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当机器提前思考时：战略 AI 的崛起
战略人工智能探索战略人工智能的进步以及大型语言模型如何融入大局作者使用 Canva Magic Studio 生成的图片序言1997 年 5 月 11 日，纽约市。纽约市春光明媚。天空晴朗，气温攀升至 20 摄氏度。洋基队准备在洋基体育场与堪萨斯城皇家队比赛，游骑兵队则在麦迪逊广场花园与魔鬼队对决。一切似乎都不寻常，然而，聚集在曼哈顿中城公平中心的人们即将体验到真正独特的体验。他们即将见证这一历史性事件：一台计算机将首次在标准比赛条件下击败国际象棋卫冕世界冠军。代表人类的是加里·卡斯帕罗夫，他当时被公认为世界顶级国际象棋选手。代表机器的是深蓝——IBM 开发的国际象棋计算机。进入比赛的最后一局和第六局时，两位选手都各得 2.5 分。今天将决出胜负。加里一开始是黑棋，但犯了一个早期错误，面临深蓝的强大而激进的攻击。仅仅 19 步之后，一切都结束了。卡斯帕罗夫感到士气低落，压力重重，他认输了，认为他的地位无法维持。这是一个具有象征意义的时刻，许多人称赞这是人与机器之间最重要的时刻之一。这一里程碑事件标志着人工智能发展的转折点
来源:走向数据科学游戏中战略性AI的简短历史
游戏为开发战略性AI提供了惊人的证据。游戏的封闭性质使训练模型和开发解决方案技术比在开放式系统中更容易。游戏明确定义；球员是已知的，收益也是如此。最大，最早的里程碑之一是Deep Blue，这是击败国际象棋世界冠军的机器。
早期里程碑：深蓝色
早期里程碑深蓝色是IBM在1990年代开发的象棋超级计算机。正如序言中所述，它在1997年5月在六场比赛中击败了统治世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov），创造了历史。深蓝色利用专门的硬件和算法，能够评估每秒2亿个国际象棋位置。它将蛮力搜索技术与启发式评估功能相结合，使其能够比以前的任何系统更深入地搜索潜在的移动序列。使深蓝色具有特殊性的是它可以快速处理大量位置，有效地处理国际象棋的组合复杂性并标志着人工智能中的重要里程碑。
然而，正如加里·卡斯帕罗夫（Gary Kasparov）在接受Lex Fridman的采访时指出的那样，Deep Blue更像是一台蛮力机器，而不是其他任何东西，因此也许很难将其视为任何类型的智能。搜索的核心基本上只是反复试验。说到错误，这比人类的错误要少得多，根据卡斯帕罗夫的说法，这是难以击败的功能之一。
复杂游戏中的进步：Alphago
复杂游戏中的进步在国际象棋深蓝色胜利19年后，Google DeepMind的一支团队产生了另一个模型，这将有助于AI历史上的特殊时刻。 2016年，Alphago成为第一个击败世界冠军GO球员Lee Sedol的AI模型。