【正文】 　　起始節(jié)點(diǎn)的最終倒推值等于某個(gè)端節(jié)點(diǎn)的靜態(tài)估值。由 αβ剪枝技術(shù)生成的子樹(shù)在圖中用粗樹(shù)枝表示?！　?　　 αβ剪枝技術(shù) 了 )。于是在極小極大分析法的基礎(chǔ)上提出了 αβ剪枝技術(shù)。應(yīng)用于一字棋的極小極大搜索過(guò)程 (第三階段 ) 一字棋游戲極小極大分析法v都是相同的棋局 (在博弈中，一宇棋的分枝系數(shù)比較小起初是由于對(duì)稱性，而后是由于棋盤上未布子的空格減少所致 )。 一字棋游戲極小極大分析法v設(shè)有九個(gè)空格，由 MAX， MIN二人對(duì)弈，輪到誰(shuí)走棋誰(shuí)就往空格上放一只自己的棋子，誰(shuí)先使自己的棋子構(gòu)成 “三子成一線 ”(同一行或列或?qū)蔷€全是某人的棋子 )，誰(shuí)就取得了勝利。　　 (5)極小極大分析法v 然后為其中的一方 (例如 MAX)尋找一個(gè)最優(yōu)行動(dòng)方案。極小極大分析法v 所有自己一方獲勝的終局都是本原問(wèn)題，相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)是可解節(jié)點(diǎn)；所有使對(duì)方獲勝的終局都認(rèn)為是不可解節(jié)點(diǎn)。描述博弈過(guò)程的與或樹(shù)稱為博弈樹(shù)，它有如下特點(diǎn)：　　 任何一方在采取行動(dòng)前都要根據(jù)當(dāng)前的實(shí)際情況，進(jìn)行得失分析，選取對(duì)自已為最有利而對(duì)對(duì)方最為不利的對(duì)策，不存在擲骰子之類的 碰運(yùn)氣 因素。三、博弈樹(shù)搜索v 人工智能對(duì)文化的影響v 　　人工智能技術(shù)為人類文化生活打開(kāi)了許多新的窗口。　　 可以預(yù)料，將會(huì)出現(xiàn)更多的與人工智能的應(yīng)用有關(guān)的法律問(wèn)題，需要社會(huì)在實(shí)踐的基礎(chǔ)上從法律角度作出對(duì)這些問(wèn)題的解決方案。同時(shí)，人類有足夠的智慧和信心，能夠研制出防范、檢測(cè)和偵破各種智能犯罪活動(dòng)的智能手段。 　　任何新技術(shù)最大危險(xiǎn)莫過(guò)于人類對(duì)它失去了控制，或者是它落入那些企圖利用新技術(shù)反對(duì)人類的人手中。如果有一天，這些人開(kāi)始相信機(jī)器也能夠思維和創(chuàng)作，那么他們可能會(huì)感到失望，甚至感到威脅。又如，一旦專家系統(tǒng)的用戶開(kāi)始相信系統(tǒng) (智能機(jī)器 )的判斷和決定，那么他們就可能不愿多動(dòng)腦筋，變得懶惰，并失去對(duì)許多問(wèn)題及其求解任務(wù)的責(zé)任感和敏感性。實(shí)際上，近十多年來(lái)，社會(huì)結(jié)構(gòu)正在發(fā)生一種靜悄悄的變化?！　?人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響v 人工智能對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響v 所以這是一個(gè)始終得到重視，理論正在創(chuàng)立，方法日臻完善，但遠(yuǎn)未達(dá)到理想境地的研究領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí) 專家系統(tǒng)v 即來(lái)自人類專家的并已被證明對(duì)解決有關(guān)領(lǐng)域內(nèi)的典型問(wèn)題是有用的事實(shí)和過(guò)程。 v 也許程序設(shè)計(jì)并不是人類知識(shí)的一個(gè)十分重要的方面，但是它本身卻是人工智能的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。Language對(duì)數(shù)學(xué)中臆測(cè)的定理尋找一個(gè)證明或反證，確實(shí)稱得上是一項(xiàng)智能任務(wù)。在下棋程序中應(yīng)用的某些技術(shù)，如向前看幾步，并把困難的問(wèn)題分成一些比較容易的子問(wèn)題，發(fā)展成為搜索和問(wèn)題歸約這樣的人工智能基本技術(shù)。 維納系統(tǒng)地創(chuàng)建了控制論，根據(jù)這一理論，一個(gè)機(jī)械系統(tǒng)完全能進(jìn)行運(yùn)算和記憶。