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1、姚斯宇by计算机围棋计算机围棋 computer go1. Go？Cgo？2. 最新研究水平3. Cgo的发展4. 神奇的MC算法5. 五子棋1. Go1. Go？CgoCgo？围棋规则：1。气的概念2。禁止全局同型 计算机围棋（computer go）是人工智能领域最具挑战性的分支之一，远比深蓝复杂。2. 最新研究水平最新研究水平目前顶级程序分布在八国联军。顶级程序在9*9围棋上基本达到职业水平，在大棋盘上达到业余1-2段。搜索时代手谈时代MC时代搜索时代搜索时代搜索不给力了搜索不给力了人类在下棋中更依赖感觉，一般只做几条，人类在下棋中更依赖感觉，一般只做几条，深度为十多步的计算即可。深度为
2、十多步的计算即可。目的性不强目的性不强评估函数不容易做评估函数不容易做3.2手谈时代手谈时代手谈系列由中山大学退休教授陈志行老师开发，在90年-00年，在该领域极具统治力。手谈3舍弃了全局搜索，将静态分析和棋型匹配做到了当时的巅峰,。就像李昌镐改变了那个时代棋手的棋风，此后的cgo程序基本都转向知识型，严重缺乏算法，进步缓慢。时代时代蒙特卡罗monte-carlo算法对于当前局面进行随机模拟落子，直到终局，以胜率胜率来评估当前局势或者落子点的优劣程度，Mogo是mc算法用的最好的程序。相当于两个不会下棋的人继续高手的棋。MC算法的特点算法的特点1 计算能力提高，MC模拟次数多，棋力明显增强。2
3、 MC的强大在于它模拟速度飞快，可以获得大量模拟结果。3Random MC部分越智能，它给出终局越有意义，而相应的模拟次数就会减少，需要维护二者平衡。 4 . MC算法的改进算法的改进补充：（围棋一般除了开局，都会落子在已有的点附近，这个特点同样适用于五子棋）在MC模拟中，只模拟或更多的模拟已有落子点附近的点。就好比是高手下棋之后让两个庸手下至终局，这样评判的效果比两人胡下，要好太多了 。 MC pk 搜索搜索MC在一定程度上代替了估值函数，而MC的改进更像是搜索。MC没有搜索清晰，存在让人看不清的黑盒操作。MC程序程序 pk 知识型程序知识型程序MC算法很容易上手，成型很快，但是它的不稳定和难以加入知识是永远的痛。如何结合二者是当前的关键把MC当做评估函数，获得当前局面的胜率，辅助知识型程序中的搜索和静态分析算法。5. MC在五子棋上的应用在五子棋上的应用效果一定不如围棋，why？1.五子棋中存在大量必杀，不太稳定的MC被无视了。2.五子棋已经有不错的评估函数了，MC继续被忽视还是喜欢计算机围棋Thank you.
