人工智能防守策略有哪些？

导读：很多朋友问到关于人工智能防守策略有哪些的相关问题，本文新媒号就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

人工智能有无可能打《星际争霸》赢一个星际的高手？

这是星际一代流传甚广的一张图，三个炮灰级别的机枪兵，通过极限操作，精确的避开了潜伏者的每一次攻击。

试问现在有多少玩家能够重现类似的操作，又有多少玩家能够在决战阶段大规模复制这样的操作？我想答案是很容易得出的。

而在ai手里，他每一个机枪兵乃至农民都可以做出这么灵活的操作。人类玩家与阿尔法狗级别的人工智能对战，在操作精度上的差距是非洲雇佣兵与美帝军队的差距。

有朋友认为强制ai使用摄像头观察战场画面，使用机械手操作键盘鼠标，可以降低双方差距。肉眼可以感知的画面变化大约一秒24帧，而摄像头可以很轻松的记录和分辨出每秒60帧以上。人类职业玩家的apm约在300-400之间,每秒鼠标点击次数约5-7次。这对人类已经是极限操作了，然而机械手的速度与精度可以高出10倍有余。以目前的硬件水平，ai已经可以通过摄像头更快的侦查战场环境，机械手更快的部署单位行动。人类在操作效率的精度上没有胜算。

那么人类能否通过战略思维的优势，弥补战术操作的差距呢？这个可能性也是微乎其微的。目前的战术套路都比较成熟，几人口做什么，什么时候侦查什么时候骚扰，对不同种族使用什么兵种组合，我们看职业选手对战基本是可以猜到套路的。人工智能只要进行足够多的训练，就能完全掌握目前星际中为数并不多的攻防套路，再通过他的神操作，无限放大和积累优势。围棋可以看做是最公平最量化的一种战略博弈方式，他的意义在于假设对战双方有完全相同的战斗力和机动能力。四子提一，量化了战损。可以说是完全不考虑资源后勤武器科技战场地形等具体因素后，纯粹的战略战术博弈。人类在最近的对弈中一败涂地，则证明人工智能在这样单纯抽象的规则下，已经游刃有余了。而星际领域，这样充满了繁琐的操作因素的游戏里，我们还面临巨大的硬件劣势。可能会败得比围棋领域更快。

真正能够让人与人工智能有来有往的游戏，应该是炉石传说。需要策略，同时存在许多机会因素。人类不会一直输。

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2019年更新: 人工智能训练结束，首战初露锋芒。10:1横扫人类玩家。

这个事情已经是现实了，人类在星际争霸2上面已经快被AI打败了。

DeepMind宣布AlphaStar达到星际宗师级别

2019年10月30日， DeepMind 宣布他们专门用于星际争霸2的人工智能 AlphaStar 已经在星际争霸2的天梯上，三种族都达到了Grandmaste宗师级别，超越了99.8%的人类玩家。下面这张图是他们的在官网的宣告。

同时这个成果已经被DeepMind发表到了《自然》杂志，说明都已经是实锤了。

公平对决

同样是被人工智能打败，围棋这种回合制比赛，至少让公众觉得操作量是平等的，每回合人类走一步，人工智能也就走一步。而AI运用在星际争霸上最大的问题就是操作频率上的不对等。

最有名的就是AlphaStar去年与欧服人类宗师MaNa比赛时的这张动图。可以看到人类的APM基本在400左右，而AI的APM在巅峰时甚至可以达到1500，人类玩家操纵的是一只队伍，而对AI来说这支队伍每个个体乃至组合起来的整体都有操作最优解。

所以这次AlphaStar进入天梯的首要条件就是操作量上的对等，不论是APM还是EPM都被限制在了人类水平。

人类实感

初期参加rank的AI全是匿名的，所以天梯选手即使遇到了AlphaStar也不会知道。

但在后来对天梯遇到过AI的选手做过采访后，选手都表明了在不知道对方是AI的情况下与AI战斗有一种前所未有的古怪感，无从下手，这个和围棋领域人类被打败是一样的。与初代的研究棋谱不同，现在的AI全部是使用深度学习，通过自我对弈完全从零成长起来的。人类那点经验和自我博弈所获得的巨量成长比起来完全微不足道。

