象棋 人工智能 python 象棋人工智能软件下载
国际象棋人工智能软件chessdb 第1章软件概述国际象棋人工智能软件（以下简称chessdb），是用VB.NET语言开发的一款Windows桌面应用程序。基本功能包括：
l 编辑棋局
l 保存棋谱
l 打开棋谱
l 人工智能分析局面
其他选项有：
l 旋转棋盘
l 翻转棋子
l 设置格子颜色
该软件的特点是兼容性好，无需安装，双击文件即可打开。而且，棋力水平高，适合各个水平的棋手作为辅助工具使用。
1.1开发背景国际象棋（Chess）是欧美国家比较流行的一种智力游戏，近年来在国内也已经非常普及，而且经常举办各种规模的赛事。越来越多的家长愿意让自己的孩子学习国际象棋，提高智力水平。
但是，适合国人推演棋局的人工智能软件却不多，本软件的设计是为了让更多人了解国际象棋，借助本软件的分析功能进一步提高棋手的竞技水平。
1.2设计思路棋类游戏的软件开发，首选窗体应用程序，利用图像控件呈现棋子效果。因此，本软件的实现必须考虑如下多个方面：
l 国际象棋棋盘的正常显示
l 棋子的正常显示
l 棋子按照行棋规则正常移动
l 行棋过程中记录前后移动的坐标
l 棋谱的保存
l 棋谱的打开
l 在任意一个局面下分析局面
除了实现以上基本功能外，还需要从方便用户使用的角度，设计如下选项：
l 设置深格、浅格颜色
l 棋盘旋转
l 棋子翻转
这些设置应该保存于注册表，下次启动软件时直接使用上次的设置。
棋盘的实现，采用了64个PictureBox控件，每个控件具有BackColor属性和Image属性，其中BackColor通常为纯色，用于显示格子颜色。而Image属性是一个图像，在行棋的过程中利用不断修改Image属性实现走棋的效果。也就是说，行棋过程中，所有的控件位于原地不动，只是更改了相应控件的图像。
在手动走棋过程中，还需要对行棋行为按照国际象棋行棋规则进行约束，否则，拿起任何一个棋子都可以移动或吃掉另一个棋子。具体的行棋规则请参考其他资料。但是国际象棋有以下4个特殊的走棋方式，需要个别处理。
1.2.1王车易位当一方的王和车从未走动，而且王车之间没有任何棋子，此时王可以向车的方向一次移动两格，车越过王靠在王的另一侧。这个动作算一步棋。
王向a列的车易位，称为“长易位”，把王走到c1，并且把左侧的车走到d1。
王向h列的车易位，称为“短易位”，把王走到g1，并且把右侧的车走到f1。
需要另外注意的是：易位时必须考虑王经过的每个格子是否被对方将军，如果某个格子处于将军，则不具有易位条件。假设计划长易位，必须提前看一下e1、d1、c1这三个格子，是否被对方棋子将军。
长易位的结果：
短易位的结果：
1.2.2兵走两格
在初始局面，白黑双方各有8个兵，分别位于2线和7线。
在没有被对方将军的前提下，原位的兵可以直接向前移动两格，如果不是原位的兵，一次只能前进一格。
兵走两格的条件是，兵前面的两个格子都没有任何棋子。
上图的行棋结果是：
再看下图，白方e2兵前面有象，黑方a7兵前面有马，这两个兵都不具有走两格的条件。
1.2.3吃过路兵
吃过路兵的走法必须基于对方兵走两格。
假设白方e线的兵已经走到5线（对方境内），那么相邻的d线和f线，对方的原位兵如果走两格，白方就可以吃掉黑方的兵。
假设黑方走d7d5，那么白方可以认为黑方的兵在d6，直接走e5d6，并且把d5的兵从棋盘拿掉。
行棋的结果：
反之，当黑方的兵已经走到4线（白方境内），白方相邻线的原位兵前进两格，也有被吃过路兵的可能。
上图，当白方走b2b4，黑方可以走a4b3吃掉白兵。
此外，需要注意的是吃过路兵不是必须的，主吃方根据棋局形势可以选择吃，也可以任之不管。如果选择吃，必须立即吃掉，如果双方各走了其他的棋子，则吃过路兵的条件已丧失。
1.2.4底兵升变当一方的兵走到了对方棋盘的底线，这个兵必须变更为己方的后、车、马、象之一。
白方的兵走到了8线，或者黑方的兵走到了1线，都必须升变。
上图，如果轮白方走，b7兵既可以吃掉黑方马并且升变，也可以直接走到b8升变。
如果轮黑方走，c2兵走到c1升变。
假设白兵吃掉了黑马，软件弹出一个升变对话框，白方必须从中选择一个，通常选择后。
升变后的结果：
1.3软件的基本信息
软件名称：chessdb
文件类型：exe可执行程序
其他辅助文件：无
运行平台：Windows系统均可正常运行
第2章软件下载
