国际象棋(骑士)运动，避免下棋 - 腾讯云开发者社区

1999年，击败国际象棋冠军的深蓝，需要国际象棋大师和程序员组成团队，来教它下棋的技巧。但AlphaGo Zero不需要任何东西。...慢慢地，它不仅能掌握人类大师下棋的技能，还会自己发现一些下棋的技能。最后，用这些技能摧毁人类智慧的壁垒。但哈萨比斯知道，只做到这一步，远远不够。...但这一次，棋盘上不再是围棋的黑白子纵横交织，而是国际象棋的骑士、国王、主教和王后。 ? “从早上完全随机地开始游戏，到了下午茶的时间，AlphaZero就可以达到超人类的水平，”哈萨比斯说。...“如果骑士当前的位置不是最好的，AlphaZero可能会将它移动六步，来寻找最佳发动攻击的位置。如果你精通国际象棋，你会有种在AlphaZero大脑中的感觉。” 哈萨比斯有更大的计划。...就像国际象棋中的骑士一样，AlphaZero为了让它能够在正确的位置发动攻击，先让它走了六步。哈萨比斯已经朝着某种不可避免的方向前进了。 — 完 —

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深度学习机器72小时自学象棋, 达到国际大师水平

但是他下棋的表现基本上是一样的. 很明显, 人类有一个计算机尚未掌握技巧. 这个诀窍是通过评估棋子的位置, 缩小搜索的最优的途径....马修赖先生创造了一种名叫长颈鹿的人工智能机器, 它通过评估更像人类的落子位置, 并以与传统国际象棋引擎完全不同的方式, 自学了下棋....首先看看整个棋局, 比如每一方的棋子数量和类型, 哪一方准备下棋, 投掷权利在谁手中等等...."例如, 其中一个主题测试了对打开文件控制的理解, 另一个主题测试了不同情况下主教和骑士的价值如何相互变化的理解, 也有另一个测试了对中心控制的理解. "他说....参考文献: 长颈鹿: 使用深度强化学习下棋.

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被AI击败的“第一代李世石”卡斯帕罗夫：我和机器和解了！

在1985年成为世界冠军后的近20年里，他经常采取大胆弃子、疾进反击的策略赢得比赛，几乎成为这项棋牌运动的主宰者。然而，在国际象棋世界之外，卡斯帕罗夫最出名的地方是输给了机器。...深蓝遵循手工编码的下棋规则。相比之下，Alphabet子公司DeepMind在2017年推出的AlphaZero程序，只需一遍又一遍的练习，就能自学出特级大师的水平。...例如，它更看重主教而不是骑士。 AlphaZero观看了超过6000万场比赛，从统计上看，你知道，主教在更多的比赛中占据主导地位。所以我认为它在数量上给主教增加了太多的优势。...所以你应该做的是，你应该试着把你的引擎调到AlphaZero会犯不可避免的错误的位置。我经常用这个例子。想象一下，你有一把威力很大的枪，可以射击距离你1600米远的目标。...对我来说，这是互补的，因为它更像是卡斯帕罗夫在下棋，而不是阿纳托利·卡尔波夫(Anatoly Karpov，卡斯帕罗夫的长期竞争对手)！

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机器人前传：达芬奇的机器狮和日耳曼装甲骑士

马克考虑到至今机器人专家们还不能够解决正确复制肌肉和关节的运动这个问题，对达·芬奇的骑士十分感兴趣。...首先，马克将达·芬奇素描画的男性骨架结合钢铁金属构建达·芬奇设计的全部运动关节。达·芬奇的绘画就像他现在所做的这些工作的支柱，这使他更深入地理解达·芬奇的骑士。...就机器正确模仿人类运动这个过程而言，关节通常是会出现最多问题的地方，其中手腕的设计是一个最困难的瓶颈。...并不是所有的原始机器人在机械自动化上创造的奇迹都是声名远扬的，1769年匈牙利作家兼发明家沃尔夫冈·冯·肯佩伦（Wolfgang vonKempelen）建造的土耳其机器人（Mechanical Turk）因被视为能够跟国际象棋高手对弈的机器人而一度名声大噪...，但在几年之后，这个骗局最终被揭穿：机器人之所以会下棋是因为箱子里藏着一个象棋大师。

