计算机围棋的意义

5.1　计算机围棋的意义

作为博弈项目，围棋显著地有别于其他博弈项目。从生命科学的角度上看，中国科技大学张达人教授等人的研究工作表明，围棋是人脑的高级认知功能的产物，围棋博弈中人脑的机制与人类的智能本质有直接的联系，并且，围棋博弈中的这种联系比在国际象棋博弈中要更强。因此，相比于传统博弈，围棋更类似于广泛的智能问题，也更接近于人类智能的本质。所以，在计算机围棋博弈上开发的智能计算技术，将有助于扩大智能计算方法的适用范围，解决一大类优化、决策和规划智能问题，从而进一步扩展人工智能的疆域。

自2006年以来，计算机围棋博弈的相关研究有了跨越性的发展，总括地称之为蒙特卡洛树搜索（Monte-Carlo Tree Search），其核心可以体现在以下5个方面：①从数学模型上，围棋的博弈问题可是形式化地描述为一个大状态空间上的马尔科夫决策过程；②围棋博弈问题所对应的大状态空间上的马尔科夫决策过程可以有效地通过蒙特卡洛规划方法进行计算而获得近似最优解；③UCT算法有效地提高了蒙特卡洛规划方法的计算效率；④在蒙特卡洛规划中使用适当的围棋领域知识有助于提高了蒙特卡洛规划方法的收敛速度；⑤蒙特卡洛规划需要使用高性能计算，而计算机科学中硬件技术和软件技术的发展为此提供了必要条件。

现代计算机博弈的意义在于：智能机器的工作过程，在很大程度上，也可以描述为马尔科夫决策过程，使用类似的计算方法加以解决。动态路由规划问题、形式化数学证明问题、物流问题都是这样的例子。现代计算机博弈的主要数学模型和计算方法将直接有助于这一大类智能机器问题的解决。

计算机博弈研究是国际学术界公认的研究热点之一。国际上在本领域有专门的学术组织，即International Computer Games Association（ICGA）。ICGA每年在世界不同地方举办年度学术会议（International Conference on Computers and Games），并同时举办计算机博弈奥林匹克大赛（Computer Olympiad）。在国内，中国智能学会计算机博弈委员会每年在国内不同地方举办年度学术讨论，并同时举办中国计算机博弈比赛。

计算机围棋博弈相关智能计算技术的研究在北美、欧洲、日本、中国的大学和企业研究机构里非常活跃，其中著名的机构包含微软亚洲研究院（Microsoft Research Asia）、美国的北卡罗来纳大学（University of North Carolina）、加拿大的阿尔伯塔大学（University of Alberta）、法国的巴黎大学（Universite Paris-Sud）等。计算机围棋博弈相关的智能计算技术也是研究难点之一，其技术进入门槛较高，既需要在人工智能技术上的积累，又需要掌握围棋的领域知识。