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World File Search System国际象棋
形态和功能性大脑连接性将国际象棋大师与业余参与者区分开
大脑图像分析中的一项常见任务包括诊断某种疾病，其中分析并比较了健康对照组和患病受试者。另一方面，对于一组具有不同技能的健康参与者，对大脑功能的独特分析仍然是一个具有挑战性的问题。在这项研究中，我们开发了新的计算工具，以探索健康个体大脑之间可能存在的功能和解剖学差异，以不同水平的任务经验/培训率识别。为此，我们查看了业余和专业国际象棋播放器的数据集，在那里我们利用静止状态功能磁共振图像来生成功能连接（FC）信息。此外，我们还利用T1加权磁共振成像来估计形态计量连通性（MC）信息。我们将功能和解剖学特征结合到新的连接矩阵中，我们将其称为功能形态相似性连接组（FMSC）。由于FC和MC信息都易于冗余，因此使用统计特征选择减少了此信息的大小。我们使用现成的机器学习分类器，支持向量机，用于单模式分类。从我们的实验中，我们确定大脑的显着性和腹侧注意网络在两组健康受试者（国际象棋参与者）之间在功能和解剖学上不同。我们认为，由于国际象棋涉及高阶认知的许多方面，例如系统思维和空间推理，并且识别网络是对需要响应的认知任务的任务阳性，因此我们的结果是有效的，并且支持拟议的计算管道的可行性。此外，我们对现有的神经科学假设进行了定量验证，即学习某种技能可能会导致大脑的变化（功能连通性和解剖结构），并且可以通过我们的新型FMSC算法进行测试。
2025年2月
CCO国际象棋俱乐部联赛哥伦比亚县图书馆2月1日，星期六•上午10点 - 下午4点•教室A＆Cafe参加了为期一年的USCF评级，由哥伦比亚县国际象棋俱乐部主持。 参加多大或很少的国际象棋联赛比赛，全年赢得积分。 参与者必须有USCF会员资格并支付比赛入场费。 从11点至下午3点的所有技能水平的咖啡馆中免费比赛。 有关更多详细信息，请访问www.columbiacountychessclub.com。CCO国际象棋俱乐部联赛哥伦比亚县图书馆2月1日，星期六•上午10点 - 下午4点•教室A＆Cafe参加了为期一年的USCF评级，由哥伦比亚县国际象棋俱乐部主持。参加多大或很少的国际象棋联赛比赛，全年赢得积分。参与者必须有USCF会员资格并支付比赛入场费。从11点至下午3点的所有技能水平的咖啡馆中免费比赛。有关更多详细信息，请访问www.columbiacountychessclub.com。
围棋作为人工智能研究领域的挑战
1.0 简介 计算机程序几乎在各个游戏层面上都在挑战人类的表现：世界西洋双陆棋冠军是一个神经网络程序 [7]。国际象棋程序（最初是人工智能搜索技术研究的雏形）的性能处于大师级别：1994 年，世界上等级分最高的国际象棋选手卡斯帕罗夫在一场计时锦标赛中被计算机国际象棋程序击败，不过他还没有输过一场不计时比赛。然而，这些顶级程序早已不再能启发或教导人工智能和认知科学研究人员如何将人类认知的灵活性和技巧融入计算机程序。数十年的国际象棋研究中得出的一个常见误解是，一旦问题得到正式指定，利用良好的搜索和评估算法的蛮力技术就足以解决任何问题。围棋领域与这种常见误解相矛盾。正式指定围棋规则很容易，然而，所有当前程序的表现都比不上人类，甚至连初级中级玩家的水平都比不上。最初，我们认为国际象棋和围棋之间程序性能的差异与相对分支因子有关，因此也与国际象棋和围棋的相对复杂性有关。虽然围棋的分支因子确实要大得多，这对编程有相当大的影响（如表 1 所示），但我们逐渐意识到，这两种游戏中战略和战术之间的差异更为重要。在国际象棋中，棋盘位置的良好评估函数通常仅通过战术手段就可以估计出来——也就是说，搜索可能的走法树，直到发现位置强度的重大变化。在围棋中，战术考虑涉及争夺特定的棋子组（定义见第 2.1 节），而战略考虑涉及构建棋子组，这些棋子组将在后期对游戏产生巨大影响。人类棋手要想在国际象棋和围棋中表现出色，就必须精通战略和战术。在国际象棋程序中，战术技能与长远搜索技术相结合足以产生出色的表现。这些技术在围棋程序中失败了，原因我们将在下文中讨论。
alphazero中计划能力的限制-CCN 2024
Glickman，M。E.和Jones，A。C.（1999）。评估国际象棋评级系统。Chance-Berlin，然后是纽约，12，21-28。Kim，B.，Wattenberg，M.，Gilmer，J.，Cai，C.，Wexler，J.，Viegas，F。等。 （2018）。 可解释性超出特征归因：具有概念激活向量（TCAV）的定量测试。 在国际机器学习会议上（pp。） 2668–2677）。 Lee，S。（2000）。 非负矩阵因子化算法。 nips。 McGrath，T.，Kapishnikov，A. 。 。 Kramnik，V。（2022）。 在Alphazero中获得国际象棋知识。 国家科学院的会议记录，119（47），E2206625119。 Silver，D.，Hubert，T.，Schrittwieser，J.，Antonoglou，I.，Lai，M。，等。 （2018）。 一种普遍的增强学习算法，掌握了国际象棋，Shogi并进行自我游戏。 Sci-Ence，362（6419），1140–1144。 Silver，D.，Schrittwieser，J.，Simonyan，K.，Antonoglou，I.，Huang，A.，Guez，A.，。 。 。 其他人（2017年）。 