联合概率进行学习，对已有的数据和知识进行归纳总结，同时结合深度学习技术，自动生成新的内容，而新生成的内容可以是文字、图片甚至是视频等多模态内容。本文主要简要介绍深度学习以及大模型基础内容，后续文章中将会继续深入分析这两方面的技术原理。
2016年1月27日，《自然》刊文报道，谷歌公司开发人工智能程序alpha go(阿尔法围棋）以5：0的战绩完胜欧洲冠军，围棋职业二段樊麾。这是围棋人工智能首次战胜人类职业棋手。这在围棋界掀起了一个不大不小的波澜。之所以不大，是因为樊麾并不能代表人类最高水平。另外当时人们对ALPHA GO知之甚少，仅从棋谱上看，仍有不小的瑕疵。 2016年3月9日至3月15日，ALPHA GO在韩国首尔以4：1的战绩战胜人类顶尖棋手，韩国围棋职业棋手李世石九段。如果说战胜樊麾只是ALPHA GO的小试牛刀，人们对ALPHA
大数据文摘作品 编译：余志文、大饼 大家好，我叫摩西。这是我第一次写博客，主要分享下我的编程经验。 国际象棋教给我的道理 我爸爸从小就下国际象棋，小学6年级就拿到俄勒冈州亚军。在我6岁那年，他开始教我。我也喜欢下国际象棋，因为我觉得它是解决问题的一种途径。但每次和爸爸下，我都输，有一次爸爸说只要我能赢，他就给我50美元。于是我开始在微软titans平台练习，每次都有些进步。后来我打败了四级选手，之后又玩了85局赢了五级选手。我喜欢上了国际象棋，并且每天都去挑战我爸爸。直到后来爸爸说他除了周一其余的时间不再跟
今天，DeepMind的通用棋类算法，也是迄今最强的棋类AI——AlphaZero，经过同行评议，被顶级期刊 Science 以封面论文的形式，正式引入学界和公众的视野。
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
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。
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”。
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 算法。在本文中，我们将对该算法进行些改造。虽然它并不适用所有的游戏，但是它可能适用于一般的零和游戏，比如国际象棋，四子棋，跳棋等等...请注意，这些改进中的大部分都是针对特定的游戏。
谷歌旗下人工智能公司DeepMind将围棋AI转战国际象棋和日本将棋领域——无须人类智慧加持，已胜券在握。 AlphaZero是由谷歌旗下DeepMind研发的通用棋类AI，以不到四小时的自学击败了世界最强的国际象棋程序。 重新改进的人工智能程序AlphaZero曾多次击败世界顶级围棋选手，并扩大到学习其他棋类项目。它从零开始学习国际象棋，仅用4小时，就在100盘比赛中击败了世界顶级国际象棋程序 Stockfish 8。 据在康奈尔大学图书馆的arXiv上发表的一篇未经同行评审的研究论文称，在这100场
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。
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。
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。
本文译自Wolfram博客：https://blog.wolfram.com/2021/11/24/the-winners-of-the-2021-one-liner-competition/ Wolfram语言（https://www.wolfram.com/language/）因其简便知名，在Wolfram虚拟科技大会（https://www.wolfram.com/events/technology-conference/2021/）连续举办10届的一行代码大赛就能很好地说明这一点。这个大赛让参赛者们挑战如何在128个字符以内写出尽可能最好的程序（这也是一条推特的原始长度限制）。奖励会授予给三个最好的作品，今年的大赛竞争很激烈，但裁判们还是在参赛作品中选出了值得奖励的作品。
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
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
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
最近，一则消息在程序员圈引起热议：Unix 之父 Ken Thompson 的旧密码被破解了！
Alex 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这是一只看起来人畜无害的小猫咪，瞧它大大的眼睛和无辜的眼神。 但此喵最近在国际象棋圈引起了轰动。 国际大师（International Master）Levy Rozman还半开玩笑半认真地说： 国际象棋世界必须联合起来反对米坦斯（Mittens，这只猫的名字）。 △Levy Rozman在小蓝鸟上ID名为GothamChess 事情是这样的，今年1月1日，在线国际象棋网站Chess.com推出了五种国际象棋机器人，小猫米坦斯就是其中之一。 想撸
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.
本文介绍了 AlphaZero 是如何利用深度强化学习解决围棋问题的。首先，AlphaZero 在无任何人类指导的情况下，通过自我对弈的方式学会下围棋。然后，它利用蒙特卡洛树搜索和深度神经网络来评估局面和选择策略。最后，通过与人类世界冠军和之前的围棋 AI 进行比较，AlphaZero 证明了其强大的围棋下棋能力。
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