人工智能第四章课件
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人工智能课件第4章
例如： 例如： A. 音乐系的学生至少会弹奏一种乐器； 音乐系的学生至少会弹奏一种乐器； B. 李聪是音乐系的学生； 李聪是音乐系的学生； C. 李聪至少会弹奏一种乐器。 李至少会弹奏一种乐器。
（2）归纳推理 ） 归纳推理是从大量特殊事例出发， 归纳推理是从大量特殊事例出发，归纳 出一般性结论的推理过程， 出一般性结论的推理过程 ， 是一种由个别 到一般的推理方法。其基本思想是： 到一般的推理方法 。 其基本思想是 ： 首先 从已知事实中猜测出一个结论， 从已知事实中猜测出一个结论 ， 然后对这 个结论的正确性加以证明确认， 个结论的正确性加以证明确认 ， 数学归纳 法就是归纳推理的一种典型例子。 法就是归纳推理的一种典型例子。
例如，有规则集如下： 规则1： IF P1 THEN P2 规则2： IF P2 THEN P3 规则3： IF P3 THEN q3 规则中的P1、P2、P3、q3可以是谓词公式或命题。设总数据 库（工作存储器）中已有事实P1，则应用这三条规则进行正向 推理，即从P1出发推导出q3的过程如下图所示。
4.2.2 命题公式 1. 连接词 命题逻辑中， 命题逻辑中 ， 可以通过连接词将一些原子命题 连接起来，构成复合命题，以表示复杂的定义。 连接起来，构成复合命题，以表示复杂的定义。 称为“ 否定” ～称为“非”或“否定”。 析取” ∨称为 “析取”。表示被它连接的两个命题具 的关系。 有“或”的关系。
合取” ∧称为 “合取”。表示被它连接的两个 命题具有“ 的关系。 命题具有“与”的关系。 →称为“条件”或“蕴涵”. P→Q表示 称为“ 蕴涵” 称为 条件” 表示 蕴涵Q”， 如果P， “P蕴涵 ，即“如果 ，则Q”，其中 为 蕴涵 ，其中P为 条件的前提， 为条件的后件 为条件的后件。 条件的前提，Q为条件的后件。 ↔称为“双条件”. P↔Q表示“P当且仅 称为“ 表示“ 当且仅 称为 双条件” 表示 当Q”
人工智能知识表示方法第四章
清华大学
VISITING TEAM
篮球比赛
ISA SCORE
G25
HOME TEAM
北京大学
85:89
语义网络法
❖ 连接词和量词的表示
✓ 合取和析取的表示：可通过
增加合取节点和析取节点来实 现
✓ 例如：用语义网络表示：“参 赛者有教师有学生，参赛者的 身高有高有低”
✓ 分析参赛者的不同情况，可得 到以下四种情况：
✓ 蕴含的表示：通过增加蕴含关系节点来实现。在蕴含关系中，有 两条指向蕴含节点的弧，一条代表前提条件(Antecedent) ，标记为 ANTE；另一条代表结论(Consequence) ，标记为CONSE
✓ 例如：用语义网络表示：“如果学校组织大学生机器人竞赛活动， 那么李强就参加比赛”
智能机器
比赛 AKO
Artificial Intelligence (AI)
人工智能
第4章：知识 表示
内容提要
第4章：知识表示
1.状态空间法 2.问题归约法 3.谓词逻辑法 4.语义网络法 5.其他方法
语义网络法
❖语义网络法（ Semantic Network Representation ）
✓ 语义网络是奎廉(J. R. Quillian) 1968年在研究人类联想 记忆时提出的一种心理学模型，认为记忆是由概念间的 联系实现的。随后，奎廉又把它用作知识表示。
Can
Can
运动
动物
吃
语义网络法
❖ 二元关系：二元语义网络表示
✓ 可用二元谓词P(x,y)表示的关系。其中，x,y为实体，P为实 体之间的关系。
✓ 单个二元关系可直接用一个基本网元来表示 ✓ 对复杂关系，可通过一些相对独立的二元或一元关系的组合
2024版《人工智能》PPT课件
《人工智能》PPT课件•人工智能概述•机器学习原理及算法•自然语言处理技术•计算机视觉技术•语音识别与合成技术•智能推荐系统与数据挖掘•人工智能伦理、法律与社会影响目录定义与发展历程定义人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学。
