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残局研究长期以来一直是测试人类创造力和智力的工具。我们发现它们也可以作为测试机器能力的工具。两个领先的国际象棋引擎 Stockfish 和 Leela Chess Zero (LCZero) 在游戏过程中采用了截然不同的方法。我们使用 20 世纪 70 年代末著名的残局研究 Plaskett's Puzzle 来比较这两个引擎。我们的实验表明 Stockfish 在谜题上的表现优于 LCZero。我们研究了引擎之间的算法差异，并以我们的观察结果为基础仔细解释测试结果。受人类解决国际象棋问题的方式启发，我们询问机器是否可以拥有某种形式的想象力。在理论方面，我们描述了如何应用贝尔曼方程来优化获胜概率。最后，我们讨论了我们的工作对人工智能 (AI) 和通用人工智能 (AGI) 的影响，并提出了未来研究的可能途径。
Chess AI：机器智能的竞争范式
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