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骑士周游问题

1.概要骑士周游问题是一个源自国际象棋的经典数学问题，最早可以追溯到9世纪的阿拉伯数学家阿尔-阿德里的著作中。...问题的核心是利用国际象棋中的骑士在棋盘上遍历所有方格，每个方格只经过一次，并最终回到起始位置。背景与历史起源：骑士周游问题最早在中世纪的数学文献中出现，被用作智力游戏和数学研究课题。...骑士在棋盘上的每一步可以看作是图中的一个边，棋盘上的每个方格是一个顶点。棋盘大小：传统上使用8x8的国际象棋棋盘，但问题可以在任意大小的方形棋盘上进行研究。...2.详细内容骑士周游问题是一个经典的数学问题，涉及国际象棋中的骑士。问题的核心是骑士能否在棋盘上走完所有的方格，并且每个方格只走一次。...骑士按照国际象棋规则移动：可以向任意方向走“L”形，即水平两格加垂直一格，或垂直两格加水平一格。

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翻译 | 深度学习机器72小时自学国际象棋达到大师水平

本文介绍的下棋机器原理与Alpha Go相似, 在此翻译出来供各位读者了解其中原理. ---- "世界首个以评估棋局下棋, 而非以蛮力找出所有可能落子方式的下棋机器" "In a world first...马修赖先生创造了一种名叫长颈鹿的人工智能机器, 它通过评估更像人类的落子位置, 并以与传统国际象棋引擎完全不同的方式, 自学了下棋....首先看看整个棋局, 比如每一方的棋子数量和类型, 哪一方准备下棋, 投掷权利在谁手中等等...."例如, 其中一个主题测试了对打开文件控制的理解, 另一个主题测试了不同情况下主教和骑士的价值如何相互变化的理解, 也有另一个测试了对中心控制的理解. "他说....Perhaps Lai could have a crack at that next. ---- 参考文献: 长颈鹿: 使用深度强化学习下棋.

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YoloV8自定义姿势关键点检测教程：机械臂关键点姿势跟踪（步骤 + 源码）

对于下棋机器人手臂来说，这些关键点可以代表棋子的位置、棋盘的方向，甚至机器人手臂本身的配置。为什么下棋机器人需要自定义姿态关键点检测？...规划复杂的动作：国际象棋是一种复杂战略和战术的游戏。为了有效地规划其动作，机器人需要了解棋盘的当前状态、潜在威胁以及未来可能的位置。...避免碰撞：机器人手臂可以有多个关节和大范围的运动。为了避免与棋盘、其他棋子甚至自身发生碰撞，机械臂需要实时了解自身的配置。自定义姿态关键点检测帮助机器人监控其关节位置并确保安全高效的运动。...适应性：国际象棋是一种具有各种棋盘尺寸和棋子配置的游戏。自定义姿势关键点检测可以适应不同的棋盘尺寸和棋子设置，使机器人具有多功能性并能够下不同的国际象棋变体。...Step2：为项目创建一个骨架，这有助于避免不知疲倦地注释单个图像的过程。确保所有图像的尺寸为 640x640，因为 YOLO Pose 训练仅接受此尺寸。

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Mathematica 谜中智 | 趣味象棋一马平川【谜底篇】

骑士巡回游（Knights Tour）是计算机科学领域的一道经典算法题。本题同国际象棋中骑士巡回游的唯一区别在于边界条件，国际象棋的棋盘尺寸为 8*8，而中国象棋的棋盘尺寸为10*9。...对于棋盘尺寸较小的情况下被证明是有效的，如 8*8 的国际象棋和 10*9 中国象棋，参考文献[1]和[2]。如下我们着重讲述回溯 + Warnsdorf 启发式规则算法的实现。...人类玩了几百年的棋类游戏，就被他通过坐标系加上数值定量描述，变得如此的科学，真是了不起的一步，随后就开启了一个人工智能和科学下棋的新时代。 ?...或者说 Warnsdorf 规则通过先“偷看”了下一步棋，然后判断当前的抉择，把下一步落子位置数少的先走掉，尤其是仅剩一个空位的选项，这样就避免了后期在棋盘上出现“孤独空位”的尴尬。...如下我们结合中国骑士巡回游问题，来讲解一下这两函数的用法。先用 KnightTourGraph 生成中国象棋（棋盘尺寸为 10*9）的骑士图，并附上顶点标号。骑士图看上去有点像弹簧床。

