围棋博弈中的面向对象人工智能创新与理论突破

围棋博弈中的人工智能研究是当前计算机科学与人工智能领域的前沿课题。本文由复旦大学软件工程专业的硕士研究生严达骏撰写，他的硕士论文深入探讨了如何运用面向对象技术来分析和模拟围棋这种复杂策略游戏。论文的核心目标是通过抽象和归纳围棋中的关键概念，构建对象模型，以解决布局、中盘和收官阶段的游戏策略问题。 首先，作者将棋盘上的格点对象化，这是所有其他对象模型的基础，这一步对于理解和设计智能围棋程序至关重要。接着，他借鉴了围棋的经典理论，将其划分为布局、中盘和收官三个阶段，这是模仿人类棋手决策过程的尝试。在此过程中，作者提出了诸如“定式”（固定的开局模式）、“棋串”（连续落子序列）、“龙”（包围敌方棋子的集团）和“领域”（棋子控制的空间区域）等概念，这些都与局面控制和落子策略密切相关。 论文指出，围棋程序的发展面临瓶颈，主要受限于缺乏深度的理论研究。传统上，专业棋手的训练强调实战经验，但忽视了理论的积累。然而，作者提出的新概念，如领地封闭性和龙的安全状况之间的关系，以及通过无向连通图简化龙的概念，可能突破了经典理论的局限，为未来的围棋人工智能提供了新的思考方向。 关键词“对象模型”、“模式识别”和“人工智能”揭示了论文的主要技术路线，即利用计算机科学的技术手段，通过模式识别来模拟人类的围棋智慧。这篇论文不仅有实际的编程应用价值，也对未来人工智能在围棋博弈领域的研究具有理论推动作用。 严达骏的硕士论文通过对围棋博弈中的人工智能研究，展示了如何将复杂的策略游戏转化为可计算的对象模型，为提高计算机围棋程序的智能水平开辟了新的思路。通过这种方法，人工智能在围棋中的表现有望达到一个全新的高度，挑战传统的棋艺智慧，并且对整个人工智能领域的发展具有深远的影响。