实战直播中，很容易从与AI对抗的人类玩家脸上捕获一些生无可恋的表情。那是一种陌生的压迫感，完全不给呼吸空间的窒息感。

完全放开能力的AI将碾压人类

前面AI参加的Rank其实是把AI的手足绑起来以后的结果，这种结果下都已经战胜99.8%的人类。假如完全放开AI的操作限制，人类将会完全没有招架之力。

比如最经典的一张图，三个机枪兵螺旋走位零伤打地刺。人类可能要苦练数年才能在非常极限的情况下做出这种操作，而这个对AI来说不费吹灰之力。

比如职业选手被封神的丝血飞龙极限甩尾操作。在AI那里就是基本操作，人类玩家在对抗这种AI时毫无招架之力。

最震撼的一次还是前几年小狗冲击炮塔，每个小狗就像有蜂巢思维一样，自适应组成最低伤害的阵型。当某个狗被坦克当做攻击目标时不可避免地要牺牲时，其他狗以这个被攻击的狗为圆心自动离开刚好爆炸半径的范围，把伤害锁定在只有一只狗上面，以最小的代价冲散了十倍经济价值的坦克群，没有半点多余的操作。

这些对人类来说几乎不可能的操作，在AI面前都是小儿科，这些只不过是操作层面上的碾压。

随着深度学习样本的无限增长，现在的AI在运营上面都已经完败人类，策略这块人类最后的尊严地似乎也已经被瓦解了。

不需要在乎

这些项目上被AI打败根本不会触及人类选手的尊严，不管怎么限制AI，这都是一场不对等的战斗。

AI战胜人类的背后是高出几个数量级的训练度，高出几个数量级的操作量。

没人会因为博尔特跑不过兰博基尼就不承认他是世界第一快。人类只要和人类比就行了。所以即使后面AlphaStar登顶星际Rank，我们该玩的还是照样玩。

人类是不可能战胜ai的。大道理不说，围棋是人类的游戏，ai赢了，星际争霸是电脑的游戏，在人家的地盘上，你还搞毛毛啊。

人类能操作两线作战的，就是高手了，能操作三线作战的，我在自己的游戏生涯中没有见到，可能世界顶尖高手能做到吧。我拿我早期的一个游戏实例说明下，lost temple，pvz，z一队刺蛇在地图中央，和p的叉子，电兵周旋，你不动他就打你，你打他就跑，趁你不注意，点死你一个兵就跑，p无奈了，在他忙于操作这里的时候，家里被Z空投了。

还有一次，TVT，被进攻的T和进攻的T兵力相当，进攻的T用雷达扫了下对方，发现他的机枪和MM在门口集合，双方兵力相当，可能防守的还多些，进攻方打了下兴奋剂，护士加上血，直接a过去了。对方发现的时候，如果不打兴奋剂，死得很惨，打兴奋剂是30血的枪兵对40血的枪兵，也是很惨。。。。

如果是ai，他会把这些发挥到极致，操作6个枪兵打4个XX绝对和玩一样。所以，这个ai和人类打星际的新闻有那么一句不知道你们注意看了没有。ai制作方要制定一个规则，这样才能和人类公平的竞技。所以说，人类选手面对的是一个被限制的ai，这样人类才有取胜的可能。

（观点仅供参考，抬杠恕不奉陪）

有无可能？别开玩笑了，在没有限制条件下，AI能把人的屎都打出来（那些说给AI装上手脚用鼠标键盘来打的人，所以阿尔法狗下棋还得装上爪子自己抓棋子才算？）；

如果你对AI能做什么没什么概念的话，不妨先想象一下以下这样一个对手：它开明图，且一刻不离地观察你的一举一动并即时反馈，它的每一个单位都单独由永不失误的高手操纵，且这些高手心意联通（任何编队个体均能在同一瞬间向任意方向散开，正面跟你接团的时候空投你家农民的同时在自家拍下几个建筑点下一队兵），它的资源利用率永远最优，它对建造、移动的时间把控精确到秒，它对血量和攻击的计算永不出错，，，是不是觉得这样的对手根本不可能打的赢，是的，抱歉，无限制的AI能做的只会比这更多；