联网用户可以访问：https://share.weiyun.com/R3QI4yfl
进入“工具大全”文件夹，下载chessdb.zip
也可以直接从如下链接下载：
下载后解压缩到任意路径，主文件是chessdb.exe，另一个a.txt是一个示例棋谱文件。
第3章功能说明
3.1软件概览
本软件的功能分布在窗体区域和主菜单中。
窗体区域包括：
l 棋盘和棋子
l FEN文本框
l 棋谱列表
l 招法列表
菜单包括：
l 文件：棋谱的保存和打开
l 选项：棋盘和棋子的外观设定
l 人工智能：设置是否显示招法
l 帮助
3.2编辑棋局
刚打开软件时，默认显示的是国际象棋初始局面。
由白方先行，用户使用鼠标点击白方的棋子，按照国际象棋行棋规则走棋即可。
如果不启用人工智能，白方、黑方均由软件的用户使用鼠标走棋。
棋谱可以保存为TXT文件，以后通过“文件”、“打开”再次查看棋谱
3.3查看棋谱一个棋谱由初始局面和棋招列表构成，棋招列表位于棋盘右侧，用户使用鼠标点击列表中的某项，或者按键盘的上下箭头，可以快速跳转到该局面。
同时，棋盘底部有一个FEN文本框，里面实时显示当前局面信息。
3.4编辑残局本软件未提供直接从棋盘编辑残局的方法。
用户可以直接修改FEN文本框的内容，按下回车键完成残局编辑。如果想编辑残局，用户需要事先了解FEN字符串的构成和含义。
FEN字符串把某个局面的棋子，使用字母代替，最后连成一个长的字符串，方便在不同的软件之间传递局面信息。
例如初始局面如下：
白方棋子对应的字母为：
车（R）、马（N）、象（B）、后（Q）、王（K）、兵（P）
黑方棋子是上述各个字母对应的小写。
如果把初始局面用字母代替，则结果为：
rnbqkbnr/pppppppp/8/8/8/8/PPPPPPPP/RNBQKBNR
其中/用于分行，数字表示连续的空白格子数。
编辑残局举例如下：
假设FEN文本框中的内容为：
rnbqkbnr/pppppppp/8/8/8/8/PPPPPPPP/RNBQKBNRwKQkq-01
用鼠标选中前面的rnbq，这4个字母，删掉，改写为数字4，表示4个空白格子。然后再把第二行的前面3个p，删掉，换成数字3。最后按下回车。
FEN文本框内容被修改为：
4kbnr/3ppppp/8/8/8/8/PPPPPPPP/RNBQKBNRwKQkq-01
棋盘局面为：
如果要设置残局该黑方行棋，将后面的w改为b即可。
3.5更改格子颜色
用户根据自己的爱好，可以修改深格和浅格的颜色。
点击菜单“选项”、“深格颜色”，弹出一个颜色选取对话框。
点击“确定”后，棋盘颜色发生了变化
3.6旋转棋盘
如果用户需要查看黑方，把白方当作对方，可以通过旋转棋盘来切换视图。
3.7翻转棋子
国际象棋平面棋子，一般默认是白黑双方的棋子都是正向的，沿着屏幕方向朝上。
有时候需要把对方的棋子方向调转，更好地分辨走棋方向。
3.8人工智能
软件默认是关闭人工智能功能的。如果要为白方支招，选择菜单“人工智能”、“显示白方招法”，使其处于勾选状态（也可按下快捷键Ctrl+W）。
这样，每当黑方走完一步棋，软件最右侧就自动显示白方的各种招法，用户一般选择最上面的招法即可。
例如使用鼠标点击右侧列表中的e2e4，软件会自动为白方走棋，结果为：
如果出现卡顿，耐心等待即可。
迈向第三代人工智能
本篇文章是博主在人工智能等领域学习时，用于个人学习、研究或者欣赏使用，并基于博主对人工智能等领域的一些理解而记录的学习摘录和笔记，若有不当和侵权之处，指出后将会立即改正，还望谅解。文章分类在学习摘录和笔记专栏：
学习摘录和笔记（8）---《迈向第三代人工智能》
迈向第三代人工智能原文/论文出处：
题目：《迈向第三代人工智能》
作者：张钹,朱军,苏航
时间：2020–09–22
来源：中国科学:信息科学
文章摘要：人工智能(artifificialintelligence，AI)自1956年诞生以来，在60多年的发展历史中，一直存在两个相互竞争的范式， 即符号主义与连接主义(或称亚符号主义)。二者虽然同时起步， 但符号主义到20世纪80年代之前一直主导着AI的发展，而连接主义从20世纪90年代才逐步发展起来，到21世纪初进入高潮，大有替代符号主义之势。
这两种范式只是从不同的侧面模拟人类的心智(或大脑)，具有各自的片面性，依靠单个范式不可能触及人类真正的智能.需要建立新的可解释和鲁棒的AI理论与方法，发展安全、可信、可靠和可扩展的AI技术。
