从计算机博弈到机器人足球——人工智能长期而持续的挑战

《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答：人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。

人工智能是相对于人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。

1.2答：“智能"一词源于拉丁“Legere”，意思是收集、汇集，智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。

所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。

智力是针对具体情况的，根据不同的情况有不同的含义。

“智力”是指学会某种技能的能力，而不是指技能本身。

1。

3答：专家系统是一个智能的计算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。

即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统.1。

4答:自然语言处理—语言翻译系统，金山词霸系列机器人-足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2。

1解答：（1）状态空间（State Space）是利用状态变量和操作符号,表示系统或问题的有关知识的符号体系,状态空间是一个四元组(S，O，S0，G）：S-状态集合；O—操作算子集合;S0—初始状态，S0⊂S；G—目的状态，G⊂S,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。

状态空间一解是一有限操作算子序列,它使初始状态转换为目标状态:O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)(2）谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展，它将原子命题分解成客体和谓词两个部分.与命题逻辑中命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词（命题函数）公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念.一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。

（3)语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法.即用一个有向图表示概念和概念之间的关系，其中节点代表概念，节点之间的连接弧(也称联想弧)代表概念之间的关系。

阿尔法狗胜了，意味着什么李世石输了，输得非常干脆。

一个刚出道、完全不知道门派和师承的毛孩子，用一把轻飘飘的竹剑，将当世顶尖高手挑落马下。

千万不要用国人的鸡贼思维来看待这场巅峰之战。

以韩国棋手的血性，李世石不可能配合谷歌演一场假戏。

他不仅要捍卫自己的荣誉，还要捍卫人类的尊严和自信。

他清楚地知道，如果他输给了阿尔法狗，那究竟意味着什么。

我认真地把人机对弈的棋谱打了两遍，内心非常震撼。

阿尔法狗的精妙计算能力就不说了，它在对弈中表现出的“个性”简直让人瞠目结舌。

它有着超凡的大局观，洞悉整个棋盘上的所有薄弱之处。

对自己的弱点，它两度自补，显得很“猥琐”。

但对李世石看似无懈可击的地盘则毫不犹豫地出击，近乎一剑封喉。

它在“脱先”时的那种气定神闲，宛如成竹在胸的世外高人，带给对手凛然的压迫感。

无论接下来胜负如何，有一点已经可以肯定，阿尔法狗已经是无可争议的顶尖围棋高手，没有任何人敢于小觑它的实力。

至于未来，则必定属于它。

为什么人工智能与李世石的对弈如此牵动人心？如果对围棋缺乏了解，可能很难懂得个中奥妙。

围棋是一种古老的策略游戏，胜负不仅取决于精妙的计算，还和棋手的个性修养、文化底蕴、临场状态等息息相关。

从一个顶尖棋手的棋谱中，你几乎可以窥见他的小宇宙。

曾经有一种观点认为，由于围棋的极度复杂性和深厚的文化秉性，人工智能几乎不可能战胜人类。

但这一天终于还是来了，而且来得如此之快、如此之突兀。

高手对弈中，情感是一种强大的致胜因素。

阿尔法狗的冷酷之处，是完全视人类情感如无物。

它不屑于“试应手”之类试探人性的着法，而是表现出纯粹的理性，表现出一种奴役般的力量。

或者换一种说法，在阿尔法狗那里，情感可以视为一种凭借“运算”就能准确把握的信息。

倘若有一天它真的进化到这种程度，人性在它眼里很可能只是完美世界里的一种冗余程序，大可以一键删除。

那不就是《黑客帝国》曾经展现给我们的未来景观吗？在电影中，墨菲斯对尼奥说：欢迎来到实在界废墟。

足球机器人的研究现状及发展摘要:足球可谓是全球最受欢迎的运动。

随着机器人技术的不断进步，让机器人也会踢足球不再是天方夜谭。

当前的足球机器人虽然不能完全像人一样比赛，但在足球的基本功如快速移动、传球、射门、甚至相互配合方面已取得了令人惊叹的成就。

机器人足球系统的研究涉及非常广泛的领域，包括机械电子学、机器人学、传感器信息融合、智能控制、通讯、计算机视觉、计算机图形学、人工智能等等，吸引了世界各国的广大科学研究人员和工程技术人员的积极参与。

