1956年，，达特茅斯学会上首次提出了人工智能这一概念，可当时谁又能想到，当时只是几位科学家脑洞大开的概念竟然在60多年后的今天大放异彩，成为各个领域的焦点。今天我们定义的人工智能是指一门研究，开发模拟，延伸和拓展人类智能的理论，方法，技术及应用系统的学科。并且，我们可以根据他的强弱程度将他分为弱人工智能，强人工智能，与超人工智能。它具有符号处理，机器学习，指示表示与推理等功能，并且广泛运用于了医疗领域，教育领域，交通领域，金融领域，工业领域...艾伦图灵曾说：“人工智能是人类历史上最具有挑战性的任务。”

的确，人工智能在人类文明发展历史上无疑是一个举足轻重的大头，可作为普通的本科大学生，人工智能这种高大上的概念，岂不是离我们很远？其实不然，近期，我在写c语言小游戏时意味地发现，人工智能就出现在身边。这里我想阐明一下对比这两个概念我个人的理解：计算器与计算机

计算器之所以只能叫计算器是因为它只能进行一些机械运算，有一套自己的算法，输入一个数，它就有固定的输出，没有智能型，而计算机则不同，它可以根据你的不同输入进行改变它的输出，具有智能型。这其实就是一种人工智能，根据我的理解，人工智能无非就是机器通过学习等方式掌握出一套自己的算法，根据你的输入而改变它的运算过程。近期，我用400行代码写了一个简单的三子棋游戏代码，我们来看以下两张图：

上图是我写的三子棋代码中的一段，这段代码的作用就是决定电脑下棋的位置，不难看出，这段代码运用了rand函数，生成了一个随机数来决定电脑下棋的位置，每次玩家下完棋后，电脑随机生成一个数，然后棋就下在随机数对应的位置上，这种下棋方法显然不具有任何智能性，每次下棋的位置都是随缘，那么结果很容易就是玩家获胜。那么，我们是否可以写出一种程序，无论玩家先手还是后手，无论玩家怎么下棋，计算机基本不会输。（三子棋排列方式少，不排除玩家记住所有排列从而导致平局或胜利的可能），答案是肯定的，这就是DFS算法。

决定谁获胜的代码

这就是程序运行的截图，玩家每次下完棋后，计算机只能在剩余的格子中随机选择一个位置。如果只能这样的话，游戏将多么的单调无趣。难道计算机就只有这样的下棋方式吗？答案是否定的，接下来，我们着重看一下这里出现的人工智能的影子。前面我阐明了我个人对于人工智能的观点，即机器具有分析问题的能力。那么，我们先进行计算,三子棋双方一共下了5个棋就有一方获胜，那么就有120种排序，如果双方一共下了6个棋才有一方获胜，那么只会有12种排列顺序，那么一共就有132种排列方式，那么我们的代码就要实现可以分析这132种排列的由来以及形成过程的功能，如果实现了，那就它就具有一定的智能性，前面介绍了三种人工智能，那么这就是最低级的弱人工智能。它实现了对简单问题的分析，我们最终要实现的目标是，无论玩家怎么下棋，代码都会通过运算，找到一个最佳的下棋位置，最终导致玩家无法战胜计算机。但是，我们该如何去写这个代码呢？虽然只有132中排列方式，但每种方式进行拆卸细解，那也是一个非常庞大的计算过程，那么这里我们就可以运用函数的递归与循环来解决这个问题，我们的解题步骤就分为以下：

1.学习与优化：通过程序员设定的代码，分析所有的棋局和获胜策略，不断优化自身算法，从而提高竞争性。

2.评估棋局：通过代码分析当前的棋局。

3.选择最佳行动：代码根据评估结果，选择对自己最有利的行动，以确保自身“不可战胜”。

那么接下来，我们通过代码进一步分析这个问题。

解释一下，首先在279行定义minmax函数，接受四个参数（当前玩家，搜索深度，当前位置的列和行）这里调用minmax函数（286-293行），实现计算当前位置的最有落棋位置的功能，函数会返回一个整数move，表示最佳落棋的索引。随后，将玩家落棋的位置存储，接着调用print_board函数打印更新后的棋盘，检查当前位置是否获胜，如果获胜，打印获胜者的信息并跳出循环。

逐步分析：

280行：evaluate函数返回值即为当前局得分

281行：否则，则继续搜索，获取最佳落棋点

282行：初始化最大得分和最佳落棋地点

283-287行：利用嵌套循环，尝试所有有空位置，尝试将棋子放在这些位置，从而找出最佳位置

通过一系列函数与循环，我们确实实现了简单的人工智能，我这个下棋小白经过无数次尝试确定此程序确实不可战胜。

这里，通过一百行的代码，我们实现了三子棋的人工智能，我们可否又能写出五子棋的必胜程序呢？我相信，是可以的，只是后者排列方式种类是前者的几个数量级以上，但我相信，通过新的搜索法，新的嵌套方式，新的循环，新的函数就一定可以写出，我很期待我成功将其写出的一天。甚至更复杂的象棋与围棋，我坚信，这种算法就是他们的微元，我也相信未来的某一天我可以接触到这个层次。当然，人工智能的未来也充满了机遇与挑战，目前常用的人工智能方法，规则算法和统计算法都无法成功地处理形式千变万化的自然问题，人类还有很长一段路要走。

                                   韦民

2023.11.25