开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

我可以使用什么算法进行井字游戏来确定AI的"最佳动作"？

您可以使用最小最大搜索算法（Minimax Algorithm）来确定井字游戏中的"最佳动作"。最小最大搜索算法是一种广泛应用于两人博弈游戏的决策算法，包括井字游戏（Tic-Tac-Toe）。它通过递归地搜索所有可能的游戏状态，评估每个状态下的最佳结果，从而找到当前最佳的游戏动作。

最小最大搜索算法的主要思想是：

对于当前玩家，尝试所有可能的动作。
对于每个动作，模拟对手的回应。
评估每个动作后的游戏状态，找到最佳结果。
选择具有最佳结果的动作。

在井字游戏中，玩家通常使用深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）或广度优先搜索（Breadth-First Search，BFS）等搜索算法来实现最小最大搜索。

在实际应用中，为了提高计算效率，通常会使用启发式搜索（Heuristic Search）技术，例如α-β剪枝（Alpha-Beta Pruning）等。这些技术可以减少搜索空间，提高搜索速度。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

理解强化学习

强化学习指的是专注于学习如何与环境交互的算法的机器学习。这种算法的一个例子叫做Q-learning。尽管它更接近于蛮力方法，Q-learning可能是最流行的强化学习方法。在我们开始学习Q-learning之前，让我们先讨论一下为什么我们不使用非监督或监督学习方法。

03

强化学习常用算法+实际应用，必须get这些核心要点！

强化学习是一种机器学习技术，它使代理能够使用自身行为和经验的反馈通过反复试验在交互式环境中学习。

01

强化学习常用算法+实际应用，必须get这些核心要点！

强化学习是一种机器学习技术，它使代理能够使用自身行为和经验的反馈通过反复试验在交互式环境中学习。

03

游戏人工智能读书笔记（五） AI算法简介——树搜索

本书英文版： Artificial Intelligence and Games - A Springer Textbook

06

[QA问答] ：冷扑大师能战胜AlphaZero吗？

拿下NIPS2017 最佳论文，登上Science，“冷扑大师”最近有点热。18日，两位作者，CMU博士生Noam Brown和Tuomas Sandholm教授在Reddit上回答问题。对“为什么不使用深度学习”、“AlphaZero会打败Libratus吗”、“不完备信息博弈的下一个大方向” 以及“拿到的奖金如何分配”这些核心问题进行了回答。我们还带来了“冷扑大师”最新《Science》论文的介绍，包含Libratus的三大模块（与Tuomas Sandholm教授11月8日在新智元AI World 2

08

【重磅】AI击败顶级德扑玩家的秘密！德扑AI创造者现身reddit，全面解答34个提问，详解Libratus的现状和未来

翻译：刘畅、reason_W 编校：reason_W 编辑：鸽子今年上半年，继AlphaGo多次升级连克人类高手之后，德州扑克终于也迎来了它的“破壁人”——人工智能Libratus。1月30日，来自CMU的人工智能Libratus战胜了顶级德州扑克玩家。然而比赛时，Libratus的创造者却是对其运作方式遮遮掩掩，这大半年关于Libratus的技术细节也少有曝光。直到这个月——先是在NIPS上取得最佳论文奖，接着15号《Science》杂志就发表其预印版论文，全角度解读Libratus技术细节。而L

04

英雄联盟如何指挥团战？AI帮你做决策（附资源）

[ 导读 ]英雄联盟是一个需要默契团队配合的多人对战游戏。在瞬息万变的战斗中，如何做出正确的决策非常重要。最近，数据分析师 Philip Osborne 提出了一种利用人工智能技术提升英雄联盟中团队决策水平的方法，并将其开源。该方法不仅参考了大量真实游戏的统计结果，也将当前玩家的偏好计算在内。

05

AIGC变革游戏领域，微软申请实时合成音乐专利

人工智能在音乐领域上的应用，我们已见过自动编曲，风格迁移，还有高度拟人化的人声，这些技术结合起来可能会为游戏带来新的变化。最近，微软为一个强大的 AI 系统申请了专利，其可以为电影、游戏等实时创作音频乐谱。

04

为什么要研究游戏 AI 呢？

作者 | 叶鑫来源 | Datawhale AI作为时下计算机算法的超级巨星，在例如CV、NLP、语音、机器人等诸多领域都有广泛的应用。而在游戏领域，AI的应用往往被认为只是把游戏角色拟人化，算法的第一印象也通常是强化学习。但实际当中，AI在游戏中的应用却不止于此。本文就来介绍一下游戏领域的AI应用与算法。首先摆在我们面前的是，为什么要研究游戏AI呢？游戏可以看做现实问题的折射，研究它可以为解决现实问题提供有价值的样本；同时，游戏的算法永远不会被单单的几种算法所束缚，多种形式的AI方法可以分别或结合在