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DeepMind发69页长文掀开AlphaZero的黑盒：神经网络学到的知识和人类基本相似！

【新智元导读】AlphaZero下棋和人类下棋究竟有什么区别？是否掌握了一些人类未曾了解过的知识？...在论文中研究人员证明了人类获取知识和AlphaZero在国际象棋中获得的知识都是相似的。并通过对大量人类关于国际象棋的概念的探索，还可以观察到其中一些概念在AlphaZero网络是如何表示的。...通过测量一组棋局某一手的动作概率变化能够发现模型行为的变化，并将self-play训练中的游戏演变与高级人类游戏中运动选择的演变进行比较。...通过研究训练过程中概念权重的演变，可以看到AlphaZero的行为如何与高水平的人体象棋概念相关，这也是其下棋风格（style）的一种展现。...分析表明，人类下棋的发展过程和AlphaZero既有相似之处，也有差异。AlphaZero并没有回顾人类下棋的发展历程，而是从一些招式直接开始训练。

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谁说AI会摧毁围棋运动学棋的人更多了

对于围棋运动而言，行将结束的2017是至关重要的一年。 AlphaGo等人工智能的出现对围棋运动产生了巨大影响，与此同时，围棋的发展也迎来了新机遇。柯洁在今年的“人机大战”中落败。...俞斌以国际象棋为例指出，即便人类棋手不敌人工智能，对运动的发展也不会产生太多负面的影响——早在20年前，“深蓝”就曾在番棋对决中击败了彼时国象第一人卡斯帕罗夫；20年过后的今天，国际象棋仍然在正常发展。...再先进的人工智能，也要按照由人类所创造的围棋规则来下棋，这些并没有改变。”...罗超毅说，过去人们如何学围棋、下围棋、享受围棋，现在其实并没有太大改变，无非就是多了人工智能，“可我们下棋的意义，从来都不是为了去战胜人工智能。” 去年李世石输给围棋AI引发了热议。...除帮助选手提升棋艺外，围棋AI还有望加速这项运动在世界范围内的普及。

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信息架构：看不到不代表不存在

然而，国际象棋并不只是如此。你可以说，让其成为“国际象棋”的是一组根据预先定义的规则来让彼此产生相关性的信息结构。首先，国际象棋是由代表军队的分类组成的：禁卫军、城堡、主教、骑士、国王和皇后。...如果它可以被简化基本的信息结构，也许你就会怀疑这些木质的棋子和棋盘有点多余，你应该可以使用多种不同类型的棋具来下棋。...你是正确的：实际上，国际象棋可以有多种根本不需要木质棋子（或者任何类型的棋子）的玩法。例如，你可能听说过国际象棋通讯赛——使用笔和纸，通过邮寄的方式来玩。 ?...虽然这些变体的材质各不相同，但它们仍然都是国际象棋。这是为什么呢？因为它们解释了国际象棋的基本信息结构和规则，并让其成为可能。...从很多方面来说，国际象棋这个抽象的概念要比我们与之交互的真实（或者虚拟的）棋具更“真实”（但是更不可触摸），因为它就是让国际象棋与其他游戏不同的原因。

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【算法】动态规划 ⑥ ( 骑士的最短路径 II | 问题分析 | 代码示例 )

文章目录一、问题分析二、代码示例骑士的最短路径 II : 在国际象棋中 , 骑士类似与象棋中的马 , 走 " 日 " 字格子 ; 骑士有 8 种走法 : " 日 " 字格子 ,...参考百度百科左走一格向前走两格左走一格向后走两格左走两格向前走一格左走两格向后走一格右走一格向前走两格右走一格向后走两格右走两格向前走一格右走两格向后走一格下图是骑士的走法 ,...黑色是骑士的初始位置 ( 0 , 0 ) , 绿色和红色是骑士可以走的下一步位置 ; 给定一个二维坐标 , 在该坐标系中 , 骑士只能走上图中右边红色的四个方向的步骤 , 计算从...8 个方向 , 那么路径就可以反复 , 会出现循环依赖的情况 ; 如果骑士只能走右边的 4 个方向 , 没有循环依赖 , 则可以使用动态规划 , 解决上述问题 ; 如果骑士只能走右侧的四个方向...动态规划方程 Function // 运动时 , 只能向右侧的四个日字方向走 // ① 纵坐标方向上 i 减少 2 行 , 横坐标方向上 j 增加 1 列 ;

