高级人工智能 - 博弈I
人工智能与人机博弈
人工智能与人机博弈第一点：人工智能的发展及其在人机博弈中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来备受关注的热门话题，它指的是机器通过学习、推理和模仿等方式，模拟人类智能的能力。
人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，但直到最近几年，随着大数据、云计算和神经网络等技术的飞速发展，人工智能才真正取得了突破性的成果。
在人机博弈领域，人工智能的应用取得了令人瞩目的成绩。
从最早的“深蓝”在国际象棋比赛中战胜世界冠军，到“AlphaGo”在围棋领域战胜世界顶尖高手，人工智能在人机博弈中的应用展现出了强大的实力。
这些成果背后，离不开深度学习、强化学习等先进技术的支持。
深度学习是人工智能的一种重要方法，它通过构建深度神经网络模型，使机器能够自动学习和提取特征，从而实现对大量数据的理解和分析。
强化学习则是一种通过不断试错，使机器自主学习如何完成特定任务的方法。
在人机博弈中，人工智能可以利用这两种技术，不断学习和优化策略，提高自己的竞争力。
随着人工智能技术的不断进步，人机博弈的水平和趣味性也得到了极大的提升。
人工智能不仅在棋类游戏中表现出色，还可以应用于电子竞技、扑克牌类等多种博弈场景。
在未来，人工智能还将进一步拓展到其他领域，如金融、医疗、交通等，为人类社会带来更多的便利和创新。
第二点：人工智能对人机博弈产业的影响及挑战人工智能的发展对人机博弈产业产生了深远的影响。
首先，人工智能的出现提高了人机博弈的趣味性和观赏性，吸引了更多的用户参与。
例如，“AlphaGo”与人类的围棋对战，吸引了全球数百万观众在线观看，激发了人们对人工智能和人机博弈的兴趣。
其次，人工智能为人机博弈产业带来了新的商业模式和市场机遇。
随着人工智能技术的不断成熟，越来越多的企业和投资者开始关注人机博弈领域，寻求与人工智能结合的新玩法和新产品。
这不仅为游戏开发商和平台运营商带来了丰厚的经济效益，也推动了相关技术的发展和创新。
人工智能五子棋论文
人工智能五子棋论文本文将这些技术用于五子棋中。
设计了一个智能五子棋系统，实现人和计算机两方进行博弈。
以下是店铺整理分享的关于人工智能五子棋论文的相关文章，欢迎阅读!人工智能五子棋论文篇一智能五子棋博弈算法研究摘要：人工智能是一门正在迅速发展的新兴的综合性很强的边缘科学。
博弈是人工智能的主要研究领域之一，他涉及人工智能中的推理技术、搜索方法和决策规划。
本文将这些技术用于五子棋中。
设计了一个智能五子棋系统，实现人和计算机两方进行博弈。
关键词：五子棋人工智能搜索人工智能是一门综合性很强的边缘科学，它研究如何使计算机去做那些过去只能靠人的智力才能做的工作。
而博弈是人工智能研究的一个重要分支，它不仅存在于游戏、下棋之中，也存在于政治、经济、军事和生物竞争中。
五子棋是起源于中国古代的传统黑白棋种之一。
现代五子棋日文称之为“连珠”，英译为“Ren-ju”，英文称之为“Gobang”或“FIR”(Five in a Row的缩写)，亦有“连五子”、“五子连”、“串珠”、“五目”、“五目碰”、“五格”等多种称谓。
与其他棋类相比，五子棋每一层搜索节点数量庞大，因此盘面预测的计算量是非常大的，比如对于五子棋的中盘走法中，如果要预测四步的局面数的话可以达到一百万。
本文是对五子棋算法的设计原理和实现方法进行探讨和研究，主要包括数据结构、搜索算法和优劣评价函数组成，主要的特点包括快速的数据结构设计实现、以及高效率的搜索算法和尽可能的模拟人类的智能。
1、棋局的数据结构表示我们知道五子棋的走法中有优先和禁手，如连四肯定是没有三四优先，而如果是黑方出现三三(包括“四、三、三”)、四四(包括“四、四、三”)，而黑方只能以四三取胜，如果黑方走出禁手则是输;五连与禁手同时形成，先五为胜，等等的规矩。
但是电脑毕竟不是人类，可以类人但是却不可以自己思考，那么就需要给电脑一个它可以明白的评判标准。
下面，我列出基本的棋型优先顺序：造一个二<……<造四个二<冲三<……<冲两个二和一个三<冲双三<冲四<冲四三。
人工智能博弈树特点
人工智能博弈树特点人工智能（Artificial Intelligence, AI）博弈树是计算机在博弈问题中使用的一种数据结构，用于模拟和分析博弈过程中的决策树。
它是通过对当前局面的分析和预测，来推断出对于每一种可能的行动，博弈者所能达到的最终结果。
博弈树的特点是可以对整个博弈过程进行全面的建模和推演，为决策提供参考。
博弈树是一种树状结构，由根节点、内部节点和叶子节点组成。
根节点表示当前的局面，内部节点表示博弈者的决策，叶子节点表示博弈的终止状态。
每个节点都有多个子节点，分别代表博弈者在该节点可以选择的行动。
通过遍历博弈树，可以得到所有可能的博弈路径，并分析每条路径的结果。
博弈树是一种完全信息的模型，即每个节点的状态和可选行动都是已知的。
在每个节点上，博弈者可以根据当前的局面和对手的策略，选择最佳的行动来获得最大的收益。
博弈树可以通过评估每个节点的收益来确定最优策略。
博弈树可以通过剪枝技术来减少计算量和内存占用。
在构建博弈树的过程中，可以根据一些启发式准则，提前终止一些分支的拓展，从而减少搜索空间。
例如，可以根据局面的评估函数排除一些明显不利的行动，或者在搜索过程中设定一个最大深度限制。
博弈树在人工智能领域有着广泛的应用。
例如，在围棋、国际象棋等棋类游戏中，博弈树可以用来评估每个局面的得分，从而指导计算机下棋的策略。
