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第180章 围棋软件的工作原理

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    元霄有把握说服江展宏。

    考古发现者挖掘出来的东西,如果没有人知道怎么使用,那就是废弃物。

    不知道为什么,元霄认为江展宏不会那么轻易放弃自己的发现。

    果然沉默几分钟后,电话那头的江展宏答应了。

    他立即动身来里伦威尔市。

    挂断电话,柯杰这才凑了过来:“元老师,不如你和我们说说这围棋软件的大概构想吧。”

    天知道这几天他是怎么煎熬的。

    一个能够指导棋手下棋的软件程序,谁都想要。

    就好比看书看到精彩的地方,结果作者不更新了。

    柯杰对于元霄,那是心痒难搔。

    学生们也有兴趣,毕竟大家都喜欢新鲜的事物。

    元霄干脆坐下来,让卓越摆弄电脑。

    “任何的棋类,规矩之下,大部分都是考验计算力的。”元霄开始说明。

    扑克牌、哪怕是斗地主之类,想要打好,也需要计算。

    象棋跳跳棋五子棋等等。

    包括围棋,除了相应的一些技巧外,其实都是对计算力的考验。

    柯杰认可:“这也是目前计算机界,认为围棋软件很难开发的缘故。”

    之所以难,是围棋可选择的点太多了。

    一个19路棋盘,横竖各是19条线,一共361个点。

    也就是说,第一步走哪里,理论上有361个可能。

    而第二步,则是360种可能。

    如此类推。

    “我刚刚查的资料,”苏辰逸将电脑屏幕扳过来,“比如象棋的软件,其实用的就是穷尽法。

    简单地说,把所有可能全部计算清楚。”

    开局一步棋,已经预测到了结果,当然就不会输了。

    这就是计算机比人脑厉害的地方。

    “但是围棋不行,”柯杰补充,“想要穷尽所有可能,那是天文数字。”

    “对,”元霄也很高兴,“所以,我们不能使用这一类的算法。”

    这里就需要蒙特卡洛算法。

    这个算法,其实就是一个抽样样本的计算。

    举个例子,要从一箱苹果里面,找出最大的。

    正常人的做法,就是拿出一个苹果,和另外一个比较,留下大的。

    这样一直淘汰,到最后剩余的苹果,就是最大的。

    那么,这样处理的结果,取决于箱子里面的苹果有多少。

    越多的话,得出来的结果就越准确。

    从这方面看,和围棋的下棋思路很接近。

    柯杰明白了。

    高手下围棋,也是根据当前的形势,模拟推算下面的几步,取最优的方案。

    “也就是说,”柯杰捏着下巴,“不需要把所有可能算完,只是选取一些重要的来进行分析。”

    “对,这就是围棋软件程序的核心要点。”元霄竖起了手指。

    计算机对每一步棋,都是这么分析。

    当然,分析的点肯定不是百位千位这个数量的。

    苏辰逸也听明白了:“那问题的关键,在于哪些点需要分析,哪些可以直接淘汰掉。”

    元霄很满意,小辰逸果然给力。

    方旭尧不甘示弱,毕竟是全国智商最高的人:“有点像剪枝的行为。”

    “没错,”和聪明人说话就是省事,元霄笑眯眯的,“就是剪枝。”

    一颗盆景,树干分支出去,有很多树枝。

    元霄要做的,就是把没有必要的剪去,留下有用的。

    通过这样的手段,压缩计算的范围和量,从而让程序能够顺利进行下去。

    柯杰点头:“概念的置换,得到当前局面的最优解,而不是整盘棋的最终解。”

    这两者是天差地别的。

    但是,只要从开始,计算机下的每一部,都是当前的最优解,累积起来,也就成了整盘棋的最优解。

    傲世指数+8888

    看看,这随便弄几下,就把柯杰给震出惊了。

    可惜的是,学生们大部分对元霄都不感冒。

    这就是收集傲世指数困难的地方。

    看来只有等成品问世,对他们才能收割一波。

    任务有坑啊。

    柯杰兴趣很浓:“那么问题在于,如何筛选出这样的点。”

    “所以,我们需要对算法进行加成。”元霄解释。

    围棋棋盘上的一个点,可以用数值表示它的状态。

    比如有白棋是1,有黑棋是-1,没有棋就是0。

    这是最基础的。

    如此一来,就可以对整个棋盘361个点,建立数学数值。

    然后,程序就可以对这群数值进行反复的运算。

    元霄画出一个概念图:“第一个我们需要的是,可以称为策略神经网络。”

    策略神经网络的作用,是判断当前局势下,下一步棋下在哪里最合适。

    元霄认为,这里的选点,可以参考人类棋手的棋谱。

    模仿人类棋手的思考模式,快速将一些低概率的点淘汰掉。

    柯杰叹了口气:“看来,到时候我还要提供目前为止所有人类的对局棋谱了。”

    理论上而言,棋谱数量越多,策略神经网络的成熟度也越高。

    “这一点,我们让计算机自主学习。”元霄支出其中的关键。

    反复推演学习的结果,将会使策略神经网络更加强大,选点更为准确。

    “而要做到这一步,还需要另外一个神经网络的结合。”元霄写下一个公式。

    价值神经网络。

    其作用是能够计算出,每个选点的胜率。

    每一步都进行这样的估值判断,直到棋局的结束,得到最精准的胜率数值。

    而同样,这东西也可以自己学习。

    总结起来其实很简单。

    就是模拟人类下棋的思维。

    首先判断在哪些地方可以下,每个地方的胜率是多少。

    然后对这些选点进行集中计算,推演出最后的结果。

    每一步都这么执行。

    那么得到的每一手,自然就是最佳的下法。

    如果说一开始柯杰觉得元霄说的是天方夜谭。

    到了现在,他感觉这东西并不是完全不可能实现的了。

    他咽下口水:“如此一来的话,那不是一开始的时候,计算机就已经锁定了结果。”

    必胜的结果。

    傲世指数+8888

    “这只是大概的概念,实际我们还需要一步步来,”元霄放下笔,“柯院长,到时候和围棋软件的对弈,还需要你来。”

    柯杰表示责无旁贷。

    苏辰逸、卓越、方旭尧几个都听懂了。

    夏晚晴黎沐岚之流,当然是不知所云。

    尤其是夏晚晴,她表示很鄙视。

    花脑袋去开发这玩意有啥用。

    老师也真是的,有时间和我一起不香么。

    计算机的世界,果然蕴含宅的属性。
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