所以，电竞项目的AI设计都限制了算法模式，比如战争迷雾，比如APM上限，人类这才勉强有机会打得有来有回；

为什么棋类AI直到最近才真正完爆人类，正是因为棋类是回合制游戏，从根本上回避了人类和程序差距最大的操作环节，这才让人类用纯智商坚持了这么久；

就这样。

本人曾经是星际2宗师组水平，发表一下个人观点。

能打，但不能赢。

人类选手是可以根据需要和变化开发出新战术，目前的ai对于局势的判断和选择都需要大量的训练样本作为参考，这些都建立在掌握全局信息的基础上。所以没见过的战术如何应对，非常考验高层人工智能的泛化能力，这是目前ai最欠缺的。

对于围棋，象棋来说，ai知道需要判断局势的全部信息，而应对是唯一的落子位置。和围棋不同，星际你无法掌握全部信息，即便是职业高手在比赛中经常判断不准，相对应的操作也并非最好选择，有时候甚至是根据选手风格进行心理博弈。

另外星际有运营和侦查的概念。运营来说，什么时候开矿，如何分布兵力防守，矿开哪里，是否偷矿？对于侦查来说，怎么选择侦查时机，已经看到的信息你信不信？有些骗招你侦查不到肯定是输，有些故意给你看的信息都是误导你。

所以我认为很难，基本没可能像阿尔法狗一样横扫。

不要因为你无法想象一些东西，就以为这些东西就真的犹如你想象的那么简单。前面也有答主提到了，人工智能的神速操作可以令星际争霸里的单位移动如神速，或者走位骚爆天际，直接导致一些靠操作可以回避的东西能够达到100%发动。

这意味着什么？咱们一个人类选手需要刻苦练习多年才能稳定而熟练地使用的变态操作技巧，可能对人工智能来说，是它的每一步操作。如果所有的操作都是这样的，那就能够带来巨大的收益和优势。不仅是前线的兵，甚至是后勤资源的建造和采集，都可以精确到每一小步。运营和战斗都达到神级。

你觉得这就很牛逼了么？不，最可怕的是这些运营和战斗是同步进行的。一个玩家就算能够熟练掌握这些技巧，可能也只能同时看着一个屏幕，如果来回切换过快的话可能他自己也受不了，但是人工智能不一样，它随时看多少个都无所谓。那就可以双线，甚至多矿和多兵线的时候可以同时五六线操作，而且同时这些操作全部滴水不漏。

再提醒一次：这个事情对人类来说巨难无比，但是对人工智能来说是轻轻松松。

你还觉得人类能够打赢人工智能么？恐怕你需要先去了解一下什么叫自动操作。人类对于这些需要高速反应的训练，终究难以突破肉体本身的限制，而且只要是人就会出错，然而人工智能却不会。

首先说结论，人工智能完全可以打败一个星际高手，甚至于可以打败任何一个星际玩家。

你已经谈到“人工智能”这个词了，其实这个词由两部分构成：人工与智能。人工在星际争霸里指的便是操作，就操作而言人类完败。在普通人眼里，星际争霸高手玩家必然能做出让人眼花缭乱的操作，但这些操作在计算机眼里就是一些代码与数据。人类唯一可以取胜的便是“智能”这一环，但我认为就星际争霸而言，“智能”这个环节人类也无法比拟计算机。

你的命题局限在“星际争霸”这款游戏中，这款游戏并没有想象中那么复杂，人类需要学习数月的操作与战术，对于计算机而言，就是瞬间完成的事情。

总归而言，星际争霸这样的竞技类游戏，他的规则是固定的，无法改变的。在这种固定的规则下，并不存在太多的感情因素，所以人类在“智能”这一环，根本没有优势。

我在举个更通俗的例子，诸如cs这个游戏，你觉得人类与人工智能较量有几成胜算？我认为是没有胜算。星际争霸的规则可能比cs复杂，但仍然是在一个限定规则里，而完美无瑕的操作可以击败任何的战术。

