可就算是渺小的螞蟻,它們也有着屬于它們自己的夢想。
楊铮研究了整整一晚上,他也漸漸現了人工智能雖然算力越常人很多。但它也同樣會受到棋盤格子和棋子的局限,在前期布局上與人類棋手差距不大。
而象棋嚴格意義上并不算一個絕對公平的運動,紅子先手的優勢是天生的,雖然後天可以通過算力還有棋力去彌補。但在開局,多一手始終就是多一手。
自己其實并不擅長紅方先手的布局,自己的棋風更擅長後手布局防線。
如果面對着高等級的人工智能,自己這極具特色的棋風,絕對是棋手的劣勢。
想赢就必須要先手。
這是他初步判斷的結論,可想在一周時間,成為國内最頂尖的攻堅手,無疑是天方夜譚。
漸漸浮躁的他,和鵬飛打完招呼之後,就登錄了他的賬号,與國内最頂級的人工智能交手。
他一共下了兩盤,一盤後手,一盤先手,雖然都是輸,但後手的他,明顯輸得要好看點。
他第一次點開了軟件自帶的複盤,開始跟着人工智能學習。
不得不說,現在的專業複盤系統,無論是圍棋還是象棋,基本上都是落子推算勝率的模式。
比如開局的當頭炮,人工智能給出的勝率是,而開局仙人指路的勝率,隻是
這就是大數據分析的結局,從開局那一秒開始,人工智能就會選擇勝率最高的走法。
這種隻選擇勝率高的下棋方式,大概也是國内不少人工智能的下棋方式。
或許也因為象棋有着太多條條框框的規則,所以國外的人工智能并不适合國内的象棋模式。
就像阿爾法貓二代,也就是下赢國内圍棋冠軍的人工智能二代,它在誕生之後,完全沒有使用過任何棋手棋譜的數據,它的學習,也隻是不停的自我對弈,從中找到不足,而它最後的實力竟到達能戰勝之前所有阿爾法貓版本的地步。
楊铮雖然感覺到自己也可以像阿爾法貓一樣,從自我博弈中不停的學習。
但時間并不等人,他隻有一周的時間,他也必須要選擇一條最節約時間與精力的方法。
苦悶,還有枯燥,這就是每一個将象棋作為終生目标必須要經曆的道路。
楊铮也在一盤盤複盤中,潛意識的開始模仿着人工智能下棋。
他一直都在選擇勝率最高的走法,而他的人工智能對手也是和他一樣的選擇。
當兩條看上去勝率極高的下法碰撞在一起,棋面自然就變得不太好看。
尤其是中局,二人看上去都是在各下各的。
也就到了決勝的後盤,二人之間的差距才會慢慢顯示出來。
就算自己選擇勝率最高的一手,對面的人工智能卻似乎還能選擇勝率更高的下法去阻止。
但攻擊方明顯也是有着得天獨厚的優勢,尤其是象棋這樣的棋子越下越少的棋種,攻方的優勢會更大。
果不其然,五手過後,楊铮就獲得了最後的勝利。
可這勝利并不是真正意義上屬于他,而是屬于大數據分析。
似乎,隻要選擇将人工智能作為象棋老師,那麼人類就好像變成了一隻提線的木偶。
無論是棋路,還是棋風,永遠都沒有着自己的風格。
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