在博弈论中，博弈树可以用来分析博弈者的最佳决策，预测博弈的结果。
此外，博弈树还可以应用于其他领域，如机器人路径规划、多智能体协同决策等。
在博弈树的扩展中，有两种常见的方法：横向扩展和纵向扩展。
横向扩展是指在当前局面的基础上，对每个可能的行动进行拓展，生成新的节点和分支。
纵向扩展是指在已有的博弈树基础上，进一步向下拓展，探索更深层次的决策和结果。
在横向扩展中，博弈树会根据当前局面的状态和可选行动，生成新的节点和分支。
这些分支可以代表不同的决策路径，对应着不同的可能结果。
通过横向扩展，博弈树可以覆盖更多的决策空间，提供更全面的决策参考。
高级人工智能
绪 知结构，应该是智能机器基础理论或人工智能追
论 求的目标。
高 级
人工智能的五（三）个基本问题
人
工
智 能
(1)知识与概念化是否是人工智能的核心？
(2)认知能力能否与载体分开来研究？
(3)认知的轨迹是否可用类自然语言来描述？
(4)学习能力能否与认知分开来研究？
第 (5)所有的认知是否有一种统一的结构？
解决问题的能力。人类个体的智能是一种综合性能力
, 具体讲, 可以包括感知与认识客观事物、客观世界
与自我的能力; 通过学习取得经验、积累知识的能力
; 理解知识、运用知识和运用经验分析问题和解决问
第 题的能力; 联想、推理、判断、决策的能力;运用语
一 章
言进行抽象、概括的能力; 发现、发明、创造、创新
绪 的能力;实时地、迅速地、合理地应付复杂环境的能 论 力;预测、洞察事物发展变化的能力等。
高 级
认知
人
工 智
认知是和情感、动机、意志等相对的理智
能 或认识过程。
美国心理学家Houston等人将对“认知”的
看法归纳为如下五种主要类型：
(1) 认知是信息的处理过程；
(2) 认知是心理上的符号运算；
(3) 认知是问题求解；
(4) 认知是思维；
第 一
(5) 认知是一组相关的活动，如知觉、记
章 忆、思维、判断、推理、问题求解、学习、想
★ 在学习基本的原理和方法基础上，讨论一些
新的和正在研究中的人工智能方法与技术，有重点地
第 一
研究人工智能的相关领域，跟踪人工智能的研究热点
章 ，做到点面结合，既扩大了知识面，又能够抓住研究
绪 论
重点，并能够应用相应的人工智能技术解决实际应用
人机博弈事例
人机博弈事例
人机博弈是指人类与计算机之间的博弈活动。
随着人工智能技术的不断发展，人机博弈在越来越多的领域得到了广泛应用，成为了当今社会的热门话题之一。
以下是几个人机博弈的事例。
1. 围棋大战
围棋是一种古老的棋类游戏，也是人机博弈领域的经典案例。
2017年，谷歌的AlphaGo在与世界围棋冠军柯洁的对战中获胜，这意味着计算机首次战胜了人类顶级围棋选手。
这场比赛引发了广泛的关注和讨论，也推动了人工智能技术的发展。
2. 扑克巨头挑战
扑克是一种复杂的博弈游戏，需要玩家具备高度的策略能力和判断力。
2015年，一款名为“克莉斯蒂”的人工智能程序在与四名世界顶级扑克选手的对战中获胜，引起了轰动。
3. 电子竞技大赛
电子竞技是人机博弈的另一种形式，已经成为了全球的一项热门运动。
电子竞技选手需要在计算机游戏中表现出色，与其他玩家进行对战。
近年来，电子竞技大赛的奖金越来越高，吸引了越来越多的参赛者和观众。
总的来说，人机博弈是一个不断发展的领域，随着人工智能技术的不断进步，相信会有更多的惊人表现出现。
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人工智能对弈
人工智能对弈概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）对弈是指利用人工智能技术进行对弈游戏的一种应用。
通过使用人工智能算法和模型，计算机可以模拟人类玩家的思考和决策过程，从而在对弈游戏中表现出一定的智能水平。
人工智能对弈已经在许多对弈游戏中取得了显著的成果。
例如，AlphaGo在围棋领域的震撼表演引起了广泛的关注。
人工智能对弈不仅仅是简单的模拟人类玩家行为，更是通过深度学习、强化学习等技术探索游戏的最佳策略，并在游戏中展现出超越人类的能力。
本文将详细介绍人工智能对弈的背景、技术原理以及应用案例，并对其未来的发展进行探讨。
技术原理人工智能对弈的核心技术主要包括以下几个方面：1. 博弈论博弈论是研究对弈游戏中决策过程的数学模型。
通过博弈论的分析，可以理解对弈游戏中各种决策选择的优劣，并制定相应的策略。
2. 搜索算法搜索算法是人工智能对弈中常用的技术。
搜索算法通过在游戏的决策树中进行深度优先搜索或广度优先搜索，找到最优的决策路径。
3. 强化学习强化学习是一种通过试错学习的方法，即在对弈游戏中不断尝试各种策略，并通过奖励机制不断优化选择行动的效果。
最著名的强化学习算法包括Q-learning和深度强化学习。
4. 深度学习深度学习是人工智能对弈中最常用的技术之一。
通过构建深度神经网络模型，可以对弈游戏中的状态进行高效的表示和学习。
深度学习在围棋等复杂对弈游戏中已经取得了突破性的成果。
应用案例人工智能对弈已经在多个对弈游戏中取得了重大突破。
以下是几个代表性的案例：1. AlphaGoAlphaGo是由DeepMind开发的人工智能围棋程序，于2016年在与韩国职业九段棋手李世石的五番棋对弈中取得了全胜。
AlphaGo通过深度学习和强化学习技术，能够在棋局复杂度极高的围棋游戏中达到超越人类的水平。