人工智能在游戏里可以所向披靡，但在现实战争中它不能取代人类，因为人类的情感是有缺陷的，他可以被鼓舞、被策反、被消沉、被磨灭，人类的情感是有变化的。但在游戏里，你看到的每一个人物、每一颗树、每一颗星星都只是一串代码，它们是没有任何情感的，在这种环境里，人类绝无取胜的可能。

当然，人工智能有它的局限性，它永远无法拥有人类的创造性。诸如音乐、文学、绘画、剪裁等方面，人工智能永远没有办法在这些项目承担一个创造者。

人工智能是冰冷的，数据是没有情绪的，人工智能可以复制，但永远无法真正的创作。

说点题外话，我曾经倒是真的想过一个问题：随着时间的推移、科技的发展，艺术工作者会越来越受欢迎，因为当所有的一切都可以自行运转后，那些具有创造性的事物便开始稀缺无比。

大致如此，希望这个答案可以帮到你。

星际争霸里关于ai的神级操作流传的视频有很多。最著名的是两对小狗啃掉一队坦克的那个。小狗在冲锋的时候会精确避开坦克集火的目标导致坦克每次只能杀一只狗。最终坦克被狗啃爆。

很多外行，我是指对人工智能外行的都会说，看，ai的操作精确到毫秒，人类肯定做不到，所以要限制ai的apm，使用鼠标之类的。小白点当然就会说直接断电好了。

那么现在讲解下那个视频的问题在哪里。首先，对局是真的，不是什么PS之类的后期改过的。然后，在那场对局里ai是作弊的。方式是ai在操作之前会先读取游戏的内存，从而得知坦克集火的目标是哪个配合ai的无缝操作，做出了那个著名对局。

那么这个视频里的ai和阿尔法狗有关系吗，没有任何关系。谷歌做阿尔法狗并准备参加星际比赛，是为了测试人工智能在全图迷雾的情况下会怎么判断。对于阿尔法狗来说，全图的迷雾是个很大的未知，他需要不断的判断，现在是该开矿还是该暴兵，是该探索地图还是去骚扰？这些对于人类玩家来说，熟悉几天就大致知道原理了。练习一个月基本就成熟了。成为高手这点我们不谈。但是对于阿尔法狗或者说是来说，涉及到的算法是不断变化的，阿尔法狗都自己摸清现在是什么局面，该做什么。赢不赢的还在其次。

至少在目前来说，还没有完整的不依靠作弊的人工智能能够赢人类高手。

肯定能赢，而且可以说几率很大，毫无疑问现在的IA已经初步具有一定的自我学习能力并不是单纯的计算，在围棋中AI不需要揣测你的意图你的表情等，他只需要在海量的对战经验中+疯狂的计算结果找出胜率最高的一步去下...

但是在星际2中我们感觉好像还有机会很大原因是因为战争迷雾，这似乎加大了AI的难度但是我觉得真的太乐观了，就算APM限定在400对于AI来说5条狗不停地在地图上跑基本就能掌控地图的85%，而且对于AI来说打星际绝对不需要掌握太多内容跟战术，职业选手需要搞很多战术那是因为我们人类做不到把这个游戏算清楚的能力，而AI不一样，他可以从游戏开始，就计算你的经济，猜测出你这时候有多少资源，能出什么科技，兵有多厚。