掌握没有人类知识的Go的游戏。 自然，550（7676），354–359。 Steingrimsson，H。（2021）。 国际象棋堡垒，这是对技术状态象征[Neuro]架构的因果测试。 在2021年IEEE游戏会议（COG）会议（pp。） 1–8）。 Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。 ARXIV预印ARXIV：2206.10498。 （2023）。Kim，B.，Wattenberg，M.，Gilmer，J.，Cai，C.，Wexler，J.，Viegas，F。等。（2018）。可解释性超出特征归因：具有概念激活向量（TCAV）的定量测试。在国际机器学习会议上（pp。2668–2677）。Lee，S。（2000）。 非负矩阵因子化算法。 nips。 McGrath，T.，Kapishnikov，A. 。 。 Kramnik，V。（2022）。 在Alphazero中获得国际象棋知识。 国家科学院的会议记录，119（47），E2206625119。 Silver，D.，Hubert，T.，Schrittwieser，J.，Antonoglou，I.，Lai，M。，等。 （2018）。 一种普遍的增强学习算法，掌握了国际象棋，Shogi并进行自我游戏。 Sci-Ence，362（6419），1140–1144。 Silver，D.，Schrittwieser，J.，Simonyan，K.，Antonoglou，I.，Huang，A.，Guez，A.，。 。 。 其他人（2017年）。 掌握没有人类知识的Go的游戏。 自然，550（7676），354–359。 Steingrimsson，H。（2021）。 国际象棋堡垒，这是对技术状态象征[Neuro]架构的因果测试。 在2021年IEEE游戏会议（COG）会议（pp。） 1–8）。 Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。 ARXIV预印ARXIV：2206.10498。 （2023）。Lee，S。（2000）。非负矩阵因子化算法。nips。McGrath，T.，Kapishnikov，A. 。 。 Kramnik，V。（2022）。 在Alphazero中获得国际象棋知识。 国家科学院的会议记录，119（47），E2206625119。 Silver，D.，Hubert，T.，Schrittwieser，J.，Antonoglou，I.，Lai，M。，等。 （2018）。 一种普遍的增强学习算法，掌握了国际象棋，Shogi并进行自我游戏。 Sci-Ence，362（6419），1140–1144。 Silver，D.，Schrittwieser，J.，Simonyan，K.，Antonoglou，I.，Huang，A.，Guez，A.，。 。 。 其他人（2017年）。 掌握没有人类知识的Go的游戏。 自然，550（7676），354–359。 Steingrimsson，H。（2021）。 国际象棋堡垒，这是对技术状态象征[Neuro]架构的因果测试。 在2021年IEEE游戏会议（COG）会议（pp。） 1–8）。 Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。 ARXIV预印ARXIV：2206.10498。 （2023）。McGrath，T.，Kapishnikov，A.。。Kramnik，V。（2022）。 在Alphazero中获得国际象棋知识。 国家科学院的会议记录，119（47），E2206625119。 Silver，D.，Hubert，T.，Schrittwieser，J.，Antonoglou，I.，Lai，M。，等。 （2018）。 一种普遍的增强学习算法，掌握了国际象棋，Shogi并进行自我游戏。 Sci-Ence，362（6419），1140–1144。 Silver，D.，Schrittwieser，J.，Simonyan，K.，Antonoglou，I.，Huang，A.，Guez，A.，。 。 。 其他人（2017年）。 掌握没有人类知识的Go的游戏。 自然，550（7676），354–359。 Steingrimsson，H。（2021）。 国际象棋堡垒，这是对技术状态象征[Neuro]架构的因果测试。 在2021年IEEE游戏会议（COG）会议（pp。） 1–8）。 Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。 ARXIV预印ARXIV：2206.10498。 （2023）。Kramnik，V。（2022）。在Alphazero中获得国际象棋知识。 国家科学院的会议记录，119（47），E2206625119。 Silver，D.，Hubert，T.，Schrittwieser，J.，Antonoglou，I.，Lai，M。，等。 （2018）。 一种普遍的增强学习算法，掌握了国际象棋，Shogi并进行自我游戏。 Sci-Ence，362（6419），1140–1144。 Silver，D.，Schrittwieser，J.，Simonyan，K.，Antonoglou，I.，Huang，A.，Guez，A.，。 。 。 其他人（2017年）。 掌握没有人类知识的Go的游戏。 自然，550（7676），354–359。 Steingrimsson，H。（2021）。 