为了促进足球机器人技术的发展，FIRA国际机器人足球联合会和ROBOTCUP 国际机器人足球世界杯赛等机器人足球赛事组织先后成立。

本文将简要阐述足球机器人的基本原理，介绍世界各国对足球机器人系统的最新研究成果，并展望足球机器人的前景。

关键词：足球机器人、智能、子系统、结构一、足球机器人系统简介足球智能机器人系统是多个机器人活动在一个实时、噪声以及对抗性的复杂环境下，通过协作、配合朝一个共同的目标行动。

它包括：智能机器人系统、智能体数据结构设计多智能系统、实时图像处理与模式识别、移动机器人技术、机器的传动与控制、传感器与数据融合和无线通讯等等。

中型组足球机器人比赛是近几年国内外新兴一个组别，它要求多个机器人在完全自主的状态下完成控球，传球，配合，射门等动作，相当于一个分布式多智能体控制系统。

其中需要解决的关键问题包括，图像采集以及信号处理，路径规划，无线通讯，控制决策，多传感器信息融合等技术。

足球机器人系统大致由四个子系统构成：实时多目标跟踪的视觉子系统,基于人工智能的决策子系统，无线通讯子系统，机器人小车子系统。

二、足球机器人硬件结构分析以小型足球机器人为例，其硬件根据功能划分,主要由6 部分组成:行走机构、击球机构、带球机构、电路部分(决策,控制和通信等电路) 、电源装置及辅助部分(小车底盘,外罩) 。

2.1 行走机构小型足球机器人小车通常有两轮式、三轮式或履带式。

计算机博弈：人工智能的前沿领域——全国大学生计算机博
弈大赛
王骄;徐心和
【期刊名称】《计算机教育》
【年(卷),期】2012(000)007
【摘要】1 计算机博弈的由来与发展rn计算机博弈，亦称机器博弈，是Computer Games的“狭义”翻译，即指通过计算机给出着法，与人类选手或另一个计算机进行各种棋类的对弈，例如比赛象棋、西洋跳棋、黑白棋等。

近年来，大家又开始研究让计算机进行牌类对弈，例如打扑克牌、打麻将等。

这都是要让计算机像人类一样，能够思维、判断和推理，做出理性决策。

显然，这是人工智能领域的挑战性课题。

【总页数】5页(P14-18)
【作者】王骄;徐心和
【作者单位】东北大学机器博弈研究室,辽宁沈阳110004;东北大学机器博弈研究室,辽宁沈阳110004
【正文语种】中文
【中图分类】G642
【相关文献】
1.从计算机博弈到机器人足球——人工智能长期而持续的挑战 [J], 徐心和
2.人工智能烽火点燃中国象棋——记"浪潮杯"首届中国象棋计算机博弈锦标赛暨
2006中国机器博弈学术研讨会、"浪潮杯"首届中国象棋人机大战 [J], 林健;黄鸿;刘进长
3.全国计算机博弈锦标赛落幕 [J], 无
4.新工科背景下计算机类专业技能竞赛成绩综析与发展策略——以计算机博弈大赛为例 [J], 李婵;彭兴
5.开局库在点格棋计算机博弈系统中的应用 [J], 靳淑娴;高铭;王修锴
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博弈人工智能领域研究论文随着人工智能技术的快速发展，博弈人工智能（Game AI）作为其一个重要分支，已经成为计算机科学、人工智能和博弈论等领域研究的热点。

