.790 智能系统学报 第11卷 neural networks,DNN)的机器学习模型。2013年1 除了以上竞赛，还有各种世界范围内的人机大 月，百度宣布成立“深度学习研究所”(institue of 战活动，这些竞赛活动极大地激发了人们的挑战热 deep learning,IDL)。在2015年10月5：0击败了 情和创新精神，为社会培养了大量的科技精英，在促 欧洲围棋冠军樊麾后，2016年1月，谷歌DeepMind 进了人工智能技术快速发展的同时，还产生了新的 团队在自然杂志(Nature)上发表封面论文称，他们 科研成果。 研发出基于神经网络进行深度学习的人工智能围棋 3计算机博弈系统设计 程序AlphaGo,能够在极其复杂的围棋游戏中战胜 专家级人类选手[)。2016年3月，AlphaGo又以 计算机博弈系统是指在特定规则下具有博弈能 4:1战胜世界围棋冠军李世石，在学术界产生了空 力的智能系统。在设计系统时，需要考虑知识表示、 前的影响，这标志着计算机博弈技术取得重大成功， 着法产生、搜索与评估几个方面。 是计算机博弈发展史上新的跃迁。 典型的计算机博弈系统的核心架构设计如图1 2赛事与学术交流 所示，可以划分为博弈平台和搜索引擎两大模块。 其中，博弈平台主要负责界面显示、棋规判断、行棋 由国际机器博弈协会(International Computer 过程控制、信息传递等]，在其设计过程中，通常考 Games Association,ICGA)组织的国际计算机博弈比 虑通用性、易用性、健壮性、艺术性：博弈引擎主要负 赛(Computer Olympiad,C0)每年一届，已经有了30 责知识学习、开（或残）局库设计[20,6]、棋局评估、博 多年的历史。比赛项目包括中国象棋、六子棋、亚马 弈树搜索、着法生成等。 逊棋、围棋等，通过竞赛促进了世界范围内的计算机 行 博弈技术的发展。同时，ICGA还每年组织学术研讨 信 棋 棋 会，并出版ICGA季刊2,0]。 传 面 判 程 从1969年开始，国际人工智能联合会议(Inter- 递 示 national Joint Conference on Artificial Intelligence.IJ- CAI)每两年举行一次，ICAI是人工智能研究人员 平台要素数字化建模 前端： 博弈平台 最主要国际会议之一。通过学术交流，发表计算机 博弈的最新研究成果[3-] 2006年8月，由中国人工智能学会首次主办中 数据结构定义 后端： 搜索引擎 国计算机博弈锦标赛，至今已举办10届。从2011 年开始，由中国人工智能学会与教育部高等学校计 博 算机类专业教学指导委员会共同主办全国大学生计 局 弈 机 弈 法 知 算机博弈大赛暨全国锦标赛[36-7】，目前已举办6 面 树 识 估 搜 展 成 习 库 届。这项赛事所设定的各项比赛，涉及计算机博弈 开 相关的知识库、博弈平台[38)、搜索引擎、神经网络」 机器学习与局面评估[90]等多种技术，吸引了越来 博弈控制策略 越多的专家、学者与计算机博弈爱好者参与到计算 机博弈相关研究中，为计算机博弈技术的交流与验 图1计算机博弈系统典型架构 证提供了一个公平、开放的平台。目前，竞赛项目涵 Fig.1 Typical architecture of computer game system 盖了多种类型的博弈： 相对整个计算机博弈系统而言，后端搜索引擎 1)按参与人数划分，包括双人博弈（如中国 是整个系统的核心部分，它是决定博弈胜负的关键， 象棋、围棋)和多人博弈（如二打一扑克）： 在搜索引擎的开发过程中，除了考虑与博弈平台的 2)按参与人对他人了解程度划分，包括完备信 接口外，还要根据各个棋种的特点，选择合适的搜索 息博弈]（如中国象棋、围棋、六子棋、亚马逊棋、苏 算法和评估函数[4748】。 拉卡尔塔棋等)和非完全信息博弈[24,44（如幻影围 4博奔树搜索技术 棋、军棋、二打一扑克)： 3)按参与人之间有无合作划分，包括合作博弈 4.1博弈树复杂度 (如桥牌])与非合作博弈（如中国象棋）。 博弈树是由树枝和节点构成单向无环图，如图 2所示。博弈树的节点对应于某一个棋局，其分支ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＤＮＮ） 的机器学习模型。 ２０１３ 年 １ 月，百度宣布成立“ 深度学习研究所” （ ｉｎｓｔｉｔｕｅ ｏｆ ｄｅｅｐ ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＩＤＬ）。 