一、人工智能博弈解释

博弈是指某个个人或是组织，面对一定的环境条件，在一定的规则约束下，依靠所掌握的信息，从各自选择的行为或是策略进行选择并加以实施，并从各自取得相应结果或收益的过程。博弈论的基本概念包括：参与人、行为、信息、战略、支付函数、结果、均衡。人机博弈就是人类和机器的一种比赛。

二、人工智能研究方法之间的主要区别

以上给出了当前人工智能的6种途径与方法，它们各有所长，也都有一定的局限性。因此，这些研究途径与方法并不能互相取代，而是并存与互补的关系。

三、战略博弈的根本目的

1、根本目的是市场目的、利润目的、竞争目的。

2、战略博弈是指一种相互作用决策的棋型，这种模型假定每个决策主体选择且仅选择一次行动计划，并且这些选择是同时进行的。

3、该模型包括参与人的有限集合N，对每个参与人i有一个行动集合Ai和一个建立在行动组合上的偏好关系。我们称一个行动组合a=aj(jN）为结果，并且用A表示结果集合XjNAj。这里要求将每个参与人i的偏好定义在A而不是Ai上，这是将战略博弈从决策问题中区分出来的特征所在，即每个参与人不仅要考虑自己的行动，还要考虑其他参与人采取的行动。

4、该模型如此抽象使其能应用于较广的情形范围。一个参与人可以是单独的一个人或任何一个决策主体如政府、董事会、革命运动中的领导集体，甚至可以是一朵花或一只动物。该模型没有限制参与人有效的行动集合，例如，它可以包含几个元素或是一个具有多种状态依存的复杂计划集合。然而，由于我们要求一个参与人只对应一个偏好关系，该模型的使用范围也因此而有限。参与人偏好关系可以只是简单地反映参与人对可能结果的感受，在一个有机体不能有意识活动的情形下它可以是繁殖成功的机会。

5、该模型如此抽象的事实，有利于它应用于很广的范围，但同时也有缺陷，因为模型的内涵不依赖于情形的任何特有性质。实际上，在这个抽象程度上，对于博弈的结果得不出什么结论。要得到有趣的结论，模型应更加具体化。

四、象棋人工智能排名

获得过楚河汉界象棋人工智能对决冠军、中国机器博弈锦标赛冠军、世界奥林匹克机器博弈大赛冠军，以及参加过数届UCCI象棋联赛并获得冠军的象棋旋风，堪称中国象棋第一AI智能引擎。它采用独特的位棋盘设计，运算速度快，知识更丰富，出棋准确率极高，是研究残局的不二神器。在实战过程中，它攻守平衡，招法纯正，对空头炮、窝心马、多子归边等危险棋型有完善的评估，是业余棋手提高棋力的有力助手，并已被多个象棋专业省队使用。

象棋名手是一款付费象棋软件，属于攻杀型棋软，对中国象棋的各种杀形敏感，擅长在激烈的对攻中获取优势，常有弃子控制局势至终入局的表现；在平稳局面下也能控制局势，寻找机会扩大先手，获取进一步优势；支持名手格式残局库评估库，大幅提高软件对中残局转换的处理能力和残局的棋力。软件曾获得中国计算机博弈锦标赛的多届中国象棋冠军。

收费制中国象棋软件，随着版本的不断更新升级，已采用了更先进的搜索算法，引擎的运行效率提高了200%以上，直接的棋力提升更高达400elo。作为象棋软件排名前十，小虫象棋棋风细腻，能攻善守，对中国象棋的各种典型杀法的审局处理比较到位，能很好地抓住对方的防守漏洞，必要时弃子攻杀，一举擒王。软件现支持残局库和审局库，曾获得国际电脑奥林匹克象棋大赛冠军、中国计算机博弈锦标赛冠/亚军。

象棋奇兵基于Bitboard设计，棋力高超稳定，曾荣获第十届奥林匹克中国象棋电脑软件大赛冠军。象棋奇兵在1.02版本后，推出了高级版本，支持多线程运算，为中国象棋软件开先河，其高超的棋力、全面的功能受到棋友的广泛好评。不过以2006年棋软大赛为标志，象棋奇兵的棋力开始逐渐落后于顶尖的象棋旋风、佳佳象棋等，2009年后该软件终止了开发，终极版本为2009比赛版。不过时至今日，它仍然值得被象棋爱好者们拿来练习。