2. Deep BlueDeep Blue是IBM开发的国际象棋电脑程序，于1997年在与世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫的六番棋对弈中获胜。
人工智能中在博弈中,人工智能目前的真实作用或功能(利弊)究竟有多大？
人工智能中在博弈中，人工智能目前的真实作用或功能（利弊）究竟有多大？人工智能正在迅速改变我们的生活，其中在博弈中，人工智能的应用更是引起了广泛关注。
人工智能在博弈中的真实作用和功能，究竟有多大？这是一个关键的问题，需要仔细评估其利弊，以便更好地应用于实际。
首先，人工智能在博弈中的最大优势是它可以使用超过人类智慧的算法，从大量的数据中发现模式和趋势。
它可以通过机器学习、深度学习等方法，在很短的时间内实现大规模数据处理和分析，以更有效地制定博弈策略。
此外，相比人类玩家，人工智能不会受到情绪和疲劳的影响，保证了它可以持续发挥良好的表现，并更为准确地判断对手的行动意图。
然而，人工智能也有不可忽视的缺点。
人工智能的计算和推理基础是靠数据和算法来实现，但它缺乏人类的直觉和创造力。
在一些复杂的博弈中，人类还是比人工智能更聪明，更会适应局势的变化。
此外，在博弈场景中，人工智能的计算能力受到限制，它可能无法处理某些特定的情况，导致策略不全面，影响胜率。
除了以上的劣势，人工智能的应用还带来了一些不可忽视的风险。
首先，人工智能的算法和决策并不总是可靠和可解释的，这使得博弈中的判定和决策过程变得不透明，从而使人类玩家难以理解和参与到博弈中。
其次，人工智能算法的良性使用和普及尚未得到全面的确保，存在对人类手段的竞争化威胁。
总体来看，在博弈中，人工智能的应用能够极大地提高玩家的效率，但是人工智能并不总是会更好。
虽然它在计算能力方面强于人类，但在创造性和判断力上却相对弱于人类。
而且它的不透明、风险，加剧了人与机器的对抗，容易导致心理等伦理问题的出现。
因此，在人工智能的博弈中，应该谨慎地平衡人类和人工智能之间的交互关系，以确保到达最优解。
人工智能与人机博弈(二)2024
人工智能与人机博弈（二）引言概述：在现代科技的快速发展下，人工智能（AI）已经成为一个备受关注的重要领域。
人机博弈是AI技术广泛应用的一个方面，通过计算机程序与人类玩家进行博弈，使得AI能够深入研究各种策略和决策过程。
本文将深入探讨人工智能与人机博弈的相关内容，从理论原理、应用领域、优势与挑战、伦理考量以及未来发展等五个大点展开论述。
正文内容：一、理论原理：1.1 博弈论的基本概念与应用1.2 人工智能在博弈论中的角色1.3 博弈树和策略的建模1.4 强化学习与博弈策略的优化1.5 深度强化学习与深入博弈二、应用领域：2.1 棋类游戏的AI应用2.2 扑克游戏中的人工智能2.3 电子竞技游戏与AI技术的结合2.4 实时战略游戏的AI研究2.5 金融市场与人机博弈三、优势与挑战：3.1 AI在人机博弈中的优势3.2 个性化AI对抗与游戏体验3.3 博弈平衡与反对学习过程3.4 数据获取与模型训练的挑战3.5 对手建模与可解释性的问题四、伦理考量：4.1 AI技术的伦理问题4.2 人机博弈中的道德困境4.3 AI与人类玩家的关系考量4.4 AI应用的公平性与正义性4.5 监管与政策制定的挑战与发展五、未来发展：5.1 人工智能在人机博弈中的前景5.2 强化学习与深度学习的结合5.3 多智能体博弈的新挑战5.4 跨领域融合在人机博弈中的应用5.5 社会价值与AI在人机博弈中的作用总结：通过对人工智能与人机博弈的探讨，我们可以看到AI技术在博弈领域的广泛应用。
理论原理的研究为AI在博弈中的策略制定提供了重要依据，各个应用领域的发展也推动了AI技术的不断进步。
同时，AI在人机博弈中展现出的优势和面临的挑战也值得我们深入探究，伦理考量方面的问题也需要我们更加关注。
展望未来，人工智能在人机博弈中的发展前景仍然广阔，多领域的融合与AI的社会价值将会是未来的发展方向。
人工智能博弈论
人工智能博弈论
人工智能博弈论是一种研究人工智能与博弈论相结合的学科，它主要研究如何利用人工智能技术来解决博弈论中的问题。
博弈论是一种研究决策制定的数学理论，它主要研究在不确定性条件下的决策制定问题。
人工智能博弈论的研究对象是人工智能与博弈论的结合，它主要研究如何利用人工智能技术来解决博弈论中的问题。
人工智能博弈论的研究内容包括博弈论的基本概念、博弈论的基本模型、博弈论的基本方法、博弈论的应用等方面。
其中，博弈论的基本概念包括博弈、策略、收益等概念；博弈论的基本模型包括零和博弈、非零和博弈等模型；博弈论的基本方法包括纳什均衡、最优反应等方法；博弈论的应用包括经济学、政治学、社会学等领域。
人工智能博弈论的研究方法主要包括基于规则的方法、基于学习的方法、基于进化的方法等。
其中，基于规则的方法是指利用规则来指导人工智能的决策制定；基于学习的方法是指利用机器学习技术来让人工智能自主学习；基于进化的方法是指利用遗传算法等进化算法来优化人工智能的策略。
人工智能博弈论的应用非常广泛，它可以应用于电子商务、金融、交通、医疗等领域。
例如，在电子商务领域，人工智能博弈论可以用来优化电子商务平台的定价策略；在金融领域，人工智能博弈论可以用来优化投资组合的决策；在交通领域，人工智能博弈论可以用来优化交通流量的控制；在医疗领域，人工智能博弈论可以用来
优化医疗资源的分配。
人工智能博弈论是一种非常重要的学科，它可以为各个领域提供有效的决策支持。
未来，随着人工智能技术的不断发展，人工智能博弈论的应用将会越来越广泛，为人类社会的发展带来更多的机遇和挑战。