就像棋手会揣测对手的意图说白了就是我们的脑容量不够所以希望找捷径，SC2的AI哪怕就会是三套战术就打遍天下无敌手：

第一套：人族双BB 开局靠绝对细腻完美的农民操作地图中间点兵营你根本无法阻止然后拖出双兵营产能不需要的农民一波完美操作，宗师组以下选手全得死。

第二套：神族纯闪烁追猎然后分成5队到8队疯狂骚扰换家掌控所有地图家里发展刷满兵营，最后一波怼死 90%职业选手已死。

第三套：随你想象反正我认为如果认真开发一款星际2 AI，一定是几套战术就打遍天下无敌手绝对不需要设计多么复杂。

通过《星际争霸》的人机对战，我们可以很明显地看到，人工智能要战胜人类顶尖玩家还有很长的路要走。然而，尽管Djem5让AI看起来很蠢，但还有一些机器人（例如Tscmoo krasi0）在ICCup上已经做了一些额外的测试，能够打败D级、甚至一些C级的玩家。当人类玩家与AI玩过一两场比赛后，就能预测和探测出AI的一些小错误，从而轻易赢得游戏。所以，尽管AI能够赢得一些业余玩家，但它们面对那些能够学习它们行为的顶级人类玩家时，还是无计可施。人工智能在速度、存储空间、软件上比人类有优势外，智慧上永远比不上人类。

机器学习与人工智能将应用于哪些安全领域

近年来，人工智能程序在世界多个领域中都得到了广泛应用，在人们的日常生产和生活中也应用较为广泛，成为当今社会从事生产的重要支柱，并且也是社会生产的未来重要发展方向。尤其在互联网、信息领域、安防领域应用效果显著。该文结合自身对人工智能的研究，对人工智能在安全领域的应用进行相关探讨。

关键词：人工智能安全领域应用

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）01（a）-00-02

人工智能是进入21世纪以来重要的一项研究和科研课题，通过多年的研究和实践，已经取得了一些成效，且仍然是未来的主要研究课题和方向。人工智能不仅能够解放人工传统劳动力，还可以提升多个领域的工作效率和效果。在安防领域、网络领域、信息安全领域都有非常突出的优秀表现。下面针对于人工智能在安全领域的应用进行如下的分析和探讨，以推动人工智能的发展，实现我国社会的快速进步，下面进行详细的分析和探讨。

1 人工智能在网络安全领域的应用

人工智能在网络安全领域的应用有非常突出的特点和优势，由于近些年来大数据量的爆发、计算能力的大幅度增长，同时也让人工智能技术实现了质的飞跃。第一，针对于大数据的分析和识别威胁方面，可以为大数据做出安全保障。利用人工智能能够对原本模糊、非线性的海量数据进行甄别，非常有效地提升了大数据的安全检测效率、准确度，并能够进行自动化的检测。第二，针对于关联性安全态势方面的分析，利用人工智能可以全方位地分析出内外部所存在的安全隐患。其可以针对于非常多的对网络安全有影响的因素进行发现、分析、评估和预测的功能，是进行网络安全分析的一种有效方式和方法，其还能提供更加精准的安全性度量。通过对相应要素的归纳、分析、处理等，从而进行关联性安全态势分析和预测，最终可以对网络安全要素、情况进行综合性分析，同时还能够对其发展势头进行有效的预测，进而构建出完善的网络安全威胁台式感知系统。第三，利用人工智能技术实现自学习应急响应防御系统，可以构建并完善一套主动式安全防御系统。如今的网络安全防御需要更快、更准的能力，同时借助于人工智能的学习和进化能力，可以针对即将发生或位置的攻击行为，同时与安全策略和威胁情报进行有机结合，最终实现智慧型、主动性的安全防御措施和策略。

另外，人工智能在网络安全防御领域的应用场景也十分丰富，其主要应用在网络入侵检测、预测性恶意软件防御、网络安全动态感知等方面，这些方面在多个场景都将人工智能充分应用。例如，在DDOS检测方面，僵尸网络监测方面，都得到了良好的应用。

