具体描述
《象棋绝杀实战精选》实战局例（不考虑胜负因素）按杀法分类，共34章，精选了全国大赛中高手实战330局，以杀法为主线，着法精警，杀法犀利，引人入胜，特别是临门一脚或一招制胜，堪称杀法飞刀，耐人寻味，经得起推敲且非常实用，可提升读者的入局技巧和杀局功力。最后一章，精选了古谱残局120例，也按杀法分类，其局势惊险，棋路深奥，包含多种战术手段，颇具艺术魅力，学习其杀法的妙用，有助于开发拓展思路，丰富杀法技巧。
对于书城的棋类书籍，据笔者所闻，全面系统地介绍象棋基本杀法在实战中如何运用的图书尚未曾面世，笔者斗胆做一尝试，在安徽科学技术出版社的大力支持下，不揣冒昧，编撰了这本《象棋绝杀实战精选》一书，不敢说填补这一空白，但至少对初中级象棋爱好者进一步深层次地掌握杀法，灵活自如地运用杀法，将有较大的启迪，能有效帮助他们不断提高棋艺水平，这也是笔者编撰这《象棋绝杀实战精选》的宗旨和心愿。
棋局的彼岸：现代人工智能在策略游戏中的应用与未来图景 引言 在人类智慧与机器智能的交汇点，策略游戏的博弈领域始终是检验算法深度与计算能力的前沿阵地。本书并非聚焦于特定棋盘游戏的具体招法、布局或残局技巧，而是将视角提升至一个宏观的层面，深入探讨当代人工智能（AI）技术如何重塑我们对复杂策略决策的理解、分析与实践。我们将穿越传统棋盘的边界，探索那些驱动 AlphaGo 走向胜利、支撑深蓝击败人类的底层逻辑、算法框架以及由此引发的哲学思辨。 第一部分：从计算到洞察——策略游戏AI的演进历程 本部分将系统梳理策略游戏AI的发展脉络，它如何从早期的基于规则和专家系统的刻板模拟，一步步迈向依赖海量数据和深度学习的直觉式决策。 1. 早期探索与符号主义的局限 追溯到上世纪中叶，早期的计算机程序主要依赖于预先编程的规则库（如开局库、残局表）和启发式搜索算法（如 Minimax、Alpha-Beta 剪枝）。我们将详述这些算法的原理，它们如何通过评估函数的设定来衡量局面的优劣。重点分析这类方法的局限性，尤其是在面对搜索空间呈指数级增长的复杂游戏中，其“知识瓶颈”与“计算瓶颈”如何成为制约其超越人类高手的关键障碍。我们不会讨论任何特定棋类的开局理论，而是侧重于评估函数的构建哲学——如何用数学语言描述“好棋”的本质。 2. 蒙特卡洛树搜索（MCTS）的革命 蒙特卡洛方法在策略游戏中的引入被视为一场范式转移。本章将深入剖析 MCTS 的四个核心阶段：选择（Selection）、扩展（Expansion）、模拟（Simulation）和反向传播（Backpropagation）。我们将详细阐述 UCB（Upper Confidence Bound）算法如何在探索（Exploration）与利用（Exploitation）之间取得微妙的平衡。这一章节的重点在于理解，如何通过随机抽样和统计学原理，绕过对“完美”评估函数的依赖，从而有效处理高复杂度问题。 3. 深度学习的深度融合 策略游戏AI的现代篇章由深度神经网络书写。我们将详细解析卷积神经网络（CNN）在处理棋盘结构信息时的优势，以及如何利用策略网络（Policy Network）直接输出下一步落子的概率分布，以及价值网络（Value Network）对局面进行高精度评估。本书将严格区分策略网络和价值网络的训练目标与网络结构，例如，残差网络（ResNet）结构在处理深层特征提取时的重要性。探讨如何构建自对弈（Self-Play）的训练循环，这是实现从零开始学习（Tabula Rasa）的基石，重点在于数据生成的高效性与多样性，而非具体对弈的记录。 