佳佳象棋GGzero从2009年开始崭露头角，并一举夺得当年象棋软件大赛的亚军。佳佳象棋变幻莫测的出招与在对攻局面下的凌厉攻杀让人印象深刻。作为十大中国象棋软件之一，佳佳象棋改编自国象Leela-Zero，可免费使用。它应用了谷歌DeepMind公司提出的alpha-zero深度强化学习算法，是世界上首款达到商业引擎水平的显卡加速象棋引擎。

象棋奇兵是一款具有中国象棋大师水平的象棋软件，它基于Bitboard设计，棋力高超稳定，具有很强的人工智能，方便灵活的时间设置和强大的棋步分析功能，曾荣获第十届奥林匹克中国象棋电脑软件大赛冠军。象棋奇兵推出了高级版本，开始支持多线程运算，是为象棋软件开先河，其高超的棋力、全面的功能受到棋友的广泛好评。

天机象棋软件早于2006年参加全国机器博弈大赛面世，当时就创造了低端机器战胜高端机器的历史冠军得主的神话而闻名。天机象棋采用了谷歌AI学习技术对目标棋盘进行学习，能连接天天象棋、JJ象棋、弈天图像等，可智能切换开、中、残引擎、智能出子时间分配。其引擎审局精准，棋风泼辣，具有犀利的中局攻杀能力，擅长复杂局面纠缠。引擎不易跳水，局面分析稳定可靠，是研究棋局的不可缺少的利器。

倚天象棋IntellaChess取名于三国时期曹操所配宝剑“倚天剑”，寓意棋风锋利无比，取得过第13届奥林匹克大赛中国象棋组冠军、全国博弈锦标赛冠军等。倚天象棋采用先进的计算机博弈算法，并把大量中国象棋形势判断知识和残局知识加入其中，经过精细的代码优化，使得软件达到中国象棋特级大师的智能水平，具有记录对局过程、复盘、局势推演、随意摆棋、残局研究、中局思考路线展示、局势曲线展示等功能，可供专业中国象棋工作者教学和研究用。

棋天大圣由东北大学于2005年推出，它以强大的开中残棋力，先后在国际国内的中国象棋软件大赛中取得佳绩：世界奥林匹克象棋软件大赛冠军、全球电脑争霸赛冠军、浪潮杯冠军，并在2006年与中国象棋特级大师许银川两战成和。2007年以后，棋天大圣逐渐落后于象棋旋风等软件，在2008年以后终止了开发，终极版本为5.1版。虽然棋天大圣的年代稍久，性能落后，但作为业务爱好者的日常使用，还是足够的。

南奥象棋是一款象棋竞技类软件，获得过中国计算机博弈锦标赛亚军、楚河汉界杯亚洲象棋人工智能对决邀请赛季军。南奥象棋自带新开局库，涵盖弈天华山快慢棋和全国象棋高等级的比赛，如象甲、个人赛等顶级对局，而且还支持云开局库和云残局库，支持分析模式，可以任意切换到想要的局面进行思考，并具备真人语音报棋功能。