国际象棋堡垒，这是对技术状态象征[Neuro]架构的因果测试。 在2021年IEEE游戏会议（COG）会议（pp。） 1–8）。 Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。 ARXIV预印ARXIV：2206.10498。 （2023）。在Alphazero中获得国际象棋知识。国家科学院的会议记录，119（47），E2206625119。Silver，D.，Hubert，T.，Schrittwieser，J.，Antonoglou，I.，Lai，M。，等。（2018）。一种普遍的增强学习算法，掌握了国际象棋，Shogi并进行自我游戏。Sci-Ence，362（6419），1140–1144。Silver，D.，Schrittwieser，J.，Simonyan，K.，Antonoglou，I.，Huang，A.，Guez，A.，。。。其他人（2017年）。掌握没有人类知识的Go的游戏。自然，550（7676），354–359。Steingrimsson，H。（2021）。国际象棋堡垒，这是对技术状态象征[Neuro]架构的因果测试。在2021年IEEE游戏会议（COG）会议（pp。1–8）。Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。 ARXIV预印ARXIV：2206.10498。 （2023）。Valmeekam，K.，Olmo，A.，Sreedharan，S。和Kambhampati，S。（2022）。ARXIV预印ARXIV：2206.10498。（2023）。大型语言模型仍然无法计划（LLMS的基准计划和推理有关变更的理由）。van Opheusden，B.，Kuperwajs，I.，Galbiati，G.，Bnaya，Z.，Li，Y。，＆Ma，W。J.专业知识增加了人类游戏玩法的计划深度。自然，618（7967），1000–1005。
人工智能生活
人类思维具有多种能力。我们选择哪个功能来开始构建人工智能？Shaw、Newell 和 Simon 开始研究计算机程序如何解决问题，例如证明几何定理，或玩跳棋或国际象棋等游戏。他们证明，解决此类问题归结为在可能的决策迷宫中进行搜索以达到预期目标。导致目标的决策序列形成了解决方案。搜索空间通常可能是无限的。因此，有一些策略可以有选择地搜索这个空间，利用任何关于问题性质的先验知识。这是人工智能的第一次重大突破，最终导致 IBM 深蓝计算机在 1997 年的一场国际象棋比赛中击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫。甚至在那之前，在 80 年代，各个领域就出现了大量专家系统，主要由以事实和规则形式捕获领域知识的技术引发，并使用搜索找到适当的应用这些规则的顺序以得出解决方案。
博弈树、电脑游戏和博弈论 - 苏黎世联邦理工学院
从这个方面来看，自动化游戏一直与人工智能联系在一起，甚至早在这个名称的研究领域出现之前就存在了。 250年前，沃尔夫冈·冯·肯佩伦男爵 (Baron Wolfgang von Kempelen) 制造并演示了魅力十足的 Chess Turk，这可以作为一个起点（尽管之前就已经存在外形像玩偶、可以手写字的精致机械自动机）。虽然整个事情是个骗局，因为一个精通国际象棋的小人隐藏在土耳其木偶的齿轮中，并通过一根杆子控制它，但国际象棋机器的魅力已经达到了公众的程度。甚至查尔斯·巴贝奇也曾在与 Chess Turk 的比赛中落败，但在 19 世纪中叶，他设计了“一台能够成功玩纯智力游戏的机器；例如针锋相对、选秀、国际象棋等。”并得出了一个核心结论：“我很快就发现，每一种技巧游戏都可以由自动机来玩。”
“印度的人工智能与法律”
1 人工智能，ENG. OXFORD LIVING DICTIONARIES，https://en.oxforddictionaries.com/definition/artificial_intelligence [https://perma.cc/WF9V-YM7C]（最后访问时间为 2023 年 12 月 26 日）；参见 STUART J. RUSSELL 和 PETER NORVIG，人工智能：一种现代方法 1（第 3 版，2010 年）。2 RUSSELL & NORVIG，上文注 4，第 1 页。在本次讨论中，我们先把关于人类“智能”是什么或应如何定义这个词的多种多样的观点放在一边。3 同上，第 1 页，21 页。4 JM Unterrainer 等人，规划能力和国际象棋：伦敦塔任务中国际象棋和非国际象棋玩家的比较，97 BRIT。 J. PSYCHOL. 299, 299–300, 302 (2006)。8. RUSSELL & NORVIG，上文注4，第21页。5 Shunichi Doi，基于人类行为特征的驾驶支持系统的技术开发，30 IATSS RES. 19, 20–21 (2006)。
人工智能应该增强人类智能，而不是取代它
加里·卡斯帕罗夫是人权基金会主席和“复兴民主倡议”的创始人。他经常就政治、决策和人机协作等问题写作和演讲。1985 年，年仅 22 岁的卡斯帕罗夫成为历史上最年轻的国际象棋世界冠军，并保持了 20 年的世界第一地位。1996 年和 1997 年，他与 IBM 超级计算机“深蓝”的著名比赛是将人工智能和国际象棋带入主流的关键。他最近出版了一本关于人工智能和人机未来的书，名为《深度思考：机器智能的终结和人类创造力的开始》（2017 年）。