发展历程从早期的符号学习到现代的深度学习，人工智能经历了多个发展阶段，包括专家系统、知识工程、机器学习等。
重要事件人工智能领域的重要事件包括图灵测试、达特茅斯会议、AlphaGo战胜围棋世界冠军等。
人工智能的技术原理包括感知、思考、学习和行动四个方面，通过模拟人类的思维和行为方式来实现智能化。
技术原理人工智能的核心思想是让机器能够像人类一样具有智能，包括理解、推理、决策、学习等能力。
核心思想人工智能的实现方式包括符号主义、连接主义和行为主义等多种方法，其中深度学习是当前最热门的技术之一。
实现方式技术原理及核心思想前景展望未来人工智能的发展前景非常广阔，将会在更多领域得到应用，同时也会出现更多的技术创新和突破。
应用领域人工智能已经广泛应用于各个领域，包括智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等。
挑战与机遇人工智能的发展也面临着一些挑战，如数据安全、隐私保护等问题，但同时也带来了巨大的机遇和发展空间。
应用领域与前景展望原理通过最小化预测值与真实值之间的均方误差，学习得到最优的线性模型参数。
应用预测连续型数值，如房价、销售额等。
原理在特征空间中寻找最大间隔超平面，使得不同类别的样本能够被正确分类。
应用分类问题，如图像识别、文本分类等。
原理通过递归地选择最优特征进行划分，构建一棵树状结构，用于分类或回归。
应用分类、回归问题，如信用评分、医学诊断等。
原理将数据划分为K个簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇间的数据尽可能不同。
应用数据挖掘、图像压缩等。
原理通过计算数据点间的相似度，将数据逐层进行聚合或分裂，形成树状结构。
应用社交网络分析、生物信息学等。
人工智能与计算机应用(微课版)第四章 PPT课件
主要工作区
Microsoft Office 2016 的工作界面
5．标尺
Microsoft Office 2016 的工作界面
6．任务窗格
Microsoft Office 2016 的工作界面
7．状态栏
二. Microsoft Office 2016 的基本操作
15
Microsoft Office 2016 的基本操作
1．快速访问工具栏
放置使用频繁 的命令
Microsoft Office 2016 的工作界面
2．标题栏
显示文件名
Microsoft Office 2016 的工作界面
3．功能选项卡
选项卡 “字体”组
对话框启动器
“开始”选项 卡的功能区
Microsoft Office 2016 的工作界面
4．文本编辑区
4．共享文档
• 将文档按照某 种方式共享
5．设置选项
• 对系统默认工 作环境和工作 方式进行改变
6．加密文件
• 重要文件
7．帮助功能
• 按 F1 键或 单击 “帮 助”图标
8．预览与打印文件
• 及时调整，避 免浪费纸张和 打印时间
目录
01
文字的处理
02
文本的编辑
03
格式的设置
04 05
表格与图文混排 高级应用技巧
一.文字的处理
24
文字的输入
文字的处理
1 • 键盘输入、语音输入、
手写输入、扫描仪输入
• 英文：ASCII 码
• 汉字：输入码、国标码
2 • 字符
• 段落 • 表格
文字的输出
3 • 显示
• 打印
第四章人工智能的决策支持和5课件
智能决策支持系统的具体集成结构形式 如下图所示。
数据库 DB
动态 DB
DSS 控制 系统
问题综合 与
交互系统
推理机 和
解释器
模型库 MB
综合系统
集成系统
知识库 KB
DSS
ES
图4.30智能决策支持系统集成结构图
IDSS中DSS和ES的结合主要体现在三个方面:
1. DSS和ES的总体结合。由集成系统把DSS和ES有 机结合起来(即将两者一体化)。
决策支持系统（DSS）与人工智能 （Artificial Intelligent , AI）技术相结 合的系统。
人工智能技术主要利用知识推理，完成 定性分析。