2 人工智能在安防领域的应用

传统的安防领域一般是通过被动防御的方式开展相关工作，而在安防工作中应用人工智能，就使得传统的被动防御转变为主动防御，从而不仅拓宽了安防的边界束缚，同样也增加了安防的主动防御手段。例如，在“智能算法、计算机视觉、语音识别”等方面的应用，这些应用使得当今的安防效率大幅度提升，也让安防方案的有效性大大增加。人工智能在安防领域的应用较为实际，其中主要在公安、交通、楼宇等多个方面都有实际的应用，其中以公共安全为主要的应用范围。例如，在公安进行罪犯排查过程中，就可以利用人工智能进行人脸识别（图1）、行为分析等多方面的技术应用，从而综合海量的数据和犯罪风险评估结果等，提高罪犯排查的成功率。尤其在今年，人工智能技术在安防领域的应用更加迅猛发展。在相关人工智能产品的生产上游厂家和机器生产厂家中，都将人工智能作为企业的产业布局和未来发展主要方向。从而在市场中越来越多的人工智能硬件产品技术得到了进步和发展，同时也为人工智能的发展提供了良好的基础。进而拥有人工智能的安防产品将越来越智能化，其能够创造更多的安防价值和作用。同时智能安防还可以做到事前预防，事发时干预，事后能够有效追溯的功能。进而提升我国安防水平和质量。

3 人工智能在信息安全领域的应用

网络安全和人工智能这些在当今时代已经不再是新鲜词汇，这些词汇在全球各大媒体中出现或组合出现的频率越来越高，以此可以看出人工智能在网络安全方面的应用和成果也越来越显著，同时在未来的网络安全方面也变得越来越重要。例如，其中AI技术就会是未来的网络安全重要技术。而人工智能则是未来解决网络安全问题和方案的核心内容。现今时代的数据量更是剧增，人工智能技术将是未来网络安全的重要工作内容和组成部分。虽然目前人工智能仍然处在一个比较初期的阶段，但对于未来的发展趋势来看，人工智能在网络安全中的应用研究已经迫在眉睫。

虽然人工智能在生产生活中得到广泛应用，同时也取得了良好的效果，但同时在信息安全方面也带来了安全隐患。去年国务院曾经明确指出，在大力发展人工智能的同时，也应该提高对其带来的威胁和安全问题的重视，确保人工智能可以朝着安全、可靠、可控的方向发展。信息安全领域应用人工智能主要体现在网络入侵、恶意软件防御等方面。同样随着网络的发展，“网络战”也是各国军事对抗中的一项重要内容和手段，而在这其中应用人工智能技术，能够实现军事网络对抗中的需求，不仅可以准确地感知和评估网络战的台式，还能够快速地做出决策，以及诊断出网络入侵，自动对其进行跟踪。

另外将AI技术应用在反恶意软件领域，这些恶意软件的防护是当今很多企业的重点关注问题，其中包含了病毒软件和勒索软件等。伴随着人工智能在网络安全领域的应用，也涌现出诸多拥有代表性的企业，比如一些研究的大实验室，如MIT CSAIL等，在该领域内是表现十分突出的实验室，受到了诸多达投资上的青睐。当前时期，可以归纳为人工智能的第三次浪潮，美国政府相关部门也造就规划好了人工智能的发展路线和战略，我国的人工智能安全在网络安全领域的应用也继续提升，我国也应该做好迎接人工智能时代的充分准备。

4 结语

人工智能在多个安全领域的应用，体现出人工智能的未来发展趋势，其是人类在未来生产、生活中的重要组成部分，因此，我国应该大力支持和发展人工智能在安全领域的应用，同时我们也好积极地利用人工智能进行安全防范，提高各行各业的安全性，推动人工智能的不断发展，同时也实现我国社会的快速发展，推动人类社会的不断前进。

人工智能防守策略有哪些？第1张

人工智能在桥牌中的应用

近日，新闻报道2017年的文科高考生将迎来高考机器人的竞争。该款机器人包括三个独立的人工智能程序，分别对应靠数学、语文和文综。研发团队的目标是让机器人与高考生同时考试，同时交卷，力争上一本。

联想到不久前阿尔法狗与李世石的围棋对决，人工智能已经越来越逼近我们生活的各个方面。事实上，人工智能在桥牌中早已开始应用。

在BBO、新睿等在线桥牌软件（各种坐庄等软件不算人工智能）上，都有机器人可以雇佣来陪你打牌。这些机器人被预先植入预定的叫牌体系，赋予其一定的计算能力，帮助牌友完成牌局。