人工智能-计算机博弈相关研究报告
人工智能之计算机博弈相关研究报告摘要：计算机博弈（也称机器博弈），是一个挑战无穷、生机勃勃的研究领域，是人工智能领域的重要研究方向，是机器智能、兵棋推演、智能决策系统等人工智能领域的重要科研基础。
机器博弈被认为是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。
国际象棋的计算机博弈已经有了很长的历史，并且经历了一场波澜壮阔的“搏杀”，“深蓝”计算机的胜利也给人类留下了难以忘怀的记忆。
中国象棋计算机博弈的难度绝不亚于国际象棋，不仅涉足学者太少，而且参考资料不多。
在国际象棋成熟技术的基础上，结合在中国象棋机器博弈方面的多年实践，总结出一套过程建模、状态表示、着法生成、棋局评估、博弈树搜索、开局库与残局库开发、系统测试与参数优化等核心技术要点,最后提出了当前研究的热点与方向。
关键词：极大极小树、人工智能、计算机博弈1.计算机博弈--人工智能的经典领域1.1发展历史计算机博弈，历来是人工智能的一个重要的研究领域，早期人工智能的研究实践，正是从计算机下棋开始。
因为人类开发下棋软件，目的是让计算机模仿人脑进行思维，如果能够掌握下棋的本质，也许就掌握了人类智能行为的核心，那些能够存在与下棋活动中的重大原则，或许就存在于其它人格需要人类智能的活动中。
所以说，下棋软件某种意义上可以代表人工智能的发展程度从上世纪六十年代的”跳棋机”到1997年的’’深蓝”,计算机下棋程序在人机博弈中取得了一个又一个胜利，但是这些程序虽然属于人工智能范畴，实际上它们并没有多少”智”的成分，主要部分都是在可行范围内搜索。
各种研究也大都是怎样使搜索更快更有效。
它们缺乏”智”的成分的根本原因，是我们自己并不清楚人类是以怎样的形式思考的。
比如你写一个名字问一位教师，这人是不是他班上的学生。
教师马上可以回答是或不是。
如果你问计算机，计算机搜索很快，全走一边几乎可以瞬间完成。
但我们知道教师是不可能在短时间内把我们所有学生的名单过一遍的。
类似的，我们看到一个人的照片，马上就知道我们以前见没见过这个人，我们不可能在短时间内把我们以前见过的人都检查一遍，那么我们是怎样得出结论的呢？现在我们对此还不是完全清楚[]i。
人工智能与人机博弈
与人机博弈
与人机博弈
1、简介
1.1 的概念与发展
1.2 人机博弈的概念与意义
2、与人机博弈的关系
2.1 在人机博弈中的应用
2.2 人机博弈对的推动
2.3 在人机博弈中的局限性
3、与人机博弈的技术应用
3.1 机器学习算法在人机博弈中的应用
3.2 深度神经网络在人机博弈中的应用
3.3 自然语言处理技术在人机博弈中的应用
4、与人机博弈的伦理与法律考量
4.1 人机博弈对社会伦理的影响
4.2 在人机博弈中的隐私保护问题
4.3 法律对与人机博弈的规制
5、未来发展方向与展望
5.1 技术在人机博弈中的进一步应用
5.2 社会与经济领域中与人机博弈的前景
5.3 与人机博弈的未来挑战
附件：
本文档附带的文件有：数据集样本、人机博弈示例代码、与人
机博弈相关研究论文。
法律名词及注释：
1、：指复杂的计算机系统，能够模仿人的思维和行为，以实现
特定任务。
2、人机博弈：指人类与计算机在特定游戏或竞赛中的对弈过程。
3、机器学习：一种的技术，通过使用算法让计算机从数据中学习，并根据学习结果做出预测或决策。
4、深度神经网络：一种人工神经网络模型，可以通过多个网络
层级进行高级抽象和特征提取。
5、自然语言处理：一种的技术，用于处理和理解自然语言的计
算机系统。
人工智能与人机博弈(一)2024
人工智能与人机博弈（一）引言概述：人工智能与人机博弈是当今科技领域备受关注的热门话题。
随着人工智能技术的飞速发展，人机博弈的研究成为了探索人与机器智能交互的重要方向。
本文将从五个大点出发，分别阐述人工智能技术在人机博弈中的应用与影响，包括算法优化、决策辅助、参与者互动、伦理道德和发展前景。
正文：一、算法优化1. 机器学习算法的训练与优化2. 深度学习在人机博弈中的应用3. 强化学习算法的探索与发展4. 博弈论与机器学习的结合5. 算法优化对人机博弈效果的影响二、决策辅助1. 人工智能在决策过程中的辅助作用2. 人机博弈中的博弈论应用3. 人工智能决策模型的建立与优化4. 人机博弈在战略决策中的应用5. 决策辅助对决策者思维的影响三、参与者互动1. 人机博弈中的人机交互方式2. 人工智能模拟人类认知能力的挑战3. 人机博弈的协同与竞争4. 人机博弈对参与者能力的影响5. 参与者互动对博弈结果的影响四、伦理道德1. 人机博弈中的道德冲突与权衡2. 伦理原则在人机博弈中的应用3. 人工智能伦理的规范与引导4. 机器智能是否会替代人类决策5. 伦理道德观念对人机博弈的影响五、发展前景1. 人工智能技术对人机博弈发展的促进作用2. 人机博弈的挑战与机遇3. 人工智能在人机博弈中的潜在风险4. 人机博弈领域未来的研究重点5. 人工智能与人机博弈的协同发展总结：本文从算法优化、决策辅助、参与者互动、伦理道德和发展前景五个大点出发，全面阐述了人工智能与人机博弈的相关内容。
人工智能技术在人机博弈中的应用已经取得了显著成果，并对决策过程、参与者互动、道德伦理等方面带来了深远影响。
然而，人机博弈也面临着一些挑战和伦理道德问题，需要进一步研究和引导。
未来，人工智能与人机博弈的协同发展将拓展人类智慧与机器智能的边界，为人机交互领域的发展带来更广阔的前景。
五子棋人工智能人机博弈毕业设计