人工智能技术融入决策支持系统后，使 DSS在模型技术与数据处理技术的基础 上，增加知识推理技术，提高辅助决策 能力。
4.6.2 智能决策支持系统结构
2. KB和MB的结合。模型库中的数学模型和数据处 理模型作为知识的一种形式，即过程性知识，加入 到知识推理过程中去。
3. DB和动态DB的结合。DSS中的DB可以看成是 相对静态的数据库，它为ES中的动态数据库提供初 始数据，ES推理结束后，动态DB中的结果再送回到 DSS中的DB中去。
DSS和ES并重的IDSS结构
3）遗传算法是模拟生物遗传过程的群体优化 搜索方法；
4）机器学习是让计算机模拟和实现人类的学 习，获取解决问题的知识；
5）自然语言理解是让计算机理解和处理人类 进行交流的自然语言。
2．智能决策支持系统结构形式
1）基本结构 智能决策支持系统（IDSS）＝决策支持系统 （DSS）＋人工智能（AI）技术 IDSS基本结构如图4.1所示。
该系统是我们和南京林业大学合作完成的。
数据库 DB
动态 DB
DSS 控制 系统
问题综合 与
交互系统
推理机 和
解释器
模型库 MB
综合系统
集成系统
知识库 KB
DSS
ES
图4.30智能决策支持系统集成结构图
IDSS中DSS和ES的结合主要体现在三个方面:
1. DSS和ES的总体结合。由集成系统把DSS和ES有 机结合起来(即将两者一体化)。
决策支持系统（DSS）与人工智能 （Artificial Intelligent , AI）技术相结 合的系统。
人工智能技术主要利用知识推理，完成 定性分析。
人工智能技术融入决策支持系统后，使 DSS在模型技术与数据处理技术的基础 上，增加知识推理技术，提高辅助决策 能力。
4.6.2 智能决策支持系统结构
2. KB和MB的结合。模型库中的数学模型和数据处 理模型作为知识的一种形式，即过程性知识，加入 到知识推理过程中去。
3. DB和动态DB的结合。DSS中的DB可以看成是 相对静态的数据库，它为ES中的动态数据库提供初 始数据，ES推理结束后，动态DB中的结果再送回到 DSS中的DB中去。
DSS和ES并重的IDSS结构
3）遗传算法是模拟生物遗传过程的群体优化 搜索方法；
4）机器学习是让计算机模拟和实现人类的学 习，获取解决问题的知识；
5）自然语言理解是让计算机理解和处理人类 进行交流的自然语言。
2．智能决策支持系统结构形式
1）基本结构 智能决策支持系统（IDSS）＝决策支持系统 （DSS）＋人工智能（AI）技术 IDSS基本结构如图4.1所示。
该系统是我们和南京林业大学合作完成的。
人工智能PPT课件 (4)全文
人工智能同样如此，如果理性地使用它，它将造 福良多；当它脱离了人类的掌控，后果将不堪设想。
2024/8/18
23
2024/8/18
11
工业机器人：
语言识别
日本发那科（FANUC）
2器人(希腊神话中的大力神)，是美国武器合约商波士顿 动力公司为美军研制的世界最先进人形机器人。阿特拉斯机器人身 高1.9米，体重150千克，由头部、躯干和四肢组成，像人类一样用 双腿直立行走。这一机器人将来或许能像人一样在危险环境下进行 救援工作。
美国TALON“魔抓”机器人
Atlas人形机器人
美军研制的TALON（魔爪小型移动机器人），曾在美国 “9.11”事件中用于在倒塌的世界贸易中心寻找遇难者及残骸， 并被部署到阿富汗和伊拉克协助简易爆炸装置的检测和清除 任务。
美国研制的世界上首款人形作战机器人， 可以实现自主双腿行走，并规划行走路线， 其控制系统能够在外力作用下依然能保持单 腿站立平衡。
6
大忽悠：强人工智能即将实现
强人工智能，是真正的像人类的 思考和决策，目前的典型例子都 是在电影里。
实际上，目前所有的人工智能领 域取得进展的领域都是在弱人工 智能上。
2024/8/18
7
2024/8/18
8
问题：谈谈你对人工智能发展及应用 的认识？
2024/8/18
9
科技
二、人工智能发展成果
3
2024/8/18
谷歌人工智能AlphaGo 战胜围棋冠军
