【正文】 們一般認(rèn)為，只有人類才具有感知精神，而且以此與機(jī)器相別。按照人工智能的觀點(diǎn)，人類有可能用機(jī)器來(lái)規(guī)劃自己的未來(lái)，甚至可以把這個(gè)規(guī)劃問(wèn)題想象為一類狀態(tài)空間搜索。人工智能對(duì)社會(huì)的影響v 　　 (1)機(jī)器人必須絕對(duì)服從人類，除非這種服從有害于人類。 我們必須保持高度警惕 ,防止人工智能技術(shù)被用于反對(duì)人類和危害社會(huì)的犯罪 (有的人稱之為 “智能犯罪 ”)。人工智能對(duì)社會(huì)的影響v 　　人工智能的應(yīng)用將會(huì)越來(lái)越普及，正在逐步進(jìn)入家庭，使用 機(jī)頂盒 技術(shù)的智能化電器已問(wèn)世。 這種努力的結(jié)果，可能導(dǎo)致知識(shí)的某些改善，以便能夠比較容易地推斷出令人感興趣的新的真理。由于采用人工智能技術(shù)，綜合應(yīng)用語(yǔ)法、語(yǔ)義和形式知識(shí)表示方法，我們有可能在改善知識(shí)的自然語(yǔ)言表示的同時(shí)，把知識(shí)闡述為適用的人工智能形式?！　【C上分析我們知道，人工智能技術(shù)對(duì)人類的社會(huì)進(jìn)步、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和文化提高都有巨大的影響?！　?博弈有很多種，我們討論最簡(jiǎn)單的 二人零和、全信息、非偶然 博弈，其特征如下：　　 (1)　　 (3)　　三、博弈樹(shù)搜索v 在博弈過(guò)程中，任何一方都希望自己取得勝利?！　∪?、博弈樹(shù)搜索v這樣，如果站在某一方 (如 MAX方，即 MAX要取勝 )，把上述博弈過(guò)程用圖表示出來(lái)，則得到的是一棵 與或樹(shù) 。(2)(3)其基本思想或算法是：　　設(shè)博弈的雙方中一方為 MAX，另一方為 MIN?！　?(3)這樣計(jì)算出的父節(jié)點(diǎn)的得分稱為倒推值。極小極大分析法v 在博弈問(wèn)題中，每一個(gè)格局可供選擇的行動(dòng)方案都有很多，因此會(huì)生成十分龐大的博弈樹(shù)。如此進(jìn)行下去，直到取得勝敗的結(jié)果為止，至于每次生成博弈樹(shù)的深度，當(dāng)然是越大越好，但由于受到計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)空間的限制，只好根據(jù)實(shí)際情況而定。 比如下圖中就是 MIN取勝的棋局。v設(shè)棋局為 P，估價(jià)函數(shù)為 e(P)。若 P是 MAX必勝的棋局，則 e(P)＝ +∞。一字棋游戲極小極大分析法v要注意利用棋盤位置的對(duì)稱性 ,在生成后繼節(jié)點(diǎn)的位置時(shí)，下列博弈結(jié)局 圖 下一步， MAX又在新的格局下搜索兩層，產(chǎn)生如圖 。應(yīng)用于一字棋的極小極大搜索過(guò)程 (第二階段 )現(xiàn)在， MIN可以看出 MAX必然在他的下一走步中獲勝，因此， MIN只好認(rèn)輸?！　 首先分析極小極大分析法效率，上述的極小極大分析法，實(shí)際是先生成一棵博弈樹(shù)，然后再計(jì)算其倒推值，至使極小極大分析法效率較低。αβ剪枝技術(shù) MIN節(jié)點(diǎn)的其余子節(jié)點(diǎn)了 (因?yàn)檫@些節(jié)點(diǎn)的估值對(duì) MIN父節(jié)點(diǎn)的倒推值已無(wú)任何影響 對(duì)于一個(gè)或節(jié)點(diǎn) MAX，若能估計(jì)出其倒推值的下確界 α，并且這個(gè) α值不小于 　　MIN節(jié)點(diǎn) (包括起始節(jié)點(diǎn) )的 β值永不增加。一個(gè) MIN節(jié)點(diǎn)的 β值等于其后繼節(jié)點(diǎn)當(dāng)前最小的最終倒推值。一步棋第一階段部分搜索樹(shù)由于 α值不比 β值小，故可以終止節(jié)點(diǎn) B的搜索。