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机器之心今天，我们来教AI下国际象棋


选自medium
作者：Ansh Gaikwad
机器之心编译
编辑：陈萍
国际象棋是一种在棋盘上玩的双人战略棋盘游戏 ， 棋盘格式为 64 格 ， 排列在 8×8 网格中 。 有人无聊的时候会找电脑下国际象棋 ， 但也有人无聊了会教电脑下棋 。
机器之心今天，我们来教AI下国际象棋
本文插图
国际象棋可以说是最棒的棋盘游戏之一 ， 它是战略战术和纯技术的完美融合 。 每位玩家开局时各有 16 枚棋子：一王、一后、两车、两马、两象和八兵 ， 各具不同功能与走法 。 真人对弈可以凭借玩家的经验 ， 步步为营 。 那么 ， 对于一个机器——计算机 ， 你该如何教会它下棋？近日 ， 有人在 medium 上发表了一篇文章 ， 详细解释了如何教计算机玩国际象棋 。
本文将从 5 个方面进行介绍：
Board 表示；
Board 评估；
移动选择；
测试 AI；
接口测试 。
在开始之前 ， 你只需要提前安装 Python3 。
Board 表示
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首先 ， 你需要对棋子背后的逻辑进行编码 ， 即为每个棋子分配每一次可能的合法移动 。
python-chess 库为我们提供了棋子的移动生成和验证 ， 简化了工作 ， 安装方式如下：
python-chess 库安装好后 ， 导入 chess 模块并进行初始化：
在 notebook 中的输出如下所示：
机器之心今天，我们来教AI下国际象棋
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board 对象是一个完整的 board 表示 ， 该对象为我们提供了一些重要的函数 ， 例如 ， board.is_checkmate() 函数检查是否存在将杀（checkmate） ， board.push() 函数附加一个移动 ， board.pop() 函数撤销最后一次移动等 。 阅读完整的文档请参阅：https://python-chess.readthedocs.io/en/latest/
Board 评估
为了对 board 进行初步评估 ， 必须考虑一位大师在各自比赛中的想法 。
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我们应该想到的一些要点是：
避免用一个小棋子换三个兵；
象总是成对出现；
避免用两个小棋子换一辆车和一个兵 。
将上述要点以方程形式进行表达：
象 > 3 个兵 & 马 > 3 个兵；
象 > 马；
象 + 马 > 车 + 兵 。
通过化简上述方程 ， 可以得到：象 > 马 > 3 个兵 。 同样 ， 第三个方程可以改写成：象 + 马 = 车 + 1.5 个兵 ， 因为两个小棋子相当于一个车和两个兵 。

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使用 piece square table 来评估棋子 ， 在 8x8 的矩阵中设置值 ， 例如在国际象棋中 ， 在有利的位置设置较高的值 ， 在不利的位置设置较低的值 。
例如 ， 白色国王越过中线的概率将小于 20% ， 因此我们将在该矩阵中将数值设置为负值 。
再举一个例子 ， 假设皇后希望自己被放在中间位置 ， 因为这样可以控制更多的位置 ， 因此我们将在中心设置更高的值 ， 其他棋子也一样 ， 因为国际象棋都是为了保卫国王和控制中心 。
理论就讲这些 ， 现在我们来初始化 piece square table：
通过以下四种方法得到评估函数：
第一步检查游戏是否还在继续 。
这个阶段的背后编码逻辑是：如果它在 checkmate 时返回 true ， 程序将会检查轮到哪方移动 。 如果当前轮到白方移动 ， 返回值为 - 9999 ， 即上次一定是黑方移动 ， 黑色获胜；否则返回值为 + 9999 ， 表示白色获胜 。 对于僵局或比赛材料不足 ， 返回值为 0 以表示平局 。


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