第二部分：超越棋盘——通用策略模型的构建与挑战 策略游戏不仅是娱乐，更是对决策科学的模拟。本部分关注如何将这些先进的AI技术泛化到更广阔的决策领域，并探讨当前面临的瓶颈。 1. 从零开始的学习范式与知识的获取 “从零开始”的学习机制，即不依赖人类历史对局数据的训练，是当前AI领域最具颠覆性的进展之一。本章将详细分析这种训练模式的内在逻辑：通过强化学习（Reinforcement Learning, RL），智能体通过与自身或环境的交互，不断优化其奖励信号。我们将讨论奖励函数的精确设计，以及如何通过重要性采样（Importance Sampling）等技术来提高样本利用率。这里关注的是如何让机器“发现”规律，而非被动“学习”人类已知的规律。 2. 泛化能力与领域迁移的研究 一个真正强大的策略AI，应当具备将从一个领域学到的知识迁移到另一个领域的能力。本部分将探讨如何设计跨领域的策略模型。例如，研究神经网络层在处理不同类型的网格结构或状态空间时的权重共享机制。讨论元学习（Meta-Learning）在加速新策略游戏适应性方面的潜力，即让AI学会“如何快速学习一个新游戏”，而非直接学会某个游戏。 3. 可解释性危机与人机协作的未来 随着AI决策深度的增加，其“黑箱”特性愈发明显。本章将探讨在策略决策领域，如何提高AI决策的可解释性（Explainability）。我们将分析不同的后验分析技术，例如梯度可视化、注意力权重分析等，如何帮助人类理解AI为何认为某个决策是“最优”的。同时，讨论人机协作的未来形态：AI不再是简单的对手，而是作为辅助分析工具，帮助人类决策者发掘那些超越直觉的复杂路径。这涉及到如何设计有效的交互界面，使得机器的洞察力能够无损地传递给人类。 第三部分：计算复杂性与策略博弈的边界 本部分将从理论计算机科学的角度，审视策略游戏的计算本质，并展望AI在解决开放性问题上的前景。 1. 判定性与复杂度的衡量 策略游戏的复杂性通常用判定性（Decidability）和计算复杂度（Computational Complexity）来衡量。我们将简要介绍 P vs NP 问题与策略博弈解法之间的关系。讨论如何利用博弈树搜索的界限来划分“可解”与“不可解”的策略空间。例如，虽然一些简单规则的游戏在计算上是可解的，但引入不完全信息或动态环境后，其复杂度会急剧上升。 2. 不完全信息博弈的挑战 许多现实世界的决策场景都涉及信息不对称。我们将专注于不完全信息博弈（Imperfect Information Games）中的AI解决方案，例如如何运用贝尔曼方程的近似求解和博弈论中的纳什均衡（Nash Equilibrium）概念。重点分析如何利用概率模型和贝叶斯推理来处理不确定性，这与纯粹的完全信息策略游戏有着本质的区别。 3. 开放式环境下的鲁棒性与适应性 最终，真正的策略博弈发生在开放、动态且规则可能模糊的环境中。本章将探讨如何构建具有高鲁棒性（Robustness）的策略AI，使其能够在面对环境噪声、对手作弊或规则微小变化时，依然能保持高效的性能。这要求AI不仅要精通已知策略，更要具备对“未定义区域”的合理推断能力，即构建一种适应性决策框架，使其能够在不断演化的策略空间中保持竞争力。 结语 本书通过对现代策略游戏AI技术的深入剖析，旨在揭示驱动复杂决策背后的普遍性算法原理。它是一次对计算智能边界的探索，而非对特定游戏战术的讲解。我们关注的是算法如何从数据中提炼出洞察力，以及这种洞察力如何指导我们在更广阔的、充满不确定性的决策场景中前行。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有