为实现这个目标，需要将这两种范式结合起来，这是发展AI的必经之路。 本文将阐述这一思想，为叙述方便，称符号主义为第一代AI，称连接主义为第二代AI，将要发展的AI称为第三代AI。
1第一代人工智能符号AI与人类理性智能一样具有可解释性和容易理解.。符号AI也存在明显的局限性， 目前已有的方法只能解决完全信息和结构化环境下的确定性问题。
其中最具代表性的成果是IBM“深蓝”国际象棋程序。
2第二代人工智能对于感官信息：
符号主义主张：以某种编码的方式表示在(记忆)神经网络中，符号AI属于这一学派。
连接主义主张： 感官的刺激并不存储在记忆中，而是在神经网络中建立起“刺激–响应”的连接(通道)， 通过这个“连接”保证智能行为的产生。
1958年罗森布拉特(Rosenblatt)按照连接主义的思路， 建立一个人工神经网络(artifificialneuralnetwork， ANN)的雏形——感知机(perceptron)。
如果拥有一定质量的大数据， 由于深度神经网络的通用性(universality)，它可以逼近任意的函数， 因此利用深度学习找到数据背后的函数具有理论的保证。
2016年3月谷歌围棋程序AlphaGo打败世界冠军李世石，是第二代AI巅峰之作，因为在2015年之前计算机围棋程序最高只达到业余五段。
3第三代人工智能第一代知识驱动的AI，利用知识、算法和算力3个要素构造AI，第二代数据驱动的AI，用数据、算法与算力3个要素构造AI。
第三代AI其发展的思路：
把第一代的知识驱动和第二代的数据驱动结合起来，通过同时利用知识、数据、算法和算力等4个要素，构造更强大的AI.。目前存在双空间模型与单一空间模型两个方案。
3.1双空间模型双空间模型如图2所示，它是一种类脑模型，符号空间模拟大脑的认知行为，亚符号(向量)空间模拟大脑的感知行为。
这两层处理在大脑中是无缝融合的， 如果能在计算机上实现这种融合，AI就有可能达到与人类相似的智能，从根本上解决目前AI存在的不可解释和鲁棒性差的问题。
为了实现这种目标，需要解决以下3个问题：（1）知识与推理：Watson关于知识表示和推理方法的以下经验值得借鉴:
1)从大量非结构化的文本自动生成结构化知识表示的方法，
2)基于知识质量的评分表示知识不确定性的方法，
3)基于多种推理的融合实现不确定性推理的方法。
（2）感知：目前的研究只能提取部分的语义信息，还不能做到提取不同层面上的语义信息,如整体”、“部件”和“子部件”等,达到符号化的水平，因此仍有许多工作有待研究。
（3） 强化学习：通过感官信息有可能学到一些基本知识(概念)，不过仅仅依靠感官信息还不够，比如“常识概念”，如“吃饭”“睡觉”等仅依靠感官难以获取，只有通过与环境的交互，即亲身经验之后才能获得，这是人类最基本的学习行为，也是通往真正AI的重要道路。
强化学习(reinforcementlearning)就是用来模拟人类的这种学习行为，它通过“交互–试错”机制，与环境不断进行交互进而学习到有效的策略，很大程度上反映了人脑做出决定的反馈系统运行机理。
-------语义空间即语言意义的世界。一般来说，信息是意义和符号的统一体，内在的意义只有通过一定的外在形式（动作、表情、文字、音声、图画、影像等符号）才能表达出来。因此，每一种符号体系在广义上都是传达意义的语言，它们所表达的意义构成了特定的语义空间。
强化学习的核心目标就是选择最优的策略，使得预期的累计奖励最大。
但是在不确定性、不完全信息、数据或者知识匮乏的场景下， 目前强化学习算法的性能往往会出现大幅度的下降， 这也是目前强化学习所面临的重要挑战。
存在的典型问题：
(1)部分观测马氏决策过程中强化学习
(2)领域知识在强化学习中的融合机制
(3)强化学习和博弈论的结合
3.2单一空间模型单一空间模型是以深度学习为基础，将所有的处理都放在亚符号(向量)空间，这显然是为了利用计算机的计算能力，提高处理速度。
关键问题：
1.符号表示的向量化
2.深度学习方法的改进
3.贝叶斯深度学习
4.单一空间中的计算
总结为了实现第三代AI的目标，最好的策略是同时沿着这两条路线前进，即三空间的融合，如图10所示。这种策略的好处是，既最大限度地借鉴大脑的工作机制，又充分利用计算机的算力，二者的结合，有望建造更加强大的AI。
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