03

为什么要研究游戏AI呢？

AI作为时下计算机算法的超级巨星，在例如CV、NLP、语音、机器人等诸多领域都有广泛的应用。而在游戏领域，AI的应用往往被认为只是把游戏角色拟人化，算法的第一印象也通常是强化学习。但实际当中，AI在游戏中的应用却不止于此。本文就来介绍一下游戏领域的AI应用与算法。

01

年薪百万的华为「天才少年」：谢凌曦分享「进阶」之路，选题最重要！

4月24日，谢凌曦在「华为云·先锋少年论坛」上向大家介绍了自己与AI结缘的经历与心得。

03

独家 | 深度学习 V.S. 谜题游戏

我们都有过这种经历。你拿着手机发呆，想要消磨一些时间，于是你决定放弃自己优秀的思考，打开应用商店的游戏区，看看游戏排行榜。你找到了一个看起来很有趣的谜题游戏，但其实游戏是否有趣并不重要，因为你只想玩半个小时，然后就删掉、忘记它，对么？

01

AI的博弈论，一份插图教程

我肯定你说对了。对于我们这些早期数学发烧友来说，电影《美丽心灵》(A Beautiful Mind)已经深深地印在了我们的记忆中。Russell Crowe在电影中扮演John Nash，一位诺贝尔经济学奖得主(上图左侧)。

02

【参赛经验分享】腾讯极客挑战赛第四期俄罗斯方块比赛复盘

七月底的时候在网络上看到了这样一个赛事，赛题大概总结起来就是用代码玩一款十分经典的游戏俄罗斯方块，通过游戏得分来排名评比，觉得挺有意思，抱着随便试试的想法就参加了，结果最后获得了全国第49名，最终获得的最高分数是31万多一点，虽然和第一名的一百多万还是有不小的差距，需要改进反省的地方还有很多，但这一成绩还是基本达到了我的预期的，同时我也是成功获得了腾讯招聘的绿色通道，丰富了自己的履历。

资源 | 适合小朋友的Scratch动手项目！AI在生活中的19个应用

大数据文摘作品编译：蒋宝尚、龙牧雪人工智能已经写入中小学课程标准，但在中小学阶段就已经入门人工智能的童鞋恐怕还是比较少见。戳蓝字可以看两篇小学生和中学生的编程指南：我12岁，4年码龄，我是这么学编程的一位16岁CEO教你如何在高中阶段入门人工智能如果你觉得Python对小朋友来说太难，那么图形化界面的Scratch编程语言可能是个不错的选择。我们找到了一个machine learning for kids的网站，上面搜集了各种和人工智能有关系的Scratch动手项目，一共19个，包括人脸识别、聊天

04

Python手写强化学习Q-learning算法玩井字棋

Q-learning 是强化学习中的一种常见的算法，近年来由于深度学习革命而取得了很大的成功。本教程不会解释什么是深度 Q-learning，但我们将通过 Q-learning 算法来使得代理学习如何玩 tic-tac-toe 游戏。尽管它很简单，但我们将看到它能产生非常好的效果。

02

神经计算机AI模型大突破! 训练时间每秒120万帧，创最新记录

在今年年初发表的一篇论文论文中，IBM详细介绍了神经计算机。这是一种可重新配置的并行处理系统，旨在研究和开发新兴的AI算法和计算神经科学。

04

教 AI 打牌打游戏，不止是为了战胜人类

场景描述：昨日，DeepMind 宣布其研发的 AI——AlphaStar 将会登录欧服，匿名在天梯上与人类玩家进行《星际争霸 2》比拼。今天，Facebook 与 CMU 合作开发的 AI 赌神 Pluribus ，在六人局的德州扑克比赛中击败人类顶级玩家的消息又刷屏。AI 在游戏比赛中的表现越来越突出，但我们不断训练 AI 在游戏中去战胜人类，最终的目的与意义是什么？

03

英雄联盟如何指挥团战？AI帮你做决策

作者在 Kaggle 中上传了模型的每个部分，以便大家更好地理解数据的处理过程与模型结构：

02

英雄联盟如何指挥团战？AI帮你做决策

作者在 Kaggle 中上传了模型的每个部分，以便大家更好地理解数据的处理过程与模型结构：

01

游戏人工智能读书笔记（八）游戏与强化学习

本文内容包含（但不限于）以下章节： Chapter 2 AI Methods Chapter 2.6 Reinforcement Learning 本书英文版： Artificial Intelligence and Games - A Springer Textbook4

