10、跳棋锦标赛：CHINOOK的挑战与成长

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布
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分类专栏： 人机博弈的巅峰对决 文章标签： CHINOOK 跳棋锦标赛 人工智能
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跳棋锦标赛：CHINOOK的挑战与成长

1990年8月11 - 18日，密西西比州跳棋锦标赛和美国全国跳棋锦标赛在密西西比州的图珀洛接连举行。在这八天里要进行四十六场比赛，这无疑是对CHINOOK在面对强劲对手时表现的一次严峻考验。

初入赛场

比赛场地在距离图珀洛车程五分钟的Trace Motor Inn。我和诺姆入住酒店后，立刻前往相邻的比赛场地。走进场地，我只看到十几个老年人在玩跳棋，还互相评论着彼此的棋局。有些人甚至只穿着汗衫，试图抵御华氏100度（38摄氏度）的高温和百分之百的湿度，这第一印象可不太好。

在入口处坐着两个看起来比其他人年轻一些的人。一个是身材修长的男子，穿着朴素的绿色西装，显得很自在，高温似乎对他毫无影响；另一个更高，腿长肚子大。我没怎么留意他们，就走进了比赛大厅。

由于我从未参加过跳棋锦标赛，不确定会遇到什么。除了能看到的几块棋盘，没有任何迹象表明世界顶尖选手即将汇聚于此。我想找出赛事总监，但每个人看起来都差不多——老！平均年龄似乎接近七十五岁（好吧，可能更接近六十岁，但他们看起来像七十五岁）。像我和诺姆这样的年轻人显得格格不入，我感到很不自在，这就是跳棋锦标赛该有的样子吗？

这时，那个穿绿色西装的瘦男人向我走来，说：“你看起来像个跳棋选手！需要我帮忙吗？” 从比赛大厅里看到的情形判断，我不确定该感到受宠若惊还是被冒犯。我身后传来诺姆的嘟囔声，但我没理他。这个陌生人声音柔和，笑容迷人。我承认我们谁都不认识后，他把我介绍给了赛事组织者诺埃尔·博兰和赛事总监理查德（“迪克”）·福特曼。我有点自豪地介绍了自己：我是乔纳森·谢弗博士，CHINOOK的“保姆”。他们似乎觉得很有趣，毕竟1978年唯一一次允许计算机参赛时，那台