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围棋天团告负！1v5英雄“狗”背后的原理概括

DeepMind的AlphaGo之父哈萨比斯说AlphaGo战胜人类顶尖棋手李世石反而让围棋这项运动得到了普及，那场比赛吸引了2.8亿观众。...围棋比国际象棋有着更多的走法(在每个状态有更多的下棋选择)，而且游戏持续时间也更长。因此，很难通过搜索树的方式来完成足够深度的搜索。此外，设计围棋对应的评估函数也更加困难，相对于国际象棋而言。...然而，AlphaGo使用了大量的机器学习，从而避免使用人工定制的规则。它将三种不同的人工神经网络和树搜索方式结合在了一起。我将会详细阐述他们是怎么结合起来的，但是，我们还是先浏览一些背景知识。...因此，通过让策略神经网络相互下棋，并以最终的比赛结果作为训练目标。...通过自己跟自己下棋，AlphaGo可以自己不断地变得更善于下棋。这种形式的设计表明，AlphaGo的设计方式可以应用于其它类型的问题。

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下棋机器人折断7岁男孩手指，网友：违反了机器人第一定律

金磊发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI 谁能想到跟一个机器人下棋，竟然还能把手指弄折了。这事就发生在莫斯科国际象棋公开赛上，一个7岁男孩正在对战一台国际象棋机器人。...对此，莫斯科国际象棋联合会主席Sergey Lazarev出面做了解释：小棋手没有等待机器人完成移动就去移动棋子。小棋手太过急躁，违反了操作规定。...并且Sergey还呼吁下棋机器人的公司必须重新考虑设计方案。至于这位小朋友，在意外发生之后打了石膏，继续完成了后续几天的比赛。...网友们纷纷表示这台国际象棋机器人“违反了机器人第一定律”，即：机器人不得伤害人类个体，或者目睹人类个体将遭受危险而袖手不管。...但也有网友表示这台机器人“有点无辜”：也有网友从设计角度出发，认为这个下棋机器人程序设计得不够好，不能识别人和棋子：那么对于这场意外，你认为问题出在了哪里呢？

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再进化！通用算法 AlphaZero 再攻克几种棋又有何难

如何从围棋到更多其实一直以来人们在编写下棋的 AI 的过程中，都会针对每一种棋的不同特点设计一些专门的技巧在其中。...DeepMind 的研究人员甚至由此开始质疑以往人们认为下棋任务中 alpha-beta 剪枝算法优于蒙特卡洛树搜索的观念到底是不是正确的。...作者们最后还和人类对比验证了 AlphaZero 学到的国际象棋知识如何。...他们从人类在线下棋的棋谱中找了出现次数多于十万次的常见开局形式，发现 AlphaZero 也能独立学到这些开局，而且经常在自我对局中使用。...总结在人类把棋类作为人工智能研究的重要关卡以来的几十年间，研究者们开发出的下棋算法几乎总是避免不了人工特征和为具体的棋类做的特定性优化。

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「阿尔法狗」再进化！通用算法 AlphaZero 再攻克几种棋又有何难

如何从围棋到更多其实一直以来人们在编写下棋的 AI 的过程中，都会针对每一种棋的不同特点设计一些专门的技巧在其中。...DeepMind 的研究人员甚至由此开始质疑以往人们认为下棋任务中 alpha-beta 剪枝算法优于蒙特卡洛树搜索的观念到底是不是正确的。 ?...作者们最后还和人类对比验证了 AlphaZero 学到的国际象棋知识如何。...他们从人类在线下棋的棋谱中找了出现次数多于十万次的常见开局形式，发现 AlphaZero 也能独立学到这些开局，而且经常在自我对局中使用。...总结在人类把棋类作为人工智能研究的重要关卡以来的几十年间，研究者们开发出的下棋算法几乎总是避免不了人工特征和为具体的棋类做的特定性优化。

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AlphaZero登上Science封面：从小白开始制霸多个游戏

前国际象棋世界冠军 Garry Kasparov 评价道：我无法掩饰对它的欣赏，它下棋的风格灵活多变，和我很像！...这种不受人类玩法规范约束、从零开始学习每种游戏的能力产生了一种与众不同但富有创造力和活力的非传统下棋风格。...但是，AlphaZero 的下棋风格或许是最令人类选手着迷的地方。...「令我印象深刻的是，AlphaZero 能够在非常广泛的位置和开局中展示自己的下棋风格。」Matthew 说道。...他还观察到 AlphaZero 从第一步开始就以「人类的一贯宗旨」用非常审慎的风格下棋。「传统程序非常强悍，很少犯明显的错误，但是当面对没有具体、可计算解的位置时会慌乱。