五子棋人工智能人机博弈毕业设计目录第1章引言 (3)§1.1人工智能 (3)§1.2人机博弈和五子棋 (3)§1.3 Visual C++ (4)第2章需求分析 (5)§2.1使用围要求 (5)§2.2功能要求 (5)§2.3系统平台要求 (5)第3章人机界面设计 (6)第4章面向对象分析 (9)§4.1对象设计 (9)§4.2动态模型 (10)§4.3功能模型 (10)第5章面向对象设计 (12)§5.1类设计 (12)§5.2控制流程 (13)第6章详细设计及编码 (15)§6.1全局数据 (15)§6.2游戏循环 (15)§6.3界面设计及事件处理 (15)§6.4人类玩家的Think操作 (17)第7章计算机智能设计 (18)§7.1棋局估值 (18)§7.2极大极小值算法 (19)§7.3 Alpha-beta算法 (22)§7.4 Alpha-beta算法的窗口效应 (26)§7.5极小窗口搜索/PVS算法 (27)§7.6预估排序和历史启发 (28)§7.7有限围限定 (31)§7.8多核优化 (31)第8章总结结论 (33)§8.1各算法效率对比 (33)§8.2成果与不足 (34)参考文献 (35)致谢 (36)第1章引言§1.1人工智能提到人工智能，可能最著名的便是1997年超级计算机“深蓝”战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫的事，可以说“深蓝”的获胜是人工智能影响力的一个里程碑。
对于什么是人工智能，有很多定义，我认为就是能自动完成人类所能完成的一些思维活动。
如果从这个意义上说的话，计算机学科所要解决的所有问题都与人工智能有关。
人工智能博弈论
人工智能博弈论
人工智能博弈论是计算机科学和数学领域的重要分支，它研究的是在多个参与者之间进行决策的情境下，如何制定最佳策略来达到自己的目标。
在博弈论中，参与者被称为“玩家”，每个玩家都有自己的目标和可行动作。
博弈论通过分析不同参与者的策略和行动，推导出每个玩家的最优解，即纳什均衡。
在人工智能中，博弈论被广泛应用于制定智能体的决策策略。
人工智能博弈论的应用领域非常广泛，比如在游戏领域中，可以利用博弈论为人工智能游戏玩家制定最佳游戏策略；在社交网络领域中，博弈论可以用于分析社交网络中个体之间的互动关系和影响力，从而制定更有效的社交策略；在经济领域中，博弈论可以用于分析市场竞争、价格博弈等问题，帮助企业制定更优的决策方案。
随着人工智能技术的不断发展，人工智能博弈论也将会有更广泛的应用场景和更深入的研究。
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人工智能在博弈中的应用
人工智能在博弈中的应用人工智能在博弈中的应用越来越广泛，随着技术的发展和算法的进步，人工智能已经可以在许多不同类型的游戏中与人类相媲美甚至击败人类。
其中最著名的例子是人工智能在围棋、扑克等游戏中的应用。
人工智能在围棋中的应用在围棋中，由于棋盘很大，复杂度很高，传统的计算方法很难处理这么多可能性。
但是，通过机器学习和深度神经网络的结合，AlphaGo这个由Google DeepMind开发的人工智能程序在2016年打败了围棋世界冠军李世石。
此后，人工智能在围棋领域取得了远远超过人类水平的进步，它可以帮助人类棋手更好地理解游戏，找到最佳走法。
人工智能在扑克中的应用在扑克中，由于存在不确定性和随机性，游戏有时会变得复杂和难以预测。
然而，人工智能在扑克中的应用可以通过博弈论和对手建模等技术解决这些问题。
例如，Carnegie Melon大学的Libratus程序在2017年战胜了4名世界顶尖扑克选手。
这种应用不只局限于扑克，还可以用在许多其他的博弈中，如围棋、桥牌、象棋等。
人工智能在博弈中的意义人工智能在博弈中的应用已经有很多成功案例，先进的AI技术使得人工智能可变成一位有效的博弈选手，这为博弈领域和其他应用领域创造了无限的可能性。
此外，博弈论也是微观经济学的基础，在商业和工业领域中应用广泛。
通过人工智能与博弈的结合，可以获得更好的商业策略、更好的管理和最优化的决策方法。
也可以提高对手建模技术、提高预测未来事物的能力。
结论人工智能在博弈中的应用有着广泛和深远的影响力，为我们提供了一个深入理解人工智能的机会，也让我们意识到AI在未来的生活中所可能发挥的重要性。
通过不断的技术提升和算法优化，未来人工智能预计将成为更加精密、更加强大和更加可信的博弈选手，有望为博弈领域和其他领域创造更多的价值和可能性。
人工智能-博弈树的搜索
2.Grundy 博弈
下棋的双方是对立的，命名博弈的双方，一方为
“正方”，这类节点称为“MAX”节点；另一方为
“反方”，这类节点称为“MIN”节点。正方和反
方是交替走步的，因此MAX节点和MIN节点会交替
出
现
。
2.Grundy 博弈
Grundy博弈是一个分钱币的游戏。有 一堆数目为N的钱币，由两位选手轮流 进行分堆，要求每个选手每次只把其中 某一堆分成数目不等的两小堆。例如， 选手甲把N分成两堆后，轮到选手乙就 可以挑其中一堆来分，如此进行下去， 直到有一位选手先无法把钱币再分成不 相等的两堆时就得认输。
╳╳ 〇 〇╳ 〇
0
3.极小极大搜索过程
对于棋盘残局中的╳来说，最好的选择，是将╳放 在C的位置上，这时可以导致平局局面。
4. -搜索过程
-剪支法的引入 在极小极大法中，必须求出所有终端节点
的评估值，当预先考虑的棋步比较多时，计 算量会大大增加。为了提高搜索的效率，引 入了通过对评估值的上下限进行估计，从而 减少需进行评估的节点范围的-剪支法。