v例： αβ剪枝技術(shù)的例子，如下圖所示?，F(xiàn)在假設(shè)我們采用 αβ剪枝技術(shù)來(lái)引導(dǎo)深度優(yōu)先搜索。v 我們注意到原先 41個(gè)端節(jié)點(diǎn)只有 18個(gè)必須估值，可見(jiàn)說(shuō)明 αβ方法能夠有效地提高效率。而且在一次搜索期間修剪的枝數(shù)取決于早期的 α、 β值與最終倒推值之間的近似程度?！　?如果在深度優(yōu)先搜索過(guò)程中第一次就遇到這個(gè)端節(jié)點(diǎn)，則修剪枝數(shù)最大。要進(jìn)行 αβ修剪，必須至少使某一部分的搜索樹(shù)生長(zhǎng)到最大深度，因?yàn)?α和 β值必須以端節(jié)點(diǎn)的靜態(tài)估值為依據(jù)。發(fā)生修剪的那些節(jié)點(diǎn)用 “”表示。 MAX節(jié)點(diǎn)用方塊表示， MIN節(jié)點(diǎn)用圓圈表示 )。v 畫出根節(jié)點(diǎn)、節(jié)點(diǎn) A及 5個(gè)兒子，計(jì)算并標(biāo)上這些節(jié)點(diǎn)的靜態(tài)估值， A的 5個(gè)兒子節(jié)點(diǎn)的靜態(tài)估值的最小值是 1，因此節(jié)點(diǎn) A的倒推值為 1，從而起始節(jié)點(diǎn)的倒推值的下界 α定為 1，當(dāng)然有可能比 1更小，因?yàn)樗衅渌膬鹤庸?jié)點(diǎn)。圖 一個(gè) MAX節(jié)點(diǎn)的 α值等于其后繼節(jié)點(diǎn)當(dāng)前最大的最終倒推值。v 從算法中看到：　 (1)了 )。這一過(guò)程稱為 α剪枝。對(duì)于一個(gè)與節(jié)點(diǎn) MIN，若能估計(jì)出其倒推值的上確界 β，并且這個(gè) β值不大于 　　 αβ剪枝技術(shù)的基本思想或算法是，邊生成博弈樹(shù)邊計(jì)算評(píng)估各節(jié)點(diǎn)的倒推值，并且根據(jù)評(píng)估出的倒推值范圍，及時(shí)停止擴(kuò)展那些已無(wú)必要再擴(kuò)展的子節(jié)點(diǎn)，即相當(dāng)于剪去了博弈樹(shù)上的一些分枝，從而節(jié)約了機(jī)器開(kāi)銷，提高了搜索效率。一字棋游戲極小極大分析法v在這棵樹(shù)中某些端節(jié)點(diǎn) (例如其中一個(gè)標(biāo)記著A)代表 MIN獲勝，因此它們的估值為 —∞ 。而 MIN為了避免立即敗北被迫走了另一步，從而產(chǎn)生如下棋局： MAX再次搜索，產(chǎn)生如圖 所示的樹(shù)。圖 應(yīng)用于一字棋的極小極大搜索過(guò)程 (第一階段 )一字棋游戲極小極大分析法v由于右圖所示位置具有最大的倒推值，它應(yīng)當(dāng)選取為 MAX的第一步（正好是 MAX的最好的優(yōu)先走步）。圖 經(jīng)過(guò)兩層搜索生成的博弈樹(shù)，靜態(tài)估值記在端節(jié)點(diǎn)下面，倒推值記在圓圈內(nèi)。若 P是 B必勝的棋局，則 e(P)＝ ∞。一字棋游戲極小極大分析法v (1)　為了不致于生成太大的博弈樹(shù)，假設(shè)每次僅擴(kuò)展兩層。 可行的辦法是只生成一定深度的博弈樹(shù)，然后進(jìn)行極小極大分析 ,找出當(dāng)前最好的行動(dòng)方案。如果一個(gè)行動(dòng)方案能獲得較大的倒推值，則它就是當(dāng)前最好的行動(dòng)方案。(4)此時(shí)估算出來(lái)的得分稱為靜態(tài)估值?！　?(2)在博弈問(wèn)題中，每一個(gè)格局可供選擇的行動(dòng)方案都有很多，因此會(huì)生成十分龐大的博弈樹(shù)，如果試圖通過(guò)直到終局的與或樹(shù)搜索而得到最好的一步棋是不可能的，比如曾有人估計(jì)，西洋跳棋完整的博弈樹(shù)約有 1040個(gè)節(jié)點(diǎn)?！　∥覀兗俣?MAX先走，處于奇數(shù)深度級(jí)的節(jié)點(diǎn)都對(duì)應(yīng)下一步由 MAX