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一场会议，两场棋局，三门学派，5个阶段带你了解波澜壮阔的人工智能发展史（上）

运动智能：运用四肢和躯干的能力。表现为能够较好地控制自己的身体，对事件能够做出恰当的身体反应，以及善于利用身体语言表达自己的思想和情感的能力。....运动智能：运用四肢和躯干的能力。表现为能够较好地控制自己的身体，对事件能够做出恰当的身体反应，以及善于利用身体语言表达自己的思想和情感的能力。 ....1.5两场棋局为什么要讲下棋的故事？因为在人们心中，下棋是人类智能的代表。如果机器在下棋领域把人类打败了，那机器一定有智能，因此，一直有人尝试制造下棋机器人。图1.7是土耳其下棋机器人。...换句话说，在下棋方面，这台机器通过图灵测试了。这次人机大战轰动一时，报纸电视上长篇累牍报道这件事情。虽然在国际象棋领域，机器战胜了人类，但是，在棋类领域还有一个顶峰，围棋，等待机器去战胜。...AlphaZero完全是运用最新的人工智能技术，不断和自己下棋，就这样自学了国际象棋。

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国际象棋比赛走「后」门？谁想出来的「智能肛珠」

9月5日，国际象棋著名赛事辛克菲尔德杯迎来了一场颇受争议的比赛，年仅19岁的小将汉斯·尼曼（Hans Niemann）在后手劣势的情况下成功击败国际象棋世界冠军选手马格努斯·卡尔森（Magnus Carlsen...反观尼曼初出茅庐，2021年1月刚被国际棋联（FIDE）授予特级大师（Grandmaster，GM）称号，今年3月在国际象棋排名98，而且他也是参加辛克菲尔德杯的10名棋手中评分最低的。...圣路易斯国际象棋俱乐部执行董事托尼·里奇则是在一份声明中表示：参赛选手退出比赛的决定是个人选择，我们尊重卡尔森的选择。...所以有网友匿名发帖，怀疑尼曼此次开了挂，在自己的直肠中塞入了一个「智能肛珠」，尼曼可以通过不断做提肛运动传递摩斯电码，将棋盘输入到设备中，然后肛珠通过振动传给宿主计算结果后再下棋。...顺便一提，马斯克曾经也是国际象棋手。虽然马斯克很快就把这条推文删了，但「智能肛珠」还是火了。网友充分发挥想象力，认为尼曼这才是真正的「走后门」，比赛时候他应该是这样下棋的吧。

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如何做一个完全体的阿尔法狗

于是我打算做一个完全自动下棋的机器人，我的机器人主要分为三部分，机械部分，电路部分以及 Python/Arduino程序部分。...该机器人可以人机互动，玩家下棋被簧片开关传感器感应，之后运行电脑中python程序，最后通过 Arduino来控制机器人手臂的运动，从而达到人机互动下棋的目的。...1.材料 2个24”acme丝杆 2个0.5“球轴承 2个24“碳钢棒一个国际象棋棋盘（1x 14” - 1.5”x1.5”） 2个5mm x 6.35mm电机联轴器 1个5mm x 5mm 电机联轴器...Arduino代码负责检测玩家下棋中的移动棋子过程，通过计算将结果发送到Python程序中。...Python代码中存储国际象棋所需要的信息，如片段定位、判断国王以及城堡位置等。Python程序还可以利用Minimax风格的AlphaBeta算法来让计算机选择输出结果。

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天才也勤奋！DeepMind哈萨比斯自述：领导400名博士向前，每天工作至凌晨4点

深度学习机器72小时自学象棋, 达到国际大师水平

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骑士周游问题

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再进化！通用算法 AlphaZero 再攻克几种棋又有何难

「阿尔法狗」再进化！通用算法 AlphaZero 再攻克几种棋又有何难

AlphaZero登上Science封面：从小白开始制霸多个游戏

一场会议，两场棋局，三门学派，5个阶段带你了解波澜壮阔的人工智能发展史（上）

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