3.极小极大搜索过程
在九宫格棋盘上，两位选手轮流在棋盘上摆各自的 棋子(每次一枚)，谁先取得三线的结果就取胜。 设程序方MAX的棋子用(×)表示， MAX先走。
对手MIN的棋子用(o)表示。
例如：
MIN取胜
3.极小极大搜索过程
估计函数 f(p)=(所有空格都放上MAX的 棋子之后，MAX的三子成线数)－(所有空 格都放上MIN的棋子之后，MIN的三子成 线的总数)
3.极小极大搜索过程
由于正方和反方是交替走步的，因此 MAX节点和MIN节点会交替出现。
3.极小极大搜索过程
人工智能开发技术中的博弈论算法介绍
人工智能开发技术中的博弈论算法介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了长足的发展，其中博弈论算法作为一种关键技术，被广泛应用于智能系统和机器学习领域。
博弈论是对决策制胜的分析，通过分析决策者之间的相互作用和合作，来帮助制定最佳决策策略。
本文将介绍在人工智能开发技术中常用的博弈论算法及其应用。
一、最小最大算法（Minimax Algorithm）最小最大算法是博弈论算法中最著名的一种，在博弈树搜索和人工智能决策制定中广泛使用。
该算法的核心思想是在对手采取最优策略的情况下，寻找自己的最佳策略。
最小最大算法通过递归搜索遍历博弈树的每个可能状态，并为每个状态计算出一个值，该值表示该状态下决策者能够获得的最大收益或最小损失。
通过对所有状态的值进行比较，最终确定最佳策略。
在人工智能开发中，最小最大算法可以应用于棋类游戏和博弈类问题的决策制定。
例如，在国际象棋中，算法可以通过搜索博弈树的每个可能走法，为每个走法评估得分，并选择能够使自己获利最大化的走法。
最小最大算法的应用不仅在游戏中，还可以用来解决一些具有决策制定需求的实际问题，如资源分配、竞拍和谈判等。
二、Alpha-Beta剪枝算法（Alpha-Beta Pruning）Alpha-Beta剪枝算法是对最小最大算法的一种改进算法，可以极大地减少搜索的时间复杂度，提高算法的效率。
该算法通过剪去不必要的搜索路径，减少了搜索的节点数量，从而大幅度提高了搜索速度。
Alpha-Beta剪枝算法的核心思想是利用下界（Alpha）和上界（Beta）对搜索空间进行限制。
在搜索过程中，当发现某个节点的值超出了上界Beta或下界Alpha 时，可以停止对该节点的搜索。
通过不再遍历这些不必要的节点，可以大幅度减少搜索时间，从而提高算法效率。
Alpha-Beta剪枝算法同样可以应用于博弈类问题的决策制定。
例如，在围棋中，通过使用Alpha-Beta剪枝算法可以大幅度缩小搜索空间，减少游戏结束之前的搜索时间，使得AI能够更快地选择下一步最佳着法。
博弈智能的研究与应用
03
安全防御
利用博弈智能算法构建安全防御体系，提高网络安全防护能力和攻击检测效率。
博弈智能的应用场景
01
金融风控
利用博弈智能算法对金融市场中的风险进行预测和控制，提高金融机构的风险管理水平。
02
医疗决策
通过博弈智能算法对医疗数据进行挖掘和分析，为医生提供更加准确和高效的诊断和治疗方案。
02
博弈智能的理论基础
详细描述
游戏AI的发展经历了多个阶段，从最初的规则驱动型游戏AI到现在的数据驱动型游戏AI，其决策能力和策略制定的水平不断提升。数据驱动型游戏AI通过机器学习和深度学习算法的训练，能够从海量的游戏数据中提取有用的信息，并根据这些信息进行精准的决策和策略制定。例如，在电子竞技游戏中，游戏AI可以通过分析对手的行为模式和战术策略，制定出更加有效的比赛计划和应对策略。
在许多现实世界的问题中，参与者往往无法完全了解博弈的信息。未来的研究将进一步探索非完全信息博弈的理论和技术，以便更好地解决这些问题。
多智能体博弈
在许多现实世界的问题中，参与者往往不是孤立的个体，而是由多个智能体组成的群体。未来的研究将进一步探索多智能体博弈的理论和技术，以便更好地解决这些问题。
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02
策略优化技术可以采用动态规划、强化学习等方法，通过对历史数据的学习和模拟对手的行为，来寻找最优策略。
01
决策树技术是一种基于树形结构的决策分析方法，它通过对可能的情况进行分支和递归，找出最优解。
决策树技术
02
决策树技术可以用于分析对手的可能策略和自己的应对策略，从而制定最优决策。
03
决策树技术可以应用于各种博弈场景，如游戏、经济预测等，帮助决策者进行复杂问题的分析。
人工智能与人机博弈
在6局的人机对弈比赛中，“深蓝”并未占到什么便宜，棋 王卡斯帕罗夫以4比2的总比分轻松获胜，但“深蓝”赢得了 六场比赛中的一场胜利，这也是计算机第一次在与顶级选手的 对弈中取得胜局。
人机博弈胜负已明
“深蓝”并不是终结，卡斯帕罗夫也没有服气。1999 年，“弗里茨”升级为“更弗里茨”（Deep Fritz），并 在2001年击败了卡斯帕罗夫。
当今国际象棋男子等级分排名最高的选手是出生于 1990年的挪威特级大师卡尔森（Magnus Carlsen），他 的等级分是2863分，而至少有10款开源国际象棋引擎等级 分达到了3000分以上。
1993年，“深思”二 代击败了丹麦国家队， 并在与前女子世界冠军 小波尔加的对抗中获胜。
1958年名为“思考” IBM704成为第一台 能同人下国际象棋的 计算机，处理速度每 秒200步；
1983年，Ken Thompson开发了国 际象棋硬件“BELLE”， 达到大师水平；
