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算法合集之《人工智能在围棋程序中的应用》人工智能在围棋程序中的应用复旦大学附属中学施遥【关键字】围棋,搜索,模式匹配,博弈树【摘要】围棋程序的编制被称作人工智能的“试金石”,是人工智能技术的一大难题。本文介绍了人工智能在围棋程序中的应用与发展,对比了围棋与国际象棋博弈算法的差别和复杂度,从而分析围棋算法的难点,讨论各种博弈算法(气位理论、模式匹配与博弈树)在围棋程序中的融合运用。并给出了围棋死活程序的算法实例(附程序),以供参考【正文】『目录』一、概述二、围棋的复杂性三、博弈(棋类)算法及其在象棋与围棋中的对比四、围棋算法五、围棋棋形识别六、围棋死活的算法与实现七、展望一、概述1、围棋简介围棋相传为尧所创,纵横一十九道,天元是为太极,太极生两仪,为黑白子;两仪生四象,为四个角。《弈旨》([汉]班固)云:“棋有白黑,阴阳分也,骈罗列布,效天文也。”可知围棋本是仿效天文而制,逐渐演变为博弈游戏。 2、计算机与围棋计算机运用于棋类方面几乎与计算机的诞生的历史一样长。这方面内容主要属于人工智能技术。人工智能作为一门科学首先是在五十年代提出的,随即便运用于棋类。由于技术的进步,计算机速度的提高、算法的不断发展,当前电脑国际象棋的水平已极高,然而围棋水平却徘徊不前。就围棋而言,人弈棋凭的是经验,即“棋感”。人类的优势是模糊判断、灵敏的直觉,高手往往会有灵机一动而弈出妙手。当然事物有其两面性,即人的情感、直觉有时也会误导自己形成错误,而棋手的心态也是至关重要的一环,“成也萧何,败也萧何”,直觉既是人类的法宝,亦是败因(当然是指败给人了)。计算机的优势是计算速度快,劣势是不擅模糊判断、不能根据经验选点导致搜索量过大。计算机不为情绪所困,不为直觉所惑,故地域广狭、大小之分能较为准确,其耗时亦少,然而计算机毕竟没有棋感,不知道哪步好、哪步不好,只有一点点地去试,要么费时甚巨(也未必有用),要么草草了事,结果也可想而知。二、围棋的复杂性围棋全局与其死活问题其复杂性都大致可归纳为如下三点:1、模糊性“围棋”之名自是取自围地之意,倘若是双方落子一开始便是紧紧相贴的,那么可想而之行棋的速度(即占领地盘的速度)是极慢的,故而布局、中盘以至大官子阶段,双方只是围出一个大概的轮廓,甚而连轮廓都不明显。黑白势力难分,形状犬牙差互。这对于计算机处理形成了极大的困难。2、反复性象棋中棋子一旦被吃,则永远从棋盘上提去,而在围棋棋盘上,被吃的地方仍可重新落子,甚而将对方反吃回来,如此一来,搜索的难度便大大增加。如“倒脱靴”之形,送子后再吃子,一块空能够几易其主。所以“死子”不死,“活子”有时倒是堪虞。所以在计算机处理中不能够简单确定一块棋子的死活和对周围的影响。3、灵活性象棋的灵活,至多体现在兑子上,所谓“宁弃一子,不失一先”,也仅是一子而已,若是两子、三子呢?恐怕在双方实力相当的情况下必败无疑。而且在象棋算法中多有将各种棋子折合为一定的价值相加的做法,如,在国际象棋中以一个兵为单位,一个马约可等于三个半兵,一个车约可等于五个半兵,等等,最多再根据棋子所处位置加以一定的折算。而围棋的灵活远胜于此,有时弃去十来个子以取势,弃去二、三十目的角地以转换。再者,围棋棋子的价值是难以估量的,其价值不完全在其本身,而常于在周围的配置,有些影响甚而可斜跨整个棋盘。三、博弈(棋类)算法及其在象棋与围棋中的对比一九九七年,IBM的电脑“深蓝”一举战胜卡斯帕罗夫,震惊世界。其实电脑国际象棋的水平早在七、八十年代已挤身世界高手之林,而中国象棋软件也已几乎具有大师水准,非一般爱好者能望其项背。唯独围棋举步维艰,连业余下手都胜券难握,更莫论一等一的高手,究其原因不外是围棋之博大精深、纵横变换繁复,棋手多靠经验而计算机则无此功能。当前,棋类博弈算法主要有两大类:模式匹配和使用博弈树。这在国际象棋中的运用能够追溯到五、六十年代,且而十分成功。围棋和象棋一样是博弈游戏,看似仅有黑白两种棋子,简单不过。实则比起兵种繁多的象棋却复杂得多。电脑围棋起源于六十年代。两位博士Zobrist和Ryder在论文中均涉及了围棋程序,前者的算法基于模式识别;而后者的算法基于搜索,即使用博弈树。这两种在国际象棋中效果不错的算法在围棋中的表现却极差,竟然连仅有几盘棋经验的人都赢不了。我们不妨来考虑一下上述两种算法。首先,我们来看模式匹配。象棋中因为棋子个数少、种类多,那么就较易分别与归纳(实际上也是困难的,但比围棋容易实现得多)。而在围棋中,显然将所有的模式都存储起来是不可能的。那么只有模糊匹配。但这似乎也很难办。围棋中有“愚形”这个名词,一般指的是效率差的形状。那么怎样是效率差呢?就是浪费子力,在不必要的地方落子,哪怕只是一个子。而模糊的匹配在一子之差时究竟如何判断?是好形还是愚形?这就陷入了矛盾的境地。况且,根据实际情