人机对弈

人工智能课程报告

人机对弈

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2016年5月27日

人机对弈

博弈是一种竞争，而竞争现象广泛存在与社会活动的许多方面，因此博弈论也可以很自然地引深并应用到含有竞争现象的政治、经济、军事、外交等各个领域。然而，从狭义的“对弈”来讲，人机对弈也算是计算机领域博弈理论起源与基础，在人工智能方面更是一个重要的研究方向。

人机对弈很早就受到人工智能界的重视，早在60年代就已经出现了若干博弈程序，并达到了一定的水平。比较有影响的是1960年NNS国际象棋机的出现，以及60年代初期IBM完成的具有自学习、自组织、自适应能力的西洋棋程序等等。

一、人机对弈的历史

李开复就读于卡内基梅隆大学期间，开发的“奥赛罗”人机对弈系统，该人机对弈系统在1988年击败了人类的国际象棋世界冠军Brian Rose因而名噪一时。这是世界上最早击败世界冠军的人机对弈系统。

1997年世界首席国际象棋大师卡斯帕罗夫与IBM公司生产的计算机“深蓝”的较量则是被称为人机对弈历史上最伟大的一次较量。据了解早在1989年卡斯帕罗夫曾击败过IBM的“深思”电脑棋手。之后IBM推出比“深思”运算速度还要快1000倍的“深蓝”。但在1997年这次较量中，经过多轮的激烈的角逐，结果是卡斯帕罗夫败。以1:2的结局输给了“深蓝”。这可谓是人工智能飞速发展的一个重要标志。

1995年9月21日，国际象棋冠军谢军与IBM公司生产的挑战者对弈，经过两个小时的较量，谢军与挑战者以1:1的局势打成了平局。1998年REBEL以5:3的优势战胜了当时世界排名第二的维斯瓦纳坦•阿南德。而在2004年中国首届国象人机大战上，中国棋后诸宸连输两场，最终负于紫光之星。

二、最新的人机对弈战局

2016年3月份，最引人注目的是韩国顶尖棋手李世石与谷歌生产的阿法尔的围棋赛。

我们知道围棋的复杂性是世界公认的，这个三千年前发端于中国的游戏变化路数层出不穷，被认为是一种极其复杂和富有变化的竞赛活动。几十年来，古老的围棋游戏一直是计算机难以涉足的领域。

但3月份的这场对弈的结局是九段围棋高手李世石三败于阿法尔。人类在人机对弈方面又一次地输给了机器。象棋、番棋、围棋等等，人类能赢智能机器的例子几乎没有。棋局本就是一种千变万化的历史颇深的游戏。尤其是围棋，不似

国际象棋可以被机器暴力破解，在围棋的十九路棋盘上，可谓是方寸之间，变化万千。智能机器能破解这种棋路，不禁让人们感叹人工智能的强大。

北京业余围棋冠军、互联网智能领域专家陈沛曾指出，机器的一个优势就是稳定，而人因为精力和情绪的投入会产生影响。也就是说，人是会犯错的，特别是在疲劳和高强度的对抗之后，人出现失误的机会大大超过了机器。在阿尔法围棋的整个算法中，包括了更多的神经网络和深度学习的技术，提供了现代尖端的人工智能技术。阿尔法围棋技术架构采用的是模仿人类大脑神经模式，而不再单单是依靠机器的“死记硬背”。它在不断地学习，突破了传统电脑的“固定”程序逻辑，融入了深度学习能力。早在1月28日时，谷歌DeepMind人工智能研究团队就将那时研究好的阿法尔用于挑战三度欧洲围棋冠军樊麾。在番棋赛中，阿法尔以5:0击败了樊麾。阿法尔展现的“智慧”让所有人类惊叹。

三、总结

人工智能自诞生到发展以来一直向人类展现着它的魅力，我们深迷于其中，让它一点一滴地渗透到我们生活周遭。人机对弈同样也有着引人地魅力，它的每一场与人的博弈都会引起人们的广泛关注。虽然在1997年之后人类与机器人对弈就没赢过，但是人类依旧热衷与自己制造出来的机器斗智斗勇。在这当中输赢似乎已不再是简单的输赢问题了。

就像“阿法尔围棋”，它的意义也不仅仅只是在于战胜人类职业棋手，更多的是展示了技术方面的可能性。在1997年卡斯帕罗夫负于“深蓝”时，著名棋评家菲舍就套用莎士比亚的名句评论说：“您是愿意投降呢，还是一定要我为您流汗。要是我流起汗来，那是你亲友的眼泪，悲泣着您的死亡。当人工智能发展越来越深入，人们关心的已经不只是结果，更关乎未来。”所以，真正的意义其实在于，这些以自动化为特征的机器的诞生，是代表着人类在探研人工智能方面又有了前进，是人工智能的进步。人类输给了机器，但机器又是人类发明的，所以胜利终究还是人类拥有。

而现在，在以“机器学习”为代表的新技术驱动之下，越来越多带有“智能感”的新式机器或程序，它们加入人类，参与进人类的生活。随着人工智能的进一步开发，我们能知道也存在着潜在的危险。对于机器是不是会代替掉人类，一直是人类所思考的。法国专家卡纳斯亚说过，这倒不是技术本身的问题，而是使用这种技术去做什么。人工智能进步能惠及到人类生活各个领域，当我们将机器智能用于利于人类方面时会带给人们更加便利高效超乎想象的生活。

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[3]王小春.PC游戏编程（人机博弈）[M].四川：重庆大学出版社，2002.

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