1988年，“深思” 击败丹麦特级大师拉 尔森；
在“深蓝”之后，IBM公司又选择了一个新的领域挑战人类极限——DeepQA，不仅仅把 DeepQA项目看成一个问答游戏系统，而且将其称之为认知计算系统平台。认知计算被定义为一种全新 的计算模式，它包含数据分析、自然语言处理和机器学习领域的大量技术创新，能够帮助人类从大量非 结构化数据中找出有用的答案。
不断提高传统行业的技术水平和市场竞争力，并与 光电子、计算机、信息技术等融合和创新，不断创 造和形成新的经济增长点和管理战略哲理
智能科学发展趋势
智能属于哲学问题，智能科学研究智能的本质和实现技术, 是由脑科学、认知科学、人工智能等综合形成的交叉学科
人工智能技术在人机博弈中的应用探索
人工智能技术在人机博弈中的应用探索人工智能（Artificial Intelligence，AI）作为一种模拟人类智能的科学与技术，近年来得到了广泛的关注和应用。
其中，人工智能在人机博弈中的应用备受瞩目。
人机博弈是指人与计算机之间的对弈活动，通过引入人工智能技术，这一领域正迎来前所未有的突破。
一、人工智能在棋类对弈中的应用棋类对弈一直被视为衡量人工智能发展的标志性任务。
以围棋为例，围棋的复杂性和庞大的搜索空间曾经被认为是人工智能无法攻克的难题。
但2016年，Google DeepMind团队开发的AlphaGo战胜了世界围棋冠军李世石，引起了巨大轰动。
AlphaGo通过深度学习和强化学习技术，成功地将人工智能引入到围棋这个复杂的博弈中。
在克服围棋这一难题之后，人工智能在其他棋类对弈中取得了进一步的突破。
例如国际象棋、围棋、中国象棋等传统棋类游戏，人工智能程序已经在与人类大师的对弈中获得了很好的成绩。
人工智能技术通过深度学习、博弈论等方法，在棋类对弈中不断进行优化，提高了对局的水平。
二、人工智能在电子游戏中的应用电子游戏是大众娱乐活动中的重要一环，而人工智能在电子游戏中的应用也取得了显著的成果。
通过训练神经网络模型，人工智能可以学习游戏规则和玩家的行为模式，并通过不断的优化以提高自身的游戏水平。
2013年，DeepMind团队开发的DQN（Deep Q-Network）在Atari 2600游戏中取得了令人瞩目的成绩。
DQN通过卷积神经网络学习游戏图像，并使用强化学习方法优化自身的游戏策略，实现了超过人类专业游戏玩家的水平。
此外，人工智能还在实时战略游戏中展现了强大的能力。
例如，谷歌DeepMind团队的AlphaStar成功地在《星际争霸II》游戏中击败了职业玩家，在展示了强大的博弈思维和战术决策能力的同时，也为人工智能在实际应用中的进一步发展提供了思路和启示。
三、人工智能在游戏AI设计中的应用游戏AI设计是指通过人工智能技术为电子游戏中的虚拟敌人（AI敌人）提供智能化行为，增强游戏的趣味性和挑战性。
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案例1
二人博弈游戏：轮流从1-4中选择一个数，哪个人选择一 个数字后使得之前的所有数字之和等于50则获胜 后手必胜策略
无论对方选什么，都凑够5的倍数 后手报数后的数字总和为5, 10, 15, …., 45, 50
案例2
二人分蛋糕
机制设计
案例3
C(x) = x
u
C(x) = 1
C(x) = x
田忌赛马中田忌的策略集合
{上中下、上下中、中上下、中下上、下上中、下中上}
博弈的要素
效用函数(Payoff)
通常用������来表示 对每个参与博弈的局中人，都有一个相应的效用函数 效用函数在静态博弈中一般是局势的函数 在动态博弈中效用函数可能是局势的函数，也可能还有 其它因素，比如时间 每个局中人的目的都是最大化自己的效用函数
社会最优
使参与者的回报之和最大的策略选择（局势） 社会最优的结果一定也是帕累托最优的结果 帕累托最优不一定是社会最优
社会最优示例
囚徒困境案例
囚徒B 抗拒 囚 徒 A 抗拒 坦白 -1,-1 0,-10 坦白 -10,0 -3,-3
帕累托最优的决策组合一共有3个，分别是（坦白，抗拒），（抗拒，坦白） 和（抗拒，抗拒），纳什均衡策略组合（坦白，坦白）不是帕累托最优，社 会最优策略组合是（抗拒，抗拒）
拍卖 讨价
经济市场
稀有资源的分配问题
一般市场
多个卖家、多个买家
多个卖家、一个买家 一个卖家、多个买家
讨价（Bargaining）
拍卖（Auction）
拍卖
拍卖活动
一个卖家向一群买家拍卖一件商品的活动 拍卖的基本假设
每个竞争者对被拍卖的商品有各自的一个估值 这个估值是竞拍者对商品实际所值的估计 如果商品售价不高于这个估值，竞拍者会购买，否则不会购买，
1 3 1 3
令玩家二的各个策略的效用相等，得到������1 = ������2 = 同理可得������1 = ������2 =
剪刀-石头-布的混合纳什均衡态
玩家二
剪刀 石头 布
每个玩家各以1/3的概率 选择剪刀、石头和布 期望收益为0
玩 家 一
剪刀
石头 布
0,0
1,-1 -1,1
-3,-3
A
纳什均衡
例子：性别之战
纳什均衡1：夫妻双方都同意看韩剧
妻子保持策略不变（看韩剧），丈夫如果改变策略（看体育）， 其效用会降低（从1变成0） 丈夫保持策略不变（看韩剧），妻子如果改变策略（看体育）， 其效用会降低（从2变成0）
纳什均衡2：夫妻双方都同意看体育
妻子 韩剧 丈 夫 体育
-1,1
0,0 1,-1
1,-1
-1,1 0,0
纳什定理
任何有限博弈都至少存在一个纳什均衡