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11、美国跳棋锦标赛：CHINOOK的挑战与突破
mongodb5scout的博客
10-28 13
1990年美国跳棋锦标赛上，计算机程序CHINOOK在充满挑战的比赛中脱颖而出，最终以24分获得第二名，成为首个在该赛事中击败世界顶级人类选手的程序。面对世界冠军马里恩·廷斯利和强劲对手唐·拉弗蒂，CHINOOK展现了强大的计算与应变能力，并通过‘fudge’策略优化决策。尽管未能夺冠，但其表现标志着人工智能在复杂棋类游戏中取得重大突破，开启了人机对弈的新篇章。
16、挑战前夕：CHINOOK的困境与挣扎
mongodb5scout的博客
11-02 16
在挑战世界跳棋冠军Tinsley前夕，CHINOOK项目陷入技术与心理的双重困境。尽管程序在搜索、数据库等方面持续进步，但比赛表现不稳定，暴露出评估函数和开局库的重大缺陷。团队通过改进评估函数、调整快速评估阈值、扩充残局数据库等方式奋力提升实力，并在美国全国跳棋锦标赛中逐步找回状态。然而，受限于对手对CHINOOK棋路的深入了解以及三移动投票制带来的随机性，团队对比赛前景并不乐观。本文回顾了CHINOOK在关键时期的技术挣扎、团队努力与现实挑战，展现了人工智能在对抗顶级人类选手前夜的真实状态。
8、西洋跳棋程序CHINOOK的开发与挑战
mongodb5scout的博客
10-25 14
本文详细记录了西洋跳棋程序CHINOOK的开发历程与关键技术挑战。从六棋子数据库的构建与优化，到评估函数的自动化调整尝试，团队通过‘分而治之’策略解决了海量数据计算难题，并采用内部分页和压缩技术克服内存瓶颈。文章还介绍了CHINOOK在密西西比州赛和计算机奥林匹克竞赛中的实战表现，总结了局面评估、策略应对和搜索效率等方面的问题，并实施了针对性改进。最终通过测试验证了优化效果，为后续挑战世界冠军Marion Tinsley奠定了坚实基础。
33、西洋跳棋世界：人物、赛事与技术的交织之旅
mongodb5scout的博客
11-19 15
本文深入探讨了西洋跳棋世界的多维面貌，涵盖关键人物如乔纳森·谢弗与马里恩·廷斯利的贡献，重要赛事的历史记录，以及CHINOOK等跳棋程序的技术演进。通过人物回忆、赛事数据、程序规格和解决跳棋的技术细节，展现了跳棋与人工智能交织发展的历程，并展望了未来在算法优化与赛事推广方面的潜力。
32、跳棋项目的回忆与攻克历程
mongodb5scout的博客
11-18 14
本文回顾了Martin Bryant与CHINOOK跳棋项目的交集，从早期竞争、合作到参与解决跳棋问题的全过程。讲述了1990年奥林匹克竞赛、与Tinsley对战的波折，以及Neil Burch在2001至2007年间攻克跳棋难题的技术旅程，涵盖项目监控、失误应对、算法优化与最终成功证明跳棋为平局的难忘经历。整个历程展现了技术、坚持与人性交织的复杂图景。
9、跳棋之神：马里恩·廷斯利的传奇人生
mongodb5scout的博客
10-26 15
马里恩·廷斯利被誉为跳棋史上最伟大的选手，40年职业生涯中仅输3场正式比赛，以近乎完美的表现统治跳棋界。他不仅是世界冠军，更是一位数学博士和虔诚的传教士，其专注、坚持、追求完美与谦逊的品格，使他成为智力运动领域的传奇人物。本文回顾了廷斯利从早年启蒙到辉煌成就的全过程，分析其成功秘诀，并探讨他对跳棋运动的深远影响。
7、西洋跳棋程序的发展历程：从梦想走向现实
mongodb5scout的博客
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本文回顾了西洋跳棋程序从19世纪末到20世纪末的发展历程，重点介绍了亚瑟·塞缪尔在IBM开发的具有学习功能的早期程序及其历史意义。尽管塞缪尔的程序未能达到世界冠军水平，但其开创的自我对弈和机器学习方法成为现代强化学习的先驱。文章还探讨了后续DUKE等程序的发展困境，以及‘西洋跳棋已被解决’这一误解对研究领域的长期负面影响。最终指出，随着技术进步，西洋跳棋AI仍有突破潜力，并将继续推动人工智能的发展。
27、西洋跳棋求解之路：挑战与突破
mongodb5scout的博客
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本文详细记录了西洋跳棋求解的全过程，涵盖从构建残局数据库到正向启发式搜索的综合方法。通过引入证明树管理器与多个证明求解器协同工作，结合反向与正向搜索策略，团队逐步推进对复杂开局如“White Doctor”和“Black Widow”的求解。文章回顾了在Awari游戏上的尝试、计算机西洋跳棋锦标赛的争议，并重点描述了Yngvi和Kishi等关键成员在数据库优化与GHI问题解决中的突破性贡献。面对行政职责与研究的平衡挑战，团队持续推进项目，展望未来在人工智能领域的深远影响。
12、重返少年之感：西洋跳棋程序的挑战与成长
mongodb5scout的博客
10-29 13
本文回顾了西洋跳棋程序CHINOOK在与世界冠军马里恩·廷斯利对决中的挑战与成长历程。从计算机奥林匹克竞赛的失利，到赛前紧张筹备、开局知识的手动录入，再到与廷斯利的精彩对弈，全面展现了CHINOOK的技术瓶颈与突破。文章深入分析了评估函数、残局数据库和开局库等方面的改进，并制定了系统的未来优化路径。尽管最终以微弱劣势落败，但CHINOOK展现出的世界级潜力为人工智能在棋类博弈中的发展提供了宝贵经验与方向。
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基于学习的人工智能（1）为什么学习？
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学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
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大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
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2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
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RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
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人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
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人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
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由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
【字节跳动 AI 原生 IDE TRAE 】
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字节跳动推出的AI原生IDE TRAE是国内首款协作级AI开发工具，采用"交互层-智能层-协议层-生态层"四层架构，支持SOLO智能自主开发模式和多模态交互。核心功能包括：1）SOLO模式支持需求分析、工具调度和全流程自动化开发；2）双模式交互系统兼顾精细控制和快速原型开发；3）多模态交互支持语音、图像和代码片段输入；4）开放的智能体生态系统。TRAE深度融合大模型能力，在前后端开发中展现出高效代码生成和自动化能力，并通过MCP协议实现安全工具调用。产品迭代迅速，216天发布63个版本，
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现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。
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