我用成千上万行代码打造的Python AI五子棋，竟然输给了它？

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b站视频演示+Python版AI五子棋+b站主页+项目背景+机器博弈是人机智能领域的重点分支，其研究对象多为复杂棋类游戏，如五子棋等，已成功解决多款棋类游戏，几乎全部应对自如。

b站视频演示

python版AI五子棋

​​b站主页​​

项目背景

机器博弈是人工智能领域的重要分支，它的研究对象多以复杂的棋牌类智力游戏为主，已经得到解决的棋类游戏，几乎全部都应归功于机器博弈近半个世纪的发展。计算机解决问题的优势在于能把不易解析的问题，借助于现代计算机的运算速度优势枚举出所有的合理情形而得解;然而，博弈问题的复杂程度决定了它不能过度依赖机器的计算能力。许多待解决的或已经解决的棋类，其状态空间复杂度或博弈树复杂度量级都太过庞大，所以我们需要添加约束，并且采用合理的算法进行优化。

原理

对于五子棋这样的博弈类AI，很自然的想法就是让计算机把当前所有可能的情况都尝试一遍，找到最优的落子点。这里有两个问题：

如何把所有可能的情况都尝试一遍；

如何定量判断某落子点的优劣。
对于第一个问题，其实就是所谓的博弈树搜索，对于第二个问题，其实就是所谓的选择评估函数。评估函数的选取直接决定了AI算法的优劣，其形式也千变万化。可以说，每个评估函数就是一个选手，对不同的棋型每个选手自然有不同的看法和应对措施，当然他们的棋力也就因此各不相同了。但博弈树搜索就比较固定了，其核心思想无非是让计算机考虑当前局势下之后N步所有可能的情况，其中奇数步（因为现在轮到AI下）要让AI方的得分最大，偶数步要让AI方的得分最小（因为对手也就是人类，也可以选择最优策略）。