不一定是纯策略纳什均衡，例如剪刀-石头-布
寻找博弈的纳什均衡是困难的
至少从算法角度来讲是这样
社会最优
帕累托最优
以意大利经济学家维尔弗雷多· 帕累托的名字命名 对于一组策略选择（局势），若不存在其他策略选择使所 有参与者得到至少和目前一样高的回报，且至少一个参与 者会得到严格较高的回报，则这组策略选择为帕累托最优
社会最优示例
案例
从源点s到目标点t有两条通路，第一条的代价恒为1，第 二条的代价和选择该路径的人数呈正比
C(x) = 1
s
C(x) = x
t
纯策略
所有人选择第一条路径：总代价为1 所有人选择第二条路径：总代价为1 以概率������ 选择第一条路，以概率1 − ������选择第二条 期望代价：������ + 1 − ������ 2 = ������ 2 − ������ + 1
离散解空间的优化问题求解 旅行商问题
粒子群优化算法（PSO: Particle Swarm Optimization）
连续解空间的优化问题求解 数值优化问题
课程内容
博弈
基本概念 纳什均衡 机制设计
两个经济学的应用
拍卖 讨价
一般意义的博弈
日常生活中随处可见“博弈”
混合策略
最优策略是：������ = 1/2
机制设计
如何设计一个博弈，使其到达到预期结果（譬如， 实现社会最优）？
设计游戏规则
次价密封报价拍卖 诉讼费用、股票印花税 密封报价拍卖、公开拍卖
设计效用函数
确定哪些信息是私有信息（不完全信息博弈）
静态博弈，还是动态博弈
机制设计
拍卖
拍卖类型
增价拍卖，又称英式拍卖
拍卖者逐渐提高售价，竞拍者不断退出，直到只剩一位竞拍者， 该竞拍者以最后的报价赢得商品 拍卖者逐渐降低售价，直到有竞拍者出价购买 竞拍者同时向拍卖者提交密封报价，拍卖者同时打开这些报价， 出价最高的竞拍者以其出价购买该商品 竞拍者同时向拍卖者提交密封报价，出价最高的竞拍者赢得商 品但以第二高出价购买该商品 股票市场
������ ′′ ������1 = −11.1355 ������ ′′ ������2 = 11.1355
最大值为
最小值为
������ ������1 = 3.1926 ������ ������2 = −22.3778
课程回顾
集群智能
蚁群优化算法（ACO: Ant Colony Optimization）
定义和纯策略纳什均衡一致：基于最佳应对定义 必要条件：给定其他局中人的策略选择概率分布的情况 下，当前局中人选择任意一个（纯）策略获得的期望效 用相等
混合策略纳什均衡
例子：剪刀-石头-布
玩家一的策略选择分布记为������ = ������1 , ������2 , 1 − ������1 − ������2 ，玩家二的策略 选择分布记为������ = ������1 , ������2 , 1 − ������1 − ������2 假设玩家一的策略分布不变，玩家二策略选择的效用为
博弈的要素
策略集合(Strategy Set)
策略：博弈中可供局中人选择的行动方案 参加博弈的局中人������ 的策略集合记为������������ 所有局中人的策略形成的策略组，称为局势，记作������ 多人博弈中假定有 ������个局中人，每个局中人从自己的策 略集合中选择一个策略������������ ， ������������ ∈ ������������ ，这样就形成了一个 局势������ = ������1 , ������1 , ⋯ , ������������
u
C(x) = 0
C(x) = 1
s
C(x) = 1
t v
C(x) = x
s
C(x) = 1
t
C(x) = x
v
左图的情形
期望代价是：1/2+1
在u和v之间修一条代价为0的高速路，会提高社会 效用吗？
期望代价为：2
课间休息
课程内容
博弈
基本概念 纳什均衡 机制设计
应用案例
博弈的要素
局中人（Player）
在博弈中有权决定自己行动方案的博弈参加者 局中人不一定是具体的人
如球队、军队、企业 如桥牌中的南北方和东西方
博弈中利益完全一致的参与者只能看成一个局中人
重要假设：局中人是自私的理性人
不存在侥幸心理 不可能利用其它局中人的失误来扩大自己的利益 以最大化个人利益为目的
博弈案例
二人分配
两个人分一个东西（譬如分蛋糕），设计什么样的 机制以保证尽可能等分
一个人切，另一个人选
博弈案例
田忌赛马
（田）忌数与齐诸公子驰逐重射。孙子见其马足不甚相 远，马有上、中、下辈。于是孙子谓田忌曰：“君弟重 射，臣能令君胜。”田忌信然之，与王及诸公子逐射千 金。及临质，孙子曰：“今以君之下驷与彼上驷，取君 上驷与彼中驷，取君中驷与彼下驷。”既驰三辈毕，而 田忌一不胜而再胜，卒得王千金。
������1 ������, ������ ≥ ������1 ������ ′ , ������ ，������ ′ 是局中人1除������外的其它策略
如果一个参与人的某个策略对其它参与人的任何策略都 是最佳应对，那么这个策略就是这个参与人的占优策略
纳什均衡
纳什均衡
定义：如果一个局势下，每个局中人的策略都是相对其 他局中人当期策略的最佳应对，则称该局势是一个纳什 均衡
高级人工智能
沈华伟 shenhuawei@
中国科学院计算技术研究所
2016.11.1
课堂作业回顾
实现一个粒子群优化算法，求解函数
������ ������ = ������ 3 − 5������ 2 − 2������ + 3
在取值范围[-2,5]之间的最小值和最大值
课堂作业回顾