05

【避免AI错把黑人识别为大猩猩】伯克利大学提出协同反向强化学习

【新智元导读】伯克利大学的研究博客最新文章介绍了AI奖励机制存在的缺陷，提出让AI学习人类价值观，价值对齐问题的重要性，以及协同强化学习的一些最近研究。小心你给的奖励 “小心你许的愿望！”——我们都听过这句谚语。国王弥达斯的故事告诉我们，轻易许愿往往事与愿违。弥达斯是一个爱财的国王，他向酒神许愿希望得到点石成金的能力，并如愿以偿得到了点金术。最初，这很有趣，他把碰触到的一切物品都变成了黄金。但快乐很短暂，当国王拥抱自己的女儿时，女儿变成了一座金子的雕像，国王认识到自己愿望的错误。我们人类对于实际想要什

04

塔秘 | DeepMind到底是如何教AI玩游戏的？

导读 DeepMind到底是如何教AI玩游戏的？这篇在Medium上获得1700个赞的文章，把里面的原理讲清楚了。谷歌的DeepMind是世界一流的AI研究团队，其研发的AlphaGo在2016年备

08

独家 | 教你用Q学习算法训练神经网络玩游戏（附源码）

原文标题：Teaching a NeuralNetwork to play a game using Q-learning 作者：Soren D 翻译：杨金鸿本文长度为6000字，建议阅读12分钟本文介绍如何构建一个基于神经网络和Q学习算法的AI来玩电脑游戏。我们之前介绍了使用Q学习算法教AI玩简单游戏，但这篇博客因为引入了额外的维度会更加复杂。为了从这篇博客文章中获得最大的收益，我建议先阅读前一篇文章(https://www.practicalai .io/teaching-ai-play-si

08

游戏人工智能读书笔记（三）游戏和人工智能的相互影响

关于作者：Fled在新加坡国立大学获得博士学位，现就职于腾讯游戏AI研究中心。往期文章游戏人工智能读书笔记（一）前言与介绍游戏人工智能读书笔记（二）游戏人工智能简史本文内容包含以下章节： Chapter 1.3 Why Games for Artificial Intelligence Chapter 1.4 Why Artificial Intelligence for Games 本书英文版： Artificial Intelligence and Games - A Sp

05

【参赛经验分享】中年男人写的俄罗斯方块AI外挂，47W分只为爱妻拿一个腾讯视频会员卡

在盆友圈里收到消息，鹅厂举办了一场俄罗斯方块的刷分比赛，私聊一下发图的同学拿到了体验连接，好像还挺简单的嘛，遂决定抽空参赛。

02

用神经网络玩史莱姆排球

利用递归神经网络玩的"史莱姆排球"游戏。你能打败AI吗？

OpenAI强化学习游戏库大更新：游戏上千款，还能自己加

想把一个强化学习Agent训练成游戏高手？OpenAI今天推出的完整版Gym Retro必须了解一下。

05

非得从零开始学习？扒一扒强化学习的致命缺陷

Deepmind在Alphago上的成就把强化学习这一方法带入了人工智能的主流学习领域，【从零开始学习】也似乎成为了抛弃人类先验经验、获取新的技能并在各类游戏击败人类的“秘诀”。来自斯坦福的Andrey Kurenkov对强化学习的这一基础提出了质疑。本文中，他从强化学习的基本原则及近期取得的成就说起，肯定了其成果，也指出了强化学习的基础性局限。大数据文摘对本文进行了精华编译。

00

IJCAI2016论文前瞻 | 从吃豆人到星际争霸，人工智能在一些游戏上已经玩得和人类玩家一样好了

编者注：《吃豆人》是一款由南梦宫公司制作的街机游戏，游戏最初于1980年5月22日在日本发行。本游戏由南梦宫公司的岩谷彻设计，游戏于1980年10月由Midway Games公司在美国发行。星际争霸是由暴雪娱乐有限公司制作发行的一系列战争题材科幻游戏。游戏系列主要由Chris Metzen与James Phinney设计开发。游戏的剧情发生在26世纪初期的克普鲁星区——位于遥远的银河系中心，游戏最初于1998年发行。修改蒙特卡洛树搜索让人工智能像人类一样玩视频游戏摘要在本文中，我们实现了人工智能玩家