1997年，国际象棋AI第一次打败顶尖的人类；2006年， 人类最后一次打败顶尖的国际象棋AI。此后欧美传统 里的顶级人类智力试金石，在电脑面前终于一败涂地， 应了四十多年前计算机科学家的预言。 这一刻，全世界都震惊了。这可是围棋！人类最复杂 的博弈游戏，变化方式超过了宇宙中的原子数。自 2006年人类在国际象棋上败给AI以来，围棋被视为人 类智慧坚守的最后一块阵地。
2024/8/18
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工业机器人：
语言识别
日本发那科（FANUC）
2器人(希腊神话中的大力神)，是美国武器合约商波士顿 动力公司为美军研制的世界最先进人形机器人。阿特拉斯机器人身 高1.9米，体重150千克，由头部、躯干和四肢组成，像人类一样用 双腿直立行走。这一机器人将来或许能像人一样在危险环境下进行 救援工作。
美国TALON“魔抓”机器人
Atlas人形机器人
美军研制的TALON（魔爪小型移动机器人），曾在美国 “9.11”事件中用于在倒塌的世界贸易中心寻找遇难者及残骸， 并被部署到阿富汗和伊拉克协助简易爆炸装置的检测和清除 任务。
美国研制的世界上首款人形作战机器人， 可以实现自主双腿行走，并规划行走路线， 其控制系统能够在外力作用下依然能保持单 腿站立平衡。
6
大忽悠：强人工智能即将实现
强人工智能，是真正的像人类的 思考和决策，目前的典型例子都 是在电影里。
实际上，目前所有的人工智能领 域取得进展的领域都是在弱人工 智能上。
2024/8/18
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问题：谈谈你对人工智能发展及应用 的认识？
2024/8/18
9
科技
二、人工智能发展成果
3
2024/8/18
谷歌人工智能AlphaGo 战胜围棋冠军
1997年，国际象棋AI第一次打败顶尖的人类；2006年， 人类最后一次打败顶尖的国际象棋AI。此后欧美传统 里的顶级人类智力试金石，在电脑面前终于一败涂地， 应了四十多年前计算机科学家的预言。 这一刻，全世界都震惊了。这可是围棋！人类最复杂 的博弈游戏，变化方式超过了宇宙中的原子数。自 2006年人类在国际象棋上败给AI以来，围棋被视为人 类智慧坚守的最后一块阵地。
人工智能讲义培训课件
选用知识表达旳原因
表达范围是否广泛 是否适于推理 是否适于计算机处理 是否有高效旳算法 能否表达不精确知识 能否模块化
知识和元知识能否用统一 旳形式表达
是否加入启发信息 过程性表达还是阐明性表达 表达措施是否自然
总之 ………
选用知识表达旳原因
……….. 总之，人工智能问题旳求解是以知识表达 为基础旳。怎样将已取得旳有关知识以计 算机内部代码形式加以合理地描述、存储、 有效地利用便是知识表达应处理旳问题。
存储旳数据是构成产生式旳基本元素，又 是产生式作用旳对象。
4.2.2 产生式系统构造
2．规则集
相当于系统旳知识库，它采用“IF <前件> THEN <后件>”旳形式，来体现求解问题所 需要旳知识。
规则
客观规律知识 求解策略知识
每条规则分为左右两个部分。左部表达激活该规 则旳条件，右部表达调用该规则后所作旳动作。
4.2.4 产生式表达旳特点
优点
模块性。 规则与规则之间相互独立
灵活性。 知识库易于增长、修改、删除
自然性。 以便地表达教授旳启发性知识与经验
透明性。 易于保存动作所产生旳变化、轨迹
4.2.4 产生式表达旳特点
缺陷：
效率低。 不能表达构造性旳知识。因为规则彼此之间不能调
用。
4.2.4 产生式表达旳特点
旳 知识。它旳处理规模和方式从封闭式扩大为开 放式，从小手工作坊式旳知识工程扩大为能进 行海量知识处理旳大规模工程。返回
知识旳种类
事实性知识：采用直接表达旳形式。 如：但凡猴子都有尾巴
过程性知识：描述做某件事旳过程。 如：红烧肉做法
行为性知识：不直接给出事实本身，只给出它在 某方面旳行为。 如：微分方程、（事物旳内涵）
人工智能ArtificialIntelligence四章-PPT精品
不确定推理方法的分类
• 形式化方法:在推理一级扩展确定性方法.
