推 Y78:感謝 不過那本書似乎已經買不到了 03/15 20:28
→ yoco315:久啦.. 去圖書館借來看嘛 ^^ 03/17 01:34
※ 引述《Y78 (Y78)》之銘言：
: 我想要學習人工智慧這個領域
: 想要寫出 五子棋以及圍棋AI
: 有沒有人可以推薦幾本好書?
: (如果不是PO到這個版 請告知我一下
對奕程式的話就是這一本啦 @"@
http://140.114.72.25/Webpac2/store.dll/?ID=303129&T=0&S=ASC&ty=
關於對奕遊戲的人工智慧基本概念上面都有了，
雖然他是講象棋的，不過概念都一樣，你把審局法換成五子棋就好了，
看完書，如果實做能力 OK 的話，大概一天就可以寫出簡單的五子棋，
棋力也還不錯，一般人沒練過的話，要贏電腦並不容易。
如果目標不是要做出棋力高強的對奕程式，其實並不難。
這類程式的重點有三
1. 審局，審局就是你的程式對盤面的好壞知道的清楚不清楚，
不會把爛的盤面看作好的盤面。
這個部份如果要做的又快又準，
需要的是對那個棋類像是戰術等等的知識有一定程度了解。
2. 搜索的最佳化，你能越早 cut 一些搜索的路徑，就可以省下越多的成本。
3. 實做技巧，這東西是 cpu 吃很重的，
任何能增加程式效率的方法都應該用上，
以前的將族就是用 ASM 下去 coding。
我想影響最大的是 2。
如果要做出棋力高強的程式，則是非常非常難，
因為人工智慧的這個分支很硬，好壞是明顯的事情，
要嘛輸，要嘛贏，輸就是爛，贏就是好，
你很難說：「我這個程式雖然都輸，但是他有個優點就是……」
人家不會鳥你。
作科展的話，挑個少人作的棋類，
（像是西瓜棋還是三軍棋或是立體的圈圈叉叉之類的）
把方法套下去作，其實也還不錯 :D
阿至於版友說人工智慧自修只會有半桶水，
我覺得人工智慧沒有這麼特別啦，其實其他領域也都是這樣，
如果你不是天才或是異常努力的話，任何東西你去自修，成就都是有限的。
當然有老師帶一定會有差別，
但是我覺得真正重要的還是個人的興趣跟努力，
這跟攻不攻 Ph.D 沒什麼關係，廢的 AI Ph.D 也不是沒有，
而很強的 Master 就是很強，強到靠北。
作研究真的是「自己的事」，
老師可以給你幫助，但是重點還是自己，
至少在我們研究室我的感想是這樣。
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To iterate is human, to recurse is divine.
遞迴只應天上有, 凡人該當用迴圈. L. Peter Deutsch
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