國際象棋技巧走位
特級大師里哈爾特·吉哈曼的至理名言： “在棋局中有90%是戰(zhàn)術(shù)?！?下面學習啦小編給你介紹國際象棋技巧走位，歡迎閱讀。
國際象棋技巧走位
用最簡潔實用的步驟、最有效的手段贏得勝利，而不是把時間花在謀取子力優(yōu)勢上。
一個嚴重的戰(zhàn)術(shù)錯誤、失算或一次意想不到的疏忽能夠很快的導(dǎo)致敗局。相反，一次成功的戰(zhàn)術(shù)戰(zhàn)役能夠立刻決定對局的命運。
戰(zhàn)略：做什么;戰(zhàn)術(shù)：怎么做。
棋子和兵相反方向運動形成了三種類型的接觸。首先是限制，其二是進攻的威脅，其三是進攻的本身。
應(yīng)對對方棋子威脅采取的防御方法
1.逃避(有消極應(yīng)對的防御，也可以積極地攻擊對方其他棋子)(因素：位置，本身的能力)。
2.不動，用其他棋子防守它(防守的棋子易被牽制，它的活動性和攻擊能力將受到限制)。
3.掩護(隔斷)(遇馬不能)。
4.反攻其他棋子(威脅的是王則不能)。
5.吃掉進攻的棋子。
應(yīng)用牽制的戰(zhàn)術(shù)能使被牽制的棋子失去活動性和積極性，還能抵消對方顯著地物質(zhì)優(yōu)勢。如果被牽制的棋子掩護了自己的王，它完全地喪失了自己的戰(zhàn)斗力。
向?qū)Ψ狡遄拥暮唵喂敉招Р淮?，為了達到有效地攻擊，被攻擊的棋子應(yīng)當沒有支持，而且不能避開進攻的棋子。進攻者對對方發(fā)動第一次進攻，對方找到了可靠地防御就算擊退第一次進攻，但是戰(zhàn)斗遠遠沒有結(jié)束，如果進攻者還有占據(jù)積極位置的后備力量，那么他完成可以發(fā)動第二次進攻。(在第一次進攻被吸引到戰(zhàn)斗中的防御棋子本身有可能成為攻擊的目標)
聯(lián)合攻擊：由一些棋子同時實施的，他們之中一個棋子進攻對方的棋子，而另外的棋子阻礙對方的脫逃和防御(類似的有這個棋子的退路被自己的棋子和兵所切斷)。要注意L不僅要集中自己棋子的力量，而且也要善于利用對方棋子的受限制。
雙重攻擊是進攻或防御中極為有效的和萬能的戰(zhàn)術(shù)手段。
雙重打擊是由攻擊棋子和叫殺威脅兩部分組成。預(yù)見雙重攻擊額及其可能發(fā)生的情況逐步地建立它的威脅是一項高級的藝術(shù)，他們是戰(zhàn)術(shù)組合中的重要組成部分。(雙重打擊的發(fā)生經(jīng)常與棄子聯(lián)系在一起)(如C2、C7格馬的進攻，攻擊車同時也威脅叫殺王)
對于雙重打擊的有力防御是針鋒相對的雙重打擊，如果被攻擊的棋子有一個能夠找到出路，躲開攻擊并能同時給對方形成某種有力的威脅，那么雙重打擊就會變得無效。
在將殺的過程中，除了應(yīng)當集中自己棋子的配合作用之外，重要的是要善于利用對方的一切條件。(如王車移位形成的保護王的堡壘，也是將王封閉起來的監(jiān)獄)
電腦學習72小時打敗國際象棋大師
距離IBM的深藍超級計算機擊敗國際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫(Gary Kasparov)，已經(jīng)快過去20年了。從那以后，會下國際象棋的計算機又有了顯著增強，人類能夠戰(zhàn)勝計算機的可能性也越來越小。不過，雖然計算機已經(jīng)變得越來越快，但國際象棋引擎的工作原理并沒有改變。計算機嚴重依靠“暴力解除”，通過尋找一切可能的移動方式，走出最好的一步棋。
Gary Kasparov VS 深藍
當然，在這方面沒有人能夠與計算機匹敵，甚至是望其項背。深藍計算機可以每秒思考2億步，而卡斯帕羅夫很可能每秒不超過五步。然而，他僅僅是在決勝局輸給了深藍，基本上兩者是在相同的水平上競技。因此，很顯然人類有一些技巧還沒有被計算機所掌握。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人類所擁有的技巧，主要是判斷國際象棋的擺放位置，縮小最有效走位的搜索范圍，這具有重要意義。如果計算機也學會了它，將大大簡化計算任務(wù)，并從計算所有的可能性，變成計算最高效的幾種。
計算機此前從不擅長這一技巧，但如今在倫敦帝國學院的Matthew Lai的研究下，情況會發(fā)生改變。Matthew Lai開發(fā)了一個名為Giraffe的人工智能機器，它可以通過自學來判斷下步棋該怎么走，這種方式更像人類，和傳統(tǒng)的國際象棋引擎完全不同。