– 逻辑方法:是非数值方法,采用多值逻辑、非单调逻辑来处理 不确定性
– 新计算方法:认为概率方法不足以描述不确定性,出现了确定 性理论,确定性因子,模糊逻辑方法等
– 新概率方法:在传统的概率框架内,采用新的计算工具以确定 不确定性描述
• 非形式化方法:在控制一级上处理不确定性
MB(H,E)= m-a--x-{-P--(-H--1-|-E-P-)-(,-H-P-)-(-H--)-}--–---P--(-H--)--- 否则
• MD的定义：
1
若P（H）=0
MD(H,E)= m-i-n---{-P--(-H---P|-E-(-H)-,-)P--(-H--)-}--–---P--(-H--)--- 否则
2020/6/28
史忠植 人工智能：不确定性推理
15
结论不确定性合成算法
• r1: if E1 then H (CF(H,E1)) r2: if E2 then H (CF(H,E2)) 求合成的CF(H)
(1)首先对每条知识求出CF(H)，即：
CF1(H)=CF(H,E1) max{0, CF(E1)} CF2(H)=CF(H,E2) max{0, CF(E2)}
–CF(H,E)是该条知识的可信度，称为可信度因子或规 则强度，表示当前提条件E所对应的证据为真时，它 对结论H为真的支持程度。
–CF是根据经验对一个事物或现象为真的可信程度的 度量
–CF(H,E)取值为：[-1,1]，
2020/6/28
史忠植 人工智能：不确定性推理
7
知识的不确定性表示
• CF定义： CF(H,E)=MB(H,E)-MD(H,E)
人工智能讲稿ppt课件
第一节 问题求解与问题表示
二、状态空间法 1、图的概念与术语
图，父辈结点与后继结点
nr
nh
np
路径， 树
ni
nq
nj
ns
nl3
nl1
nl2
第一节 问题求解与问题表示
2、状态空间表示 一个问题求解系统，问题的状态可由图中的结点代表，
它的所有可能的状态就成结点的集合，构成了状态空间， 或称状态图。
状态空间图中： 有向弧线代表操作，反应状态间的转移关系； 节点代表问题的状态。
第二节 人工智能的学科范畴
一、研究目标
AI是一门研究：如何使机器具有智能，如何设计智能 机器的学科，即使机器具有象人那样的
（1）感知能力 （2）思维能力 （3）行为能力 （4）学习、记忆能力
四种能力：
感知能力 听、看、闻
行为能力
将作出的结论付之于行 动，即去说、写、画，
进行操作、处理等。
思维能力
讨论
如果设d(n)反映搜索层次或深度， 当w(n)=0，
f(n)=d(n)，即同一层代价相同，就全部要扩展，挨个判 断是否为目标——宽度优先搜索 当d(n)=0，极好地反映被解问题的特性，使搜索完全向 目标结点进行——深度优先搜索。
283
1644
7
5
283 164
75
6
2 18
76
5
283
1
44
部分成果： 1、1984年完成了串行推理机PSI和操作系统SIMPOS
2、1988年完成了并行推理机Multi-PSI和操作系统
PIMOS ！
80年代末期ANN飞速发展给AI发展注入新血液：
1、80年代Hopfield模型及B-P反向传播模型的提出使 ANN兴起了一个热潮
人工智能 第四章25页PPT
• 下面我们讨论一般与或图的启发式搜索算 法——AO*算法。与A*算法不同，其评 价函数f(n)=h(n)，只考虑h(n)这个分量， h(n)作为h* (n)的一个估计。
• 过程AO*: • 1 建立一个搜索图G，G:=s，计算
q(s)=h(s)，IF GOAL(s) THEN M(s, SOLVED)；开始时图G只包括s，耗散值 估计为h(s)，若s是终节点,则标记上能解。
• 连对接m符指i分向别节计点算集q(in, 1i，n2i,…nki)的每一个 • qi (m)=Ci+q(n1i)+…+q(nki), • 算q结(m果):=最m小in的qi那(m个);对耗m散的值i为个q连(m接)。符,取计
• •加指针到min qi (m)的连接符上,或把指针修改 到min qi (m)的 连接符上,即原来指针与新确定的 不一致时应删去.
