Re: [問題] 有沒有人可以推薦人工智慧的好書?

看板CSSE (電腦科學及軟體工程)作者H45 (!H45)時間16年前 (2008/03/15 19:48)推噓0(0推 0噓 1→)

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※ 引述《yoco315 (眠月)》之銘言： : ※ 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。就下棋而言的話，別人的經驗都是一般做出來的人工智慧會比設計的人還要強一點那是因為一旦做出比自己還要厲害的電腦，就不知道要怎麼改良它造成下棋程式必須仰賴人類專家不斷地和程式對奕等待程式出錯才有辦法提升人工智慧的強度。這一類傳統的人工智慧是那種以規則為基礎的專家系統難以維護知識庫，也難以確保知識之間的一致，整個就是不好改良。後來不知道有沒有「智慧」型的系統讓電腦下棋有辦法藉由勝負來自動調整內部的參數，進而最佳化整個下棋系統這方面我沒有研究，不知道最新的技術到哪裡了據我所知，擊敗世界西洋棋人類冠軍的程式 (深藍) 就沒有辦法自動學習。 : 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。審局才是最難的，好的審局能夠幫忙搜索的最佳化如果總是走那些最佳的路徑，就越早能夠截斷不需要搜索的路徑但是審局到底需要考慮哪些要素，這恐怕不是簡單的 PCA 有辦法做得到的。也因此傳統 (或者說是停滯多年的技術) 的方法都是讓專家來決定如何判斷目前盤面的好壞但是不同的專家對於相同的盤面卻不一定有相同的見解也許一個專家說大優，另一個專家卻會說失勢到底結論是大優還是失勢，用專家系統是難以做這種衝突的決策的。 : 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。是的，效果好壞才是硬道理。 : 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。自修也不是不行，我就是自修過棋類的人工智慧才會說太慢、半桶水之類的後來我跑去做智慧型的影像處理，念過的人工智慧課程和技術都難以套用在下棋的程式正在悶下棋人工智慧到底要怎麼突破現有的技術呢！就是因為這樣才會建議新進：「快去讀 Ph.D 然後出國比賽為國爭光吧！」不過現在想起來自己好像有點自私，因為並不是所有人都想研究得那麼深入…… 在此先個道歉最近在關心即時戰略要怎麼寫人工智慧但是時間愈來愈少，實在沒辦法像以前那樣的熱血亂衝亂做的只好在一旁觀望未來的人工智慧會變成什麼樣子囉！ -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 140.116.246.224