教遗传算法人工智能玩超级马里奥大陆

来源：DeepHub IMBA 本文约1900字，建议阅读5分钟本文将将向读者展示如何开发遗传算法 AI 以使用 Python 玩超级马里奥乐园。这是教授 AI 为 GameBoy 玩超级马里奥乐园系列的第一篇文章，在这里我将向您展示如何开发遗传算法 AI 以使用 Python 玩超级马里奥乐园。（完整代码文末）《超级马里奥大陆》是任天堂开发的一款平台游戏，它讲述了一个勇敢的水管工马里奥拯救公主的故事。下面的 GIF 展示了为 GBA 制作《超级马里奥大陆》世界 1-1 第一部分的遗传算法。在下一

02

写给人类的机器学习五、强化学习

在监督学习中，训练数据带有来自神一般的“监督者”的答案。如果生活可以这样，该多好！

02

强化学习决策涉及因素太多，要知道确切的概率几乎不可能？

强化学习已经席卷了整个 AI 世界。从 AlphaGo 到 AlphaStar，由强化学习提供动力的 AI 智能体已经战胜了越来越多由人类主导的传统活动。通过在某一环境中对智能体行为进行优化以实现最大奖励是强化学习的关键，但是绝大多数强化学习方法需要对环境有完整的了解，而现实中这是难以实现的，基于样本的学习方法（例如蒙特卡洛）则可以解决这一痛点。本文以 21 点游戏为例，对蒙特卡洛方法进行了在强化学习中的应用进行了介绍，AI 科技评论编译如下。

01

游戏AI探索之旅：从AlphaGo到MOBA游戏

背景：7月28日，腾讯云在北京举办云+社区沙龙，邀请来自腾讯与四川云检科技的五位AI技术专家，分享他们在专业领域的AI开发经验，帮助开发者在具体行业场景中实践AI技术。本文根据王亮在【7.28日腾讯云

06

TensorFlow 强化学习：6~10

到目前为止，我们已经涵盖了大多数重要主题，例如马尔可夫决策过程，值迭代，Q 学习，策略梯度，深度 Q 网络和参与者批评算法。这些构成了强化学习算法的核心。在本章中，我们将继续从演员评论家算法中停止的地方继续搜索，并深入研究用于深度强化学习的高级异步方法及其最著名的变体异步优势演员评论家算法，通常称为 A3C 算法。

05

王亮：游戏AI探索之旅——从alphago到moba游戏

今天分享的课题是游戏AI探索之旅。本次分享分为四部分，第一部分，什么是游戏AI，游戏AI为什么对现在的游戏非常重要；第二部分，业界和工业界对于做游戏AI主要的方法，以及现在业界一些主流的游戏上的进展。第三部分，结合基于公司自有的MOBA游戏，分享一下我们做的一些探索研究及现在的进展；第四部分，会简单介绍一下基于深度学习方法来做游戏AI，对于游戏开发者来说需要提供哪些环境便于AI的开发。希望通过今天的分享能给大家之后工作或者接下来学习上带来一些的启发和思考。

03

游戏人工智能读书笔记（三）游戏和人工智能的相互影响

Chapter 1.3 Why Games for Artificial Intelligence

08

【参赛经验分享】鹅罗斯方块解题报告: 遗传算法+分段策略

月初看到TEG公众号推送的极客挑战赛, 主题居然是完成俄罗斯方块的游戏, 顿时来了精神. 想起当初编写各种QQ游戏大厅外挂的快乐时光, 已经快十年了吧.

04

育碧成立了一个实验室，想用游戏来测试人工智能

人工智能是当前不少科技行业巨头抢夺的焦点，而作为全球最大的游戏发行商之一，育碧最近也成立了人工智能实验室 La Forge。这个实验室目前是育碧内部的一个部门，主要致力于通过游戏数据进行人工智能方面的研究。 “我们想要研究出既具有科学意义又可以作用在游戏领域的成果。”La Forge 项目主管 Yves Jacquier 解释称，“这个项目并不是虚无的在线讨论或者学者论坛。实际上，La Forge 拥有实际的工作场所，我们邀请了六所大学的 15 名学生和研究人员，以及 50 名育碧员工一起进行项目

09

游戏中的深度学习与人工智能（答疑）

Q1：机器学习和深度学习在文本日志分析领域有做得比较好的案例吗？面对这么庞大的日志，貌似目前都没有一个很好的解法，这个相信很多同学都碰到类似的问题，不管监督还是非监督学习，对于未知文本分析都起不了很好的作用，总不能人肉长期来分析，也不是特别合适，不知道老师对这方面的看法是如何的？关于文本挖掘是有专门的领域来研究的，如果是形态比较好的日志，那么分析的手段就比较多了，因为里面会有大量的带有强烈的提示性的ERROR或者WARNING等。如果是文字比较多，那么也是NLP研究的一个范畴。这类应该还是比较典型的监督学