• 定义： 一个与或图G中，从节点 n到节点集 N的解图记为 G， G是 G的子图。
• 1．若 n是 N的一个元素，则 G由一节点组成； • 2．若 n有一个指向节点 {n1…,nk}的外向连接符
K，使得从每一个 ni到 N有一个解图 (i=1,…,k)， 则 G由节点 n，连接符K，及 {n1 ,…,nk}中的每 一个节点到 N的解图所组成； • 3．否则 n 到N不存在解图。
• k(n, N)=Cn+k(n1, N)+…+k(ni, N) • 具有最小耗散值的解图称为最佳解图，其
值也用h*(n)标记。
• 搜索过程还要标记能解节点(SOLVED)，为此给 出如下定义：
• 能解节点(SOLVED):
• 1．终结点是能解节点；
• 2．若非终结点 有“或”子节点时，当且仅当其 子节点至少有一能解 ，该非终结点才能解；
人工智能第四章_自动推理
2013-4-19
24
归结演绎推理★ 人的问题求解行为更像是一个解答识别过程而非解答搜索过程 识别解答或部分解答依赖于应用领域特有的知识， 符号推理则成为基于知识来求解问题的主要手段。 符号推理的重要方式是演绎推理 它的基础为谓词演算——一种形式语言 将各种陈述性（说明性）的描述以形式化的方式表示，以 便对它们 作处理。 谓词演算——人工智能系统最常用的知识表示方法， 广泛地应用于各种人工智能系统的设计。 谓词演算（或更广义地，形式逻辑）是人工智能研究的重要基础 之一。 主要内容： 谓词演算 H域和海伯伦定理 归结原理 归结反演
2013-4-19
17
4.3 自然演绎推理
2013-4-19
18
自然演绎推理的基本概念
定义：自然演绎推理是指从一组已知的事实出发， 直接运用命题逻辑或谓词逻辑中的推理规则推出结 论的过程。 推理规则：
P规则：在推理的任何步骤上都可引入前提，继续进行推 理。 T规则：推理时，如果前面步骤中有一个或多个公式永真 蕴涵公式S，则可把S引入推理过程中。 P 反证法： Q ，当且仅当 P Q F 。即：Q为P的逻辑 结论，当且仅当 P Q 是不可满足的。
谓词符号、常量符号、变量符号、函数符号； 用括号和逗号隔开，表示论域内的关系。
“谓词公式是谓词逻辑的基本单元，也称为原子公式。
2013-4-19
26
2、连词和量词 通过引入连词和量词，可以把谓词公式（原子公式）组合为复合谓词公 式。 复合谓词公式也称为逻量进行约束的量词。 （2）量词 全称量词 存在量词
2013-4-19
29
2、连词和量词——（2）量词 全称量词 符号(x)P(x)：表示对于某个论域中的所有（任意一个） 个体x, 都有P(x)真值为T。 存在量词 符号(x)P(x)：来表示某个论域中至少存在一个个体x， 使P(x) 真值为T。
人工智能入门课件第4章博弈与搜索
4.2.3 算法分析与举例
该算法分三个阶段进行。 第一阶段为步骤2－4，使用宽度优先法生成规定深度的全部博弈树，然后对其所有端节点计算其静态估计函数值。 第二阶段为步骤5－7是从底向上逐级求非终结点的倒推估计值，直到求出初始节点的倒推值f(s)为止。f(s)的值应为max min…. {f(ni1i2i3…ik)}，其中nik表示深度为k的端节点。 第三阶段，根据f(s)可选的相对好的走步，由Mark (Move, T )标记走步。
