我的电脑学习历程.第七章.中国象棋--结束?还是开始?

关于中国象棋的资料:http://www.xqbase.com/index.htm



大学的四年中，大一和大二的课程，基本上都是基础课，主要包含了公共基础课，数学基础课和计算机基础课三大部分。大三我们搬到了新校区－－貌似和其它211学校一样，新校区总是在郊区，很大，建筑很漂亮，但总的来说，也很荒凉。有老师说，荒凉地段好读书。其实，只要有心读书，繁华一样纷扰不了你；如果无心读书，荒凉则代表着孤独和寂寞。幸好，我还有读书的念头。



大三开始上专业课程。在这些专业课中，《抽象代数》、《数值逼近》等等，都是对计算机帮助很大的课程。其实这些课程本身，也要用到计算机工具来求解问题。而《最优化理论与计算》《信息论基础》更是直接和计算机相关。可以说，现代数学的主流方向，就是建立在计算机科学上的。用数学这个工具来解决实际问题，大致包括下面几个过程：

1.提出问题。

2.分析问题。

3.构建模型。

4.求解模型。

5.得出结论。

第一步、第二步和第五步，不论是现代数学，还是传统数学，思想上都是差不多的。但第三步和第四步，现代数学通常就需要依赖计算机，和传统数学有很大区别了。

传统数学进行到第三步时，如果问题是关于无限的，或者是连续而不可求解的，就束手无策了，只能去分析模型的性质，可能的结果等等。但对于现代数学来说，则先需要把模型中的东西离散化，然后根据分析找到一个范围（这一步可能会不需要），再从范围中任意找一个起点，从起点出发，无限逼近我们建立的模型。所以在一般情况下，计算机求解出来的模型的解，通常是不精确的。但是，这样做，几乎任何问题都可以通过计算机求出一个或多个解来。至于这个解是否准确，或者说精确度有多高，首先则取决于建立的模型，其次则取决于求解模型的算法。为什么现在的大学生《全国数学建模大赛》和ACM大赛这么火热？因为它们体现的就是大学生的建模能力和模型求解能力。

我们在数学上使用的编程工具，最主要的是MATLAB。这是一个很强大的数学软件，我们有专门的课程讲MATLAB编程，而这门课程，就是为后续的数学专业课准备的－－我们绝大多数的数学专业课都有上机实验。MATLAB最主要的能力，当然还是矩阵处理。我的MATLAB学得并不是很好，如果用它来处理简单的矩阵问题，我自信还能办得到，但如果用它进行一些稍微复杂的应用，我就无能为力了。我们后来有一些《微分方程数值解》的上机实验，需要用MATLAB来编程，而我基本上都是照本宣科，毫无自己的思想在内。实在是很惭愧。

当然，我们用到的数学编程软件，不止MATLAB一个，比如还有主要用于统计分析的SAS，主要用于最优化问题求解与分析的LINGO等等，这些东西专业性比较强，我也是在读大学才开始接触，学得并不好，就不在此多说了。



计算机方面的专业课，则主要有《3D MAX》《FLASH》《网页***》《数据库原理》《网络基础》等等。当时还记得开了J2ME的课程，这些课程我在未进大学时就有所接触，而进入大学后，和我选定的方向有些偏差，故都学得一般，没什么突出的亮点，也不多说。

大学后期，我印象最深的，是毕业设计。

大学里的毕业设计，题目可以自己拟定，也可以老师出题。或许真是大学生的素质现在滑落得很厉害，据说在我们前一届的同学让自己拟题，结果有很多人都无法从生活中找到可以研究的问题。因此，我们这一届，原则上是老师出题，但允许学生和老师协商。我自然是找老师协商的一份子，因为我的《中国象棋》程序还没完成，我希望在离开校园的时候，能够给它划上个句号。

我选择的指导老师，是教授我们计算机课程中实践能力最强的睢佰龙老师，遗憾的是，他主要做的是嵌入式，在PC上的具体编程，无法给我太多的指导。不过，我仍然很感谢他在设计上对我的指导。

我的中国象棋设计之初，又犯了和大一时一样的毛病：总想找个核心点，然后对它进行层层包裹，逐步扩充功能--这是一个从内到外的过程。这个思想本身并没有什么问题，事实上，它和组件模型思想有些类似，当然，从开发方法角度来说，它其实就是敏捷开发的基本方法。只是，这个方法，对程序员的要求非常高，需要设计者拥有非常丰富的经验－－因为你在设计核心时，就要考虑到后续扩展时的各种可能和面临的问题，甚至最好还能在潜意识中考虑到你当前没有考虑到的问题（^_^）。我自然是没这个本事的，所以第一次设计尝试，以失败而告终。

在和指导老师交流了好几次后，我又开始了第二次设计：先定一个规模及框架，然后再逐步细化。这个思想，就和前面说的刚好反了过来，这是一个从外到内的过程。不过这样设计，显然在实现方面要容易许多。我设计的三大基本功能是：人机对战，人人对战，网络对战。也就是说，我首先考虑的是对手的类型：人类，机器，还是网络？至于网络那边是什么，我不管，它可以是人，也可以是AI，由中枢控制模块进行连接识别、操作控制和信息转发。网络对战自然使用SOCKET收发消息，而机器思考部分的引擎通信，则采用UCCI（通用中国象棋引擎接口）标准。我设计的次要功能，则是分析和打谱。

设计人机对战，是我第一次真正意义上接触人工智能，只是博弈所涉及的人工智能，还是比较局限的，主要只包含两大块:搜索策略和机器学习。机器学习鉴于我能力有限，最终没能完成。完成的只有搜索策略。

为了实现搜索策略，我参考的东西比较多，主要有《PC游戏编程（人机博弈）》和《C/C++中国象棋入门与提高》这两本书，还有本文前所列出的网站，以及《ElephantEye》引擎的源代码。

1.单从博弈编程来说，《PC游戏编程(人机博弈）》是一本非常不错的书，由王小春先生编写。这本书对中国象棋搜索策略的各种算法都有介绍，比较全面。但也正如王小春先生在书中所说，这本书以清晰为第一考虑要素，因此注定在某些设计上和搜索实现上不够简洁。书中提供的一般搜索方法，当搜索深度达到三层以上时，就会变得很慢。而达到五层以上时，基本上没什么实用价值了。

2.《C/C++中国象棋入门与提高》这本书并不太好，感觉有很多内容，都是从www.xqbase.com上摘录下来的。



或许是时间太短了，等我的象棋基本上能实现人机对战的时候，毕业设计已到了尾声了，而我的整个设计，才完成大约1/3。没办法，硬着头皮，我也走上了讲台。

从大一用VB写象棋打谱程序开始，到大四完成象棋人机对战程序，我的大学生涯，终于划上了一个句号－－虽然我觉得这个句号并不怎么完美。我只知道，在我完***机对战程序时，我终于踏出了在人工智能方面学习的第一步。现代人工智能的核心，不在搜索策略上，而应该在神经网络上，我知道我还差得很远。我更希望的，真正达到图灵说的那个水准的人工智能，它在天上，而我在地上。



我的这个第一步，会不会也是我的最后一步？未来无法预知。