v推論三 :既然人是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)也是一個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)，那么我們就能夠用計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人的活動(dòng)。例如：一切金屬都是能夠熔解的；鐵是金屬；所以，鐵是能夠熔解的。人工智能（能力）是智能機(jī)器所執(zhí)行的通常與人類智能有關(guān)的功能，如判斷、推理、證明、識(shí)別、感知、理解、設(shè)計(jì)、思考、規(guī)劃、學(xué)習(xí)和問(wèn)題求解等思維活動(dòng)?！　?tasks)的機(jī)器?？茖W(xué)家已經(jīng)作出了汽車，火車，飛機(jī)，收音機(jī)等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？　　v 定義 1 intelligence)　　 人工智能（學(xué)科）是計(jì)算機(jī)科學(xué)中涉及研究、設(shè)計(jì)和應(yīng)用智能機(jī)器的一個(gè)分支。人們從很早就已開(kāi)始研究自身的思維形成，早在亞里士多德 (公元前 384322年 )在著手解釋和編注他稱之為三段論的演繹推理時(shí)就邁出了向人工智能發(fā)展的早期步伐，可以看作為原始的知識(shí)表達(dá)規(guī)范。圖 智能信息處理系統(tǒng)的假設(shè)　　v推論一 :既然人具有智能，那么他 (她 )就一定是個(gè)物理符號(hào)系統(tǒng)。維納認(rèn)為計(jì)算機(jī)是一個(gè)進(jìn)行信息處理和信息轉(zhuǎn)換的系統(tǒng)，只要這個(gè)系統(tǒng)能得到數(shù)據(jù)，機(jī)器本身就應(yīng)該能做幾乎任何事情。 1950年，圖靈發(fā)表了題為《計(jì)算機(jī)能思考嗎？》的論文，給人工智能下了一個(gè)定義，而且論證了人工智能的可能性。詢問(wèn)者只知道二人的稱呼是 X， Y，通過(guò)提問(wèn)以及回答來(lái)判斷，最終作出 X是 A， Y是 B或者 X是 B， Y是A的結(jié)論。 自動(dòng)編制一份程序來(lái)獲得某種指定結(jié)果的任務(wù)同證明一份給定程序?qū)@得某種指定結(jié)果的任務(wù)是緊密相關(guān)的。這些系統(tǒng)是在某個(gè)領(lǐng)域的專家 (他可能無(wú)法明確表達(dá)他的全部知識(shí) )與系統(tǒng)設(shè)計(jì)者之間經(jīng)過(guò)艱苦的反復(fù)交換意見(jiàn)之后建立起來(lái)的。正在開(kāi)發(fā)的新一代專家系統(tǒng)有分布式專家系統(tǒng)和協(xié)同式專家系統(tǒng)等。正如香克(R.隨著計(jì)算機(jī)系統(tǒng)價(jià)格的繼續(xù)下降，人工智能技術(shù)必將得到更大的推廣，產(chǎn)生更大的經(jīng)濟(jì)效益。 　　 　　 比如醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)萬(wàn)一出現(xiàn)失誤，導(dǎo)致醫(yī)療事故，怎么樣來(lái)處理，開(kāi)發(fā)專家系統(tǒng)者是否要負(fù)責(zé)任，使用專家系統(tǒng)者應(yīng)負(fù)什么責(zé)任，等等。人工智能能夠擴(kuò)大人們交流知識(shí)的概念集合，為我們提供一定狀況下可供選擇的概念，描述我們所見(jiàn)所聞的方法以及描述我們的信念的新方法。還有一些影響，可能是我們現(xiàn)在難以預(yù)測(cè)的?！　?(2)此時(shí)，如果我們站在 MAX方的立場(chǎng)上，則可供 MAX方選擇的若干行動(dòng)方案之間是 或 關(guān)系，因?yàn)橹鲃?dòng)權(quán)操在 MAX方手里，他或者選擇這個(gè)行動(dòng)方案，或者選擇另一個(gè)行動(dòng)方案，完全由 MAX方自已決定。自己一方擴(kuò)展的節(jié)點(diǎn)之間是 或 關(guān)系，對(duì)方擴(kuò)展的節(jié)點(diǎn)之間是 與 關(guān)系。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