在 ２０１５ 年 １０ 月 ５ ∶ ０ 击败了 欧洲围棋冠军樊麾后，２０１６ 年 １ 月，谷歌 ＤｅｅｐＭｉｎｄ 团队在自然杂志（Ｎａｔｕｒｅ）上发表封面论文称，他们 研发出基于神经网络进行深度学习的人工智能围棋 程序 ＡｌｐｈａＧｏ，能够在极其复杂的围棋游戏中战胜 专家级人类选手［３］ 。 ２０１６ 年 ３ 月， ＡｌｐｈａＧｏ 又以 ４ ∶ １战胜世界围棋冠军李世石，在学术界产生了空 前的影响，这标志着计算机博弈技术取得重大成功， 是计算机博弈发展史上新的跃迁。 ２ 赛事与学术交流 由国际机器博弈协会 （ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇａｍｅｓ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，ＩＣＧＡ）组织的国际计算机博弈比 赛（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｏｌｙｍｐｉａｄ，ＣＯ）每年一届，已经有了 ３０ 多年的历史。 比赛项目包括中国象棋、六子棋、亚马 逊棋、围棋等，通过竞赛促进了世界范围内的计算机 博弈技术的发展。 同时，ＩＣＧＡ 还每年组织学术研讨 会，并出版 ＩＣＧＡ 季刊［２７，３０－３２］ 。 从 １９６９ 年开始，国际人工智能联合会议（Ｉｎｔｅｒ⁃ ｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｉｎｔ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＩＪ⁃ ＣＡＩ）每两年举行一次，ＩＪＣＡＩ 是人工智能研究人员 最主要国际会议之一。 通过学术交流，发表计算机 博弈的最新研究成果［３３－３５］ 。 ２００６ 年 ８ 月，由中国人工智能学会首次主办中 国计算机博弈锦标赛，至今已举办 １０ 届。 从 ２０１１ 年开始，由中国人工智能学会与教育部高等学校计 算机类专业教学指导委员会共同主办全国大学生计 算机博弈大赛暨全国锦标赛［３６－３７ ］ ，目前已举办 ６ 届。 这项赛事所设定的各项比赛，涉及计算机博弈 相关的知识库、博弈平台［３８］ 、搜索引擎、神经网络、 机器学习与局面评估［３９－４０］等多种技术，吸引了越来 越多的专家、学者与计算机博弈爱好者参与到计算 机博弈相关研究中，为计算机博弈技术的交流与验 证提供了一个公平、开放的平台。 目前，竞赛项目涵 盖了多种类型的博弈： １）按参与人数划分，包括双人博弈［４１］ （如中国 象棋、围棋）和多人博弈（如二打一扑克［４２］ ）； ２）按参与人对他人了解程度划分，包括完备信 息博弈［４３］ （如中国象棋、围棋、六子棋、亚马逊棋、苏 拉卡尔塔棋等） 和非完全信息博弈［２４，４４］ （如幻影围 棋、军棋、二打一扑克）； ３）按参与人之间有无合作划分，包括合作博弈 （如桥牌［４５］ ）与非合作博弈（如中国象棋）。 除了以上竞赛，还有各种世界范围内的人机大 战活动，这些竞赛活动极大地激发了人们的挑战热 情和创新精神，为社会培养了大量的科技精英，在促 进了人工智能技术快速发展的同时，还产生了新的 科研成果。 ３ 计算机博弈系统设计 计算机博弈系统是指在特定规则下具有博弈能 力的智能系统。 在设计系统时，需要考虑知识表示、 着法产生、搜索与评估几个方面。 典型的计算机博弈系统的核心架构设计如图 １ 所示，可以划分为博弈平台和搜索引擎两大模块。 其中，博弈平台主要负责界面显示、棋规判断、行棋 过程控制、信息传递等［３８］ ，在其设计过程中，通常考 虑通用性、易用性、健壮性、艺术性；博弈引擎主要负 责知识学习、开（或残）局库设计［２０，４６］ 、棋局评估、博 弈树搜索、着法生成等。 图 １ 计算机博弈系统典型架构 Ｆｉｇ．１ Ｔｙｐｉｃａｌ ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｏｆ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｇａｍｅ ｓｙｓｔｅｍ 相对整个计算机博弈系统而言，后端搜索引擎 是整个系统的核心部分，它是决定博弈胜负的关键， 在搜索引擎的开发过程中，除了考虑与博弈平台的 接口外，还要根据各个棋种的特点，选择合适的搜索 算法和评估函数［４７－４８］ 。 ４ 博弈树搜索技术 ４．１ 博弈树复杂度 博弈树是由树枝和节点构成单向无环图，如图 ２ 所示。 博弈树的节点对应于某一个棋局，其分支 ·７９０· 智 能 系 统 学 报 第 １１ 卷