04

学界 | NEAT学习：教机器自我编程

选自medium 机器之心编译参与：Nurhachu Null、路雪本文介绍了一种机器学习方法：通过增强拓扑的进化神经网络（Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies，NEAT）。该方法受到进化过程的启发，能够将复杂问题分解，进而解决问题。在这篇文章中我要阐述一种机器学习方法，叫作「通过增强拓扑的进化神经网络」（Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies，NEAT）。

07

俄罗斯方块进阶--AI俄罗斯方块

所谓让机器自己去玩俄罗斯方块，就是让机器计算当前方块的所有形态可放置的所有位置，然后根据统一的评价标准，计算出最优的位置进行放置。这个评价的标准简单的来说就是：板块放置的位置越靠下越好，方块之间越紧密越好，自身对消除行的方块贡献数量越多越好，但是这里还要注意的是不可为了追求消除行数，而去造成过多的空洞，这样也是不合理的。

06

王者荣耀「绝悟」完全体上线：解禁全英雄，在线约你来战

木易发自凹非寺量子位报道 | 公众号 QbitAI 腾讯AI Lab与王者荣耀联合研发的策略协作型 AI「绝悟」，全英雄池解禁，升级成「完全体」了。 11月28日到30日，将限时开放三天公众体验。这次的升级，带来了新算法，除了突破了可用英雄限制，还优化了禁选英雄博弈策略。而与此次升级相关的研究，也在近期被NeurIPS 2020和TNNLS分别收录。在这两篇研究中，分别介绍了「绝悟」进行强化训练和监督训练具体细节。那么，「完全体绝悟」是如何训练出来的呢？就让我们顺着这次的论文，好好来了

02

当AI开始“踢脏球”，你还敢信任强化学习吗？

足球机器人排成一排向球门发起射击，但守门员却并没有准备防守，而是一屁股倒在地上开始胡乱摆动起了双腿。然后，前锋跳了一段十分令人困惑的舞蹈，跺跺脚，挥挥手，啪叽一下摔倒在地上。然后比分守门员1-0。

00

「击败星际争霸II职业玩家」的 AlphaStar是在作弊？

「DeepMind 击败人类职业玩家的方式与他们声称的 AI 使命，以及所声称的『正确』方式完全相反。」

04

超越Alpha Zero！DeepMind升级版MuZero：无需告知规则，观察学习时即可掌握游戏

DeepMind的使命是证明AI不仅可以精通游戏，甚至可以在不知道规则的情况下做到这一点，最新的MuZero就实现了这一目标。

03

DeepMind又出大招！新算法MuZero登顶Nature，AI离人类规划又近了一步

近日，DeepMind一篇关于MuZero的论文“Mastering Atari, Go, Chess and Shogi by Planning with a Learned Model”在Nature发表。与AlphaZero相比，MuZero多了玩Atari的功能，这一突破进展引起科研人员的广泛关注。

03

DeepMind到底是如何教AI玩游戏的？这篇在Medium上获得1700个赞的文章，把里面的原理讲清楚了

一篇顶十篇！想入门强化学习，专心研读这篇对DeepMind经典论文的解析就够了作者 | Aman Agarwal 编译 | Shawn 编辑 | 鸽子、焦燕 DeepMind到底是如何教AI玩游戏的？这篇在Medium上获得1700个赞的文章，把里面的原理讲清楚了。谷歌的DeepMind是世界一流的AI研究团队，其研发的AlphaGo在2016年备受瞩目的人机大战中击败了韩国围棋冠军李世石（Lee Sedol），一战成名。AlphaGo背后的关键技术就是深度强化学习（Deep Reinforcem

06

开发 | 强化学习怎样在探索和利用之间找到平衡？OpenAI 推出了大型多智能体游戏环境 Neural MMO

AI 科技评论按：OpenAI 于今日发布了 Neural MMO，它是一个为强化学习智能体创建的大型多智能体游戏环境。该平台支持在一个持久、开放的任务中使用大规模且数量可变的智能体。将更多的智能体和物种囊括到环境中可以更好地执行探索任务，促进多种生态位的形成，从而增强系统整体的能力。

02

强化学习算法在游戏、机器人和自动驾驶等领域的应用与实践

强化学习是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来求解最优决策问题。近年来，强化学习算法在游戏、机器人和自动驾驶等领域得到了广泛的应用与实践。本文将详细探讨强化学习算法在这些领域中的具体应用，并介绍一些相关的实践案例。

04

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