4.4.1 围棋博弈程序的发展
4.4.1 围棋博弈程序的发展
图4.8 围棋博弈程序的分类
4.4.2 AlphaGo博弈树搜索算法的改进
MCTS算法大致思想可类比MinMax算法：对于给定的当前根节点（某一棋局），通过计算机模拟推演以当前根节点出发的各种可能的走法，配合高效的“剪枝”算法来控制搜索空间大小，并用演算到最后一步的结果来反过来影响当前节点下一步棋的选择。 针对围棋相对于传统棋类AI的设计难点： 1）可能的走法太多（即Branching Factor较大）导致搜索空间非常大 ； 2）没有一个好的估值函数对进行中的围棋棋局计算一个静态得分。
要达到上述目的有效途径是使用启发式方法引导搜索过程，使其只生成可能赢的走步。而这样的博弈程序应具备： 一个好的（即只产生可能赢棋步骤的）生成过程。 一个好的静态估计函数。 下面介绍博弈中两种最基本的搜索方法。
4.2 极小极大搜索过程
4.2.1 极小极大搜索的思想 极小极大搜索策略是考虑双方对弈若干步之后，从可能的步中选一步相对好的走法来走，即在有限的搜索深度范围内进行求解。 为此要定义一个静态估计函数f，以便对棋局的势态作出优劣估计。这个函数可根据棋局优劣势态的特征来定义。
4.2.2 极小极大搜索算法
该算法分三个阶段进行。 第一阶段为步骤2－4，使用宽度优先法生成规定深度的全部博弈树，然后对其所有端节点计算其静态估计函数值。 第二阶段为步骤5－7是从底向上逐级求非终结点的倒推估计值，直到求出初始节点的倒推值f(s)为止。f(s)的值应为max min…. {f(ni1i2i3…ik)}，其中nik表示深度为k的端节点。 第三阶段，根据f(s)可选的相对好的走步，由Mark (Move, T )标记走步。
4.4.1 围棋博弈程序的发展
4.4.1 围棋博弈程序的发展
图4.8 围棋博弈程序的分类
4.4.2 AlphaGo博弈树搜索算法的改进
MCTS算法大致思想可类比MinMax算法：对于给定的当前根节点（某一棋局），通过计算机模拟推演以当前根节点出发的各种可能的走法，配合高效的“剪枝”算法来控制搜索空间大小，并用演算到最后一步的结果来反过来影响当前节点下一步棋的选择。 针对围棋相对于传统棋类AI的设计难点： 1）可能的走法太多（即Branching Factor较大）导致搜索空间非常大 ； 2）没有一个好的估值函数对进行中的围棋棋局计算一个静态得分。
要达到上述目的有效途径是使用启发式方法引导搜索过程，使其只生成可能赢的走步。而这样的博弈程序应具备： 一个好的（即只产生可能赢棋步骤的）生成过程。 一个好的静态估计函数。 下面介绍博弈中两种最基本的搜索方法。
4.2 极小极大搜索过程
4.2.1 极小极大搜索的思想 极小极大搜索策略是考虑双方对弈若干步之后，从可能的步中选一步相对好的走法来走，即在有限的搜索深度范围内进行求解。 为此要定义一个静态估计函数f，以便对棋局的势态作出优劣估计。这个函数可根据棋局优劣势态的特征来定义。
4.2.2 极小极大搜索算法