五、人工智能与机器人研究是核心吗

人工智能(ArtificialIntelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。“人工智能”一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算,而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”,可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的,人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机,人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外,人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。[编辑本段]【人工和智能】人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或着人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（consciousness）、自我（self）、思维（mind）（包括无意识的思维（unconscious_mind）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。人工智能目前在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。[编辑本段]【人工智能的定义】著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科?D?D怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了丰硕的成果，人工智能已逐步成为一个独立的分支，无论在理论和实践上都已自成一个系统。人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。人工智能将涉及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几乎是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超出了计算机科学的范畴，人工智能与思维科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思维科学的技术应用层次，是它的一个应用分支。从思维观点看，人工智能不仅限于逻辑思维，要考虑形象思维、灵感思维才能促进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思维领域，人工智能学科也必须借用数学工具，数学不仅在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将互相促进而更快地发展。[编辑本段]【实际应用】机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统,智能搜索，定理证明，博弈，自动程序设计，还有航天应用等。[编辑本段]【学科范畴】人工智能是一门边沿学科，属于自然科学和社会科学的交叉。[编辑本段]【涉及学科】哲学和认知科学，数学，神经生理学，心理学，计算机科学，信息论，控制论，不定性论，仿生学，[编辑本段]【研究范畴】自然语言处理，知识表现，智能搜索，推理，规划，机器学习，知识获取，组合调度问题，感知问题，模式识别，逻辑程序设计，软计算，不精确和不确定的管理，人工生命，神经网络，复杂系统，遗传算法[编辑本段]【应用领域】智能控制，机器人学，语言和图像理解，遗传编程[编辑本段]【意识和人工智能的区别】人工智能就其本质而言，是对人的思维的信息过程的模拟。对于人的思维模拟可以从两条道路进行，一是结构模拟，仿照人脑的结构机制，制造出“类人脑”的机器；二是功能模拟，暂时撇开人脑的内部结构，而从其功能过程进行模拟。现代电子计算机的产生便是对人脑思维功能的模拟，是对人脑思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，更不会超过人的智能。“机器思维”同人类思维的本质区别：1.人工智能纯系无意识的机械的物理的过程，人类智能主要是生理和心理的过程。2.人工智能没有社会性。3.人工智能没有人类的意识所特有的能动的创造能力。4.两者总是人脑的思维在前，电脑的功能在后。[编辑本段]【强人工智能和弱人工智能】人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由约翰?麦卡锡（JohnMcCarthy|）在1956年的达特矛斯会议（DartmouthConference）上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。强人工智能强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。弱人工智能弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则出于停滞不前的状态下。对强人工智能的哲学争论“强人工智能”一词最初是约翰?罗杰斯?希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：“强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”（JSearleinMindsBrainsandPrograms.TheBehavioralandBrainSciences,vol.3,1980）这是指使计算机从事智能的活动。在这里智能的涵义是多义的、不确定的，象下面所提到的就是其中的例子。利用计算机解决问题时，必须知道明确的程序。可是，人即使在不清楚程序时，根据发现（heu-ristic）法而设法巧妙地解决了问题的情况是不少的。如识别书写的文字、图形、声音等，所谓认识模型就是一例。再有，能力因学习而得到的提高和归纳推理、依据类推而进行的推理等，也是其例。此外，解决的程序虽然是清楚的，但是实行起来需要很长时间，对于这样的问题，人能在很短的时间内找出相当好的解决方法，如竞技的比赛等就是其例。还有，计算机在没有给予充分的合乎逻辑的正确信息时，就不能理解它的意义，而人在仅是被给予不充分、不正确的信息的情况下，根据适当的补充信息，也能抓住它的意义。自然语言就是例子。用计算机处理自然语言，称为自然语言处理。关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论（dualism）的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器仅仅是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。也有哲学家持不同的观点。DanielC.Dennett在其著作ConsciousnessExplained里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢？他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如SimonBlackburn在其哲学入门教材Think里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她／他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。Blackburn认为这是一个主观认定的问题。需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的。[编辑本段]【人工智能简史】人工智能的传说可以追溯到古埃及，但随着1941年以来电子计算机的发展，技术已最终可以创造出机器智能，“人工智能”(ArtificialIntelligence)一词最初是在1956年Dartmouth学会上提出的，从那以后,研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展，在它还不长的历史中，人工智能的发展比预想的要慢，但一直在前进，从40年前出现到现在，已经出现了许多AI程序，并且它们也影响到了其它技术的发展。计算机时代1941年的一项发明使信息存储和处理的各个方面都发生了革命.这项同时在美国和德国出现的发明就是电子计算机.第一台计算机要占用几间装空调的大房间,对程序员来说是场恶梦:仅仅为运行一个程序就要设置成千的线路.1949年改进后的能存储程序的计算机使得输入程序变得简单些,而且计算机理论的发展产生了计算机科学,并最终促使了人工智能的出现.计算机这个用电子方式处理数据的发明,为人工智能的可能实现提供了一种媒介

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