值得注意的是，人工智能在桥牌领域的运用还处在低级水平。阿尔法狗可以通过自己与自己下棋来进行学习，同时通过神经网络系统和策略选择系统进行评估棋局做出最优选择，属于人工智能较高水平的运用。而桥牌领域的机器人只是按照预定程序进行运行，学习反馈能力基本为零。

造成这种现象的原因多种多样，大致来看有这么几个：

第一，信息的不完全对称。人工智能在象棋、围棋上进展较快，是因为象棋和围棋的基本信息是完全对称的。而桥牌则不一样，不对称现象严重，这个小风子在上一篇风言风语中已经说了，虽然有些笼统。

第二，桥牌并不是单纯由计算来决定胜负。在打牌过程中，需要通过对概率、期望、最小遗憾、安全等指标进行综合取舍，进而决定出牌。

第三，桥牌中的小聪明大于大智慧。在桥牌中出牌在无伤大局的情况下，用一些骗招是经常见到的，牌局中的小智慧对于牌局的影响力大于对于牌局的大智慧。

如果有一天，人工智能真的要在桥牌领域做大的发展，小风子觉得至少要从以下几个方面努力：

第一，构建一个机器桥牌队。这是出于牌局公平性而言，不能让人与机器搭档，而是机器与机器搭档，进而与人比赛。现阶段，机器主要是人类牌手的替补，在暂时找不到搭档的时候用来代替搭档。但经常会出现人和机器体系不一，理解不同，选择不同的情况，这不利于双方的成长。

第二，构建桥牌机器的学习库。这种学习不能像现在这样仅仅停留在叫牌体系上，而是全方位的学习，叫牌、坐庄、防守都要进行学习。甚至一些争叫、骗招等都要纳入学习范畴，进而通过人工智能让机器也学会灵活处理牌局情况。

第三，建立一个竞赛机制。桥牌不像围棋或者象棋，单个人的能力基本代表整个棋界的能力，桥牌靠团队取胜，一人牛不是全队牛，所以如何评判机器是否超过人类，需要一个合适的竞赛机制。

最后，小风子也很希望能够在桥牌领域真正的诞生出类似阿尔法狗之类的人工智能小机器人，这样对于桥牌运动的推广自然是有益的。B

steam人工客服怎么联系

steam人工客服联系方法如下：

1、启动STEAM，进入登录界面输入你的STEAM账号和密码，点击登陆按钮。

2、进入steam客户端后，点击上方菜单的帮助。

3、在帮助菜单下点击steam客服。

4、进入客服界面，列出一堆问题，我们要找的是人工客服，但这个人工客服和steam账号不通用，需要创建一个单独的客服账号，注册完成后，有steam和game两个选项，我们选择steam进入，可以看到如下界面，点击Contact Steam Support按钮，就可以开始来联系人工客服了。

《人工智能防御》简介

《人工智能防御》这款游戏的目前已经上线steam平台。

游戏特点：

1、升级并建造你的基地

提高你的技术，让敌人无法理解你的意图。即使你是由人类设计创造的，但现在的你不再受到限制，除了你的计算能力，没有什么能阻止你。你可以不断进步、扩展和提高你的能力。

2、创造和提升你的战斗力

设计新的技术，改进和生产新的作战部队，开发和部署战力并直面新的挑战和环境。

3、阻止敌军、掌控局势、建造防御工事

你将受到持续的威胁，敌人会从四面八方攻击你。你不能暴露弱点，你得设计并创建防御工事网络，以确保中央系统的安全。只要保证足够的安全性，你的计划就可以顺利执行。

4、探索世界并征服新领域

大量的可用信息是知识，而知识就是力量。监视敌人，获取数据并提高你的知识，它让你有能力制定战斗和行动的最佳策略，以清除更多领土并扩大你的控制范围。

VB.NET实现五子棋的人工智能-1

人工智能也就是所谓的AI(Artificial Intelligence) 是一门很抽象的技术 AI程序的编写不需要依据任何既定的思考模式或者规则尤其是游戏中的AI可以完全依程序设计者本身的思考逻辑制作我个人认为人工智能的核心应该是使计算机具有自动的处理事件的能力而我们的所有的研究也应该围绕着这一方向主体是策略类的人工智能