新型人工智能能與最優(yōu)秀的傳統(tǒng)國際象棋引擎達到相同的水平。如果按照人類水平來評估，也就相當于FIDE(世界國際象棋聯(lián)合會)所評定的國際大師。
這一人工智能背后的技術(shù)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是受人類大腦構(gòu)造所啟發(fā)，并用于計算機處理信息的一種方式，由多個節(jié)點層級所組成，系統(tǒng)會隨著人類對其不斷地訓練而提升。
在過去的幾年中，由于兩個技術(shù)的進展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)變得非常強大了。第一個是更好地了解了當它們進行學習時，如何微調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這要部分歸功于更快的計算機;第二個是能夠利用大量的注釋數(shù)據(jù)集，來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因此，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能發(fā)現(xiàn)國際象棋的規(guī)律也就不足為奇了，而這正是Matthew Lai所采取的方法。
的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由四個層級組成，能夠以三種不同方式共同思考棋盤上每一個位置。第一種著眼于國際象棋的全局狀態(tài)，例如每邊棋子的數(shù)量和類型，輪到哪一方移動，位置對換等;第二著眼于棋子的特性，例如雙方每個棋子的位置;最后就是映射出每個棋子的攻擊和防守。
計算機自學下棋
訓練這些機器通常采用的方法，是研究人員手動評估每一個位置，并用這些信息指導(dǎo)機器識別出哪些步數(shù)是有效的，哪些效果沒那么好。但是，Matthew Lai的目標更加雄心勃勃，他想讓機器自學這些內(nèi)容。
他采用了一個引導(dǎo)技術(shù)，讓人工智能Giraffe自己與自己對決，從而改善對未來下棋走位的預(yù)測。在比賽勝利、失敗或打平之后，會最終確定每一步的價值。以這種方式，計算機可以了解走哪個位置是有效的，哪些位置效果不好。
在Giraffe經(jīng)過培訓之后，最后一步就是測試它的能力是否達標了。他用一個標準數(shù)據(jù)庫Strategic Test Suite來測試，這一數(shù)據(jù)庫可以測試改計算引擎識別不同的戰(zhàn)略構(gòu)想的能力。他將對這項測試的結(jié)果進行評分，總分為15000。
整個訓練過程中，他會測試機器的各個階段成績。當引導(dǎo)過程開始時，Giraffe很快就達到了6000分的成績，僅在72小時就達到了9700分。9700分已經(jīng)可以成為世界上最好的國際象棋引擎了。
Matthew Lai接著使用相同種類的機器學習方法，確定對方一個特定的移動是否值得機器進行跟隨。這一點很重要，因為它可以防止不必要的搜索，極大提高計算效率。
結(jié)果表明，46%的情況下計算機所走的步數(shù)都是最好的一步，70%的時間都能走出排在前三名的好棋。因此，計算機并沒有收到對方的動作的影響。
這一方法代表著國際象棋引擎的工作方式發(fā)生了重大變革，不過它并不完美。Giraffe的一個缺點是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比其他類型的數(shù)據(jù)處理速度慢得多。Giraffe花費的時間比以往的國際象棋引擎要多耗費約10倍。
但即使有此缺點，它仍然具有相當大的競爭力。相比現(xiàn)在的國際象棋引擎，Giraffe不僅僅能計算出棋局未來的走勢，還能夠準確地判斷出最棘手的位置，并像人類一樣直觀地了解復(fù)雜的走位概念，這是國際象棋引擎很長一段時間以來一直難以捉摸的地方。
當然這一切僅僅是個開始。Matthew Lai表示，這一方法應(yīng)該直接應(yīng)用在其他類型的棋類中，最為突出的就是中國圍棋，圍棋相比國際象棋擁有更高的難度和更多不確定的因素。
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