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本帖最后由 种肉肉的农夫 于 2-10-2025 23:14 编辑
开局库,指运行程序之前经行大量的计算,或者打原有的棋谱,已达到让自己快速取胜(对黑棋而言)或保证自己走在强防点位(对白棋而言)的一种手段。
就比如下述局面

此时,你是白方,你会选择走在哪里?是A,抑或是B?
这个问题并不简单,但是实际上,在上世纪电脑还未诞生的年代,此问题已由当时的研究五子棋的棋手研究出结论
A或者B,对于白而言都是必败的局面,但是对于白棋而言,A处可以使黑棋更难,且需要步骤更多的杀白,A更优于B处
(顺带提一下,这在五子棋中有个对A,B两点的特定名称,A叫做:花月开局白4最强防,B叫做:花月开局白4强防,还有一个次强防点,在3上面)
白4从AI的角度来看,判断出A点的并不困难,
但是对于黑棋而言,当白4走在A处时,黑5的选点判断则较为困难,或者说在5秒内,通过9层搜索,比较难找到最优点

请问,此时对于黑5而言,A,B,C哪个选点最优
这也是一个有定论的结论,通过枚举法可以知道,黑5的最优选点是A处,且在白接下来每一手都走在正招上(最强防),对于白最好情况也是31手杀。
(白6走在B处被称之为花月白6最强防,他有一个特殊的名字,叫:J78防)
对于计算机而言,你给他指定到黑5之后,算力不足的AI基本上也不一定能后续步步走在最优的杀点,甚至会出现偏差给你送掉导致白棋胜利。
那么开局库就是给这些算力不足的AI使用
通过哈希表等手段,在程序检测倒特定棋局的时候(比如利用zobrist对每个走过的选点进行异或操作,这一点很容易实现且没有技术含量),不进行任何的计算或者搜索,直接给出提前准备好的结果。
就比如上面举的例子,当白4走在那个位置,形成一个交叉的局面的时候,就规定走在(9,8)的位置,黑5最强杀点。这就强行的“提升了AI”的算力。
但是,这样的行为真的值得提倡或者模仿吗?或者说他真的是AI嘛?
不知道各位有没有学过围棋。
围棋里面有一句话叫做:千古无同局。固然,围棋棋手需要背很多的定时,需要刷很多的死活题,看到很多棋形都要立刻反映出来如果做活或者如果做杀
我小的时候也学过围棋,学到后面定了一段之后就不再学了(上小学一年级了,而且一段水平也不咋地),脑子里现在还有很多定式之类的。
但是,难道学这些定式就是为了在遇到特定的场合使用嘛???或者说,就是要在棋盘和棋谱书上面一摸一样的时候用嘛?
不是这样的,学习定式更多的是为了融会贯通,有如此多的棋形,你每一个都要学一遍,背一遍,可能连10级都考不出来,是没有前途的。
因为你背的东西终究不是你自己的,是别人研究好之后发出来的,是从古至今无数先辈呕心沥血研究出来的。
如果不能将其吸收学习,凭借自己的本事下出那些 ”妙手“, 则永远是不会有前途的!
对于五子棋AI也是一样,你要期望一个深度在5秒内只有搜索出来寥寥9层,宽度只有15,还是用python写出来的程序,算出那些要影响到15,16手后的妙手吗?
(哦,我说的是我的程序,因为我的程序就能搜9层,写过搜索的人都知道,搜索需要的计算量每加一层都是指数型的增加)
(顺带提一下,据我所知,搜索之王弈心深度也就11层,传统的启发式搜索的局限性就在这里,当年11层搜索就能称霸世界冠军这么多年)
如果是自己的程序,耗费比如一天,两天的时间算出来一些惊世骇俗的妙手,并计入在案,在后续的对弈中,遇到特定的棋形的时候拿出来用,这还能理解,或者说这的确是棋实力的一部分。
但如果运用别人的劳动成果,动辄打谱几十手,从开局直接打到最后一手,程序看上去实力超凡,实则哈希表运用到飞起。
这真的是人工智能吗?还仅仅是批了AI外衣的哈希表?
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顺带讲讲开局库的历史吧
当年是搞象棋AI的人最先搞的开局库。结果由于象棋自身复杂度比较低,象棋AI给这群人玩死了
现状就是,2025年了,甚至没有一款强大的运用NNUE等先进算法的象棋AI出世。
愿意不是因为做不出,而是因为对于象棋而言这根本没有意义了。
比如,拼死拼活搞出象棋的神经网络,结果和人家用开局库的一比,搞不好还会出错,败下阵来
先进的算法永远比不上穷举法。
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那么为什么五子棋AI能搞出来呢?
可以参照世界五子棋人工智能竞标赛Gomocup
每次比赛之前,人家都会弄几个新的特别的开局,其中一般5个黑优,5个白优,剩下的平衡。
直到开赛的那一刻,开局才会公布,这就从根源上杜绝了开局库的存在。
因为五子棋15*15的棋盘,也有3^(15*15)种可能性,更别提21路围棋,19路围棋了,枚举法枚举不完
因此,才有了后来神经网络,NNUE之类的高阶的算法的诞生
才有了对零和博弈类游戏人工智能的推动与发展
否则,也就不会有Alphago横扫围棋界,也就不会有现在AI对围棋界的推动作用,也就不会有那么多所谓的”AI定式“了。
如果固步自封,沿用前人的老路而没有自己的创新,那终究只会有两条路
要么这个游戏被玩死,要么你被时代所淘汰
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