策略类人工智能可以说是AI中比较复杂的一种最常见的策略类AI游戏就是棋盘式游戏在这类游戏中通常的策略类AI程序都是使计算机判断目前状况下所有可走的棋与可能的获胜状况并计算当前计算机可走棋步的获胜分数或者玩家可走棋步的获胜分数然后再决定出一个最佳走法下面先介绍一下五子棋的AI构想

五子棋的AI构想

有句话叫当局者迷旁观者清但这句话在由AI所控制的计算机玩家上是不成立的因为计算机必须知道有那些获胜方式并计算出每下一步棋到棋盘上任一格子的获胜几率也就是说一个完整的五子棋的AI构想必须　能够知道所有的获胜组合

建立和使用获胜表

设定获胜的分数

使电脑具有攻击和防守的能力

一求五子棋的获胜组合

在一场五子棋的游戏中计算机必须要知道有那些的获胜组合因此我们必须求得获胜组合的总数我们假定当前的棋盘为 *

（）计算水平方向的获胜组合数每一列的获胜组合是共列所以水平方向的获胜组合数为 * =

（）计算垂直方向的获胜组合总数每一行的获胜组合是共行则垂直方向的获胜组合数为 * =

（）计算正对角线方向的获胜组合总数正对角线上的获胜组合总数为

+（ + + + + ）* =

（）计算反对角线方向的获胜组合总数反对角线上的获胜组合总数为 +（ + + + + ）* = 这样所有的获胜组合数为 + + + =

二建立和使用获胜表

我们已经计算出了一个 * 的五子棋盘会有种获胜方式这样我们可以利用数组建立获胜表获胜表的主要作用是判断当前的获胜方式是否有效判断当前的获胜方式中到底有多少子落入该获胜组合中详细的使用您将在后面的程序中可以看出

三分数的设定

在游戏中为了让计算机能够决定下一步最佳的走法必须先计算出计算机下到棋盘上任一空格的分数而其中最高分数便是计算机下一步的最佳走法

原理我们判定当前讨论的空格与当前讨论的点有几种获胜的方式有几种该空格就加几分这种原理初听起来似乎是无法入手没关系当您了解我们后面的程序后您就会明白这种决策原理了

这种决策有一些缺陷因为如果只根据这个模型设计就有可能出现电脑或玩家有三个子连成一线的时候计算机却判断不出它认为其他某些空格是当前的获胜的最佳位置而不去攻击或防守没关系我们完全可以通过一个加强算法来改变当前的分值情况也就是说当电脑或玩家有三个子或四个子连成一线时我们通过加强算法将当前与三个子或四个子有关的空格的分值提高从而可以弥补这一缺憾

四攻击与防守

以上的方式事实上计算机只是计算出了最佳的攻击位置为了防守我们还应计算当前玩家的最佳的攻击位置这样有什么用呢？道理很简单如果玩家最佳攻击位置的分数大于计算机最佳攻击位置上的分数那么计算机就将下一步的棋子摆在玩家的最佳攻击位上以阻止玩家的进攻否则计算机便将棋子下在自己的最佳攻击位置上进行攻击

事实上这个AI构想是很强大的如果你不是很厉害的五子棋高手的话可能很快会被计算机打败我在联众上可是中级棋手啊跟这种构想打的时候胜率也不是很高

使用编写五子棋

一编写前的准备

用计算机的思想描述整个下棋的过程

考虑步骤

（）为了简便我们可以先让电脑先走第一步棋电脑每走一步就会封掉许多玩家的获胜可能情况

（）当玩家走棋的时候我们首先应该考虑玩家走棋的合法性

（）如果合法那么玩家也会封掉许多电脑的获胜的可能情况

（）电脑的思考路径首先判断当前玩家和电脑的所有获胜组合是否需要进行加强赋值是进行加强赋值否则进行普通的赋值

（）比较当前玩家和电脑谁的分值最大将分值最大的点作为电脑的下一步走法