Komponenten i AI som gör det möjligt för ett datorschackspel att bli en bättre spelare efter varje match är
Machine Learning , särskilt
förstärkningslärande .
Så här fungerar det:
* Armeringsinlärning är en typ av maskininlärning där en AI -agent lär sig genom att interagera med sin miljö och få belöningar eller påföljder för sina handlingar.
* I ett schackspel är miljön schackbrädet, åtgärderna är de rörelser AI gör, och belöningen vinner spelet eller uppnår ett positivt resultat.
* Efter varje spel analyserar AI sina rörelser och resultaten. Den justerar sedan sin strategi för att maximera chansen att vinna i framtida spel.
* Denna process för att lära av erfarenhet och förbättra sitt spel över tid kallas förstärkningslärande .
Här är några specifika tekniker som används i schack AI som förlitar sig på förstärkningslärande:
* Monte Carlo Tree Search (MCTS): Denna algoritm simulerar många möjliga spelscenarier och använder resultaten av dessa simuleringar för att vägleda AI:s beslutsprocess.
* Djupa neurala nätverk: Dessa nätverk kan analysera stora mängder schackdata, som tidigare spel, för att lära sig komplexa mönster och strategier.
Genom att kombinera dessa tekniker med förstärkningsinlärning kan Chess AI -program kontinuerligt förbättra deras spelstyrka och bli formidabla motståndare för mänskliga spelare.