博弈人工智能主要研究如何利用人工智能技术解决博弈问题，包括但不限于棋类游戏、电子游戏、经济决策等领域。

本文将从博弈人工智能的基本概念、发展历程、关键技术、应用领域以及未来发展趋势等方面进行探讨。

一、博弈人工智能的基本概念博弈人工智能是指在博弈论的基础上，利用人工智能技术来模拟、分析和解决各类博弈问题。

博弈问题通常涉及到多个参与者在有限信息、有限资源和竞争性环境下的决策过程。

在博弈人工智能中，研究者们试图开发出能够理解博弈规则、评估策略、预测对手行为并制定最优决策的智能系统。

二、博弈人工智能的发展历程博弈人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，当时计算机科学家开始尝试用计算机程序来解决一些简单的棋类游戏。

然而，直到1997年IBM的深蓝（Deep Blue）战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，博弈人工智能才真正引起了广泛关注。

此后，随着计算能力的提升和算法的创新，博弈人工智能在多个领域取得了突破性进展。

三、博弈人工智能的关键技术1. 搜索算法：博弈人工智能中的搜索算法主要用于在可能的行动空间中寻找最优解。

常见的搜索算法包括深度优先搜索、广度优先搜索、蒙特卡洛树搜索（MCTS）等。

2. 评估函数：评估函数用于评估当前局面的好坏，是博弈人工智能决策过程中的关键组成部分。

评估函数的设计通常依赖于领域知识和经验。

3. 学习机制：学习机制允许博弈人工智能系统通过与环境的交互来不断优化其策略。

这包括监督学习、强化学习等方法。

4. 多智能体系统：在多参与者的博弈问题中，多智能体系统能够模拟不同智能体之间的交互和协作。

四、博弈人工智能的应用领域1. 棋类游戏：从国际象棋到围棋，博弈人工智能在棋类游戏中的应用已经非常成熟。

2. 电子游戏：在电子游戏中，博弈人工智能可以用于生成具有挑战性的非玩家角色（NPC）。

人工智能之计算机博弈相关研究报告摘要：计算机博弈（也称机器博弈），是一个挑战无穷、生机勃勃的研究领域，是人工智能领域的重要研究方向，是机器智能、兵棋推演、智能决策系统等人工智能领域的重要科研基础。

机器博弈被认为是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。

国际象棋的计算机博弈已经有了很长的历史，并且经历了一场波澜壮阔的“搏杀”，“深蓝”计算机的胜利也给人类留下了难以忘怀的记忆。

中国象棋计算机博弈的难度绝不亚于国际象棋，不仅涉足学者太少，而且参考资料不多。

在国际象棋成熟技术的基础上，结合在中国象棋机器博弈方面的多年实践，总结出一套过程建模、状态表示、着法生成、棋局评估、博弈树搜索、开局库与残局库开发、系统测试与参数优化等核心技术要点,最后提出了当前研究的热点与方向。

关键词：极大极小树、人工智能、计算机博弈1.计算机博弈--人工智能的经典领域1.1发展历史计算机博弈，历来是人工智能的一个重要的研究领域，早期人工智能的研究实践，正是从计算机下棋开始。

因为人类开发下棋软件，目的是让计算机模仿人脑进行思维，如果能够掌握下棋的本质，也许就掌握了人类智能行为的核心，那些能够存在与下棋活动中的重大原则，或许就存在于其它人格需要人类智能的活动中。

所以说，下棋软件某种意义上可以代表人工智能的发展程度从上世纪六十年代的”跳棋机”到1997年的’’深蓝”,计算机下棋程序在人机博弈中取得了一个又一个胜利，但是这些程序虽然属于人工智能范畴，实际上它们并没有多少”智”的成分，主要部分都是在可行范围内搜索。

各种研究也大都是怎样使搜索更快更有效。

它们缺乏”智”的成分的根本原因，是我们自己并不清楚人类是以怎样的形式思考的。

比如你写一个名字问一位教师，这人是不是他班上的学生。

教师马上可以回答是或不是。

如果你问计算机，计算机搜索很快，全走一边几乎可以瞬间完成。

但我们知道教师是不可能在短时间内把我们所有学生的名单过一遍的。

类似的，我们看到一个人的照片，马上就知道我们以前见没见过这个人，我们不可能在短时间内把我们以前见过的人都检查一遍，那么我们是怎样得出结论的呢？现在我们对此还不是完全清楚[]i。