Introduction

Hi,guys.今天我們來介紹一下人工智能下棋，我們將用機(jī)械臂來作為對手跟你進(jìn)行下棋。

人工智能下棋的研究可以追溯到20世紀(jì)50年代。當(dāng)時，計算機(jī)科學(xué)家開始探索如何編寫程序，使計算機(jī)能夠下象棋。其中最著名的例子是由IBM研發(fā)的Deep Blue，它在1997年以3.5-2.5的成績擊敗了當(dāng)時的世界象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫。

人工智能下棋，就好像給電腦一個思考的方式讓它在比賽中取得勝利。這個思考的方式有很多種，大多數(shù)都源于優(yōu)秀的算法。Deep Blue的核心算法是基于暴力窮舉：生成所有可能的走法，然后執(zhí)行盡可能深的搜索，并不斷對局面進(jìn)行評估，嘗試找出最佳走法。

今天我將要介紹一款AI機(jī)械臂下棋是如何來實(shí)現(xiàn)的。

**Connect 4 **

Connect4是今天要介紹的一種策略棋類游戲，也被稱為是四子棋。Connect4的游戲目標(biāo)是在一個垂直放置的6行7列網(wǎng)格中先達(dá)成連續(xù)四個棋子的橫向、縱向或斜向排列。兩名玩家輪流在網(wǎng)格的頂部插入自己的棋子，棋子會落到當(dāng)前列的最底部可用的位置。玩家可以選擇將自己的棋子放置在任意一列，但棋子只能被放置在已有棋子下方的位置。

就如動圖中所示，這就是connect4。

myCobot 280

機(jī)械臂這邊選擇的是myCobot 280 M5Stack，它是一款功能強(qiáng)大的桌面型六軸機(jī)械臂，它采用M5Stack-Basic作為控制核心，支持多種編程語言開發(fā)。Mycobot280的六軸結(jié)構(gòu)使其具有高度的靈活性和精度，能夠進(jìn)行各種復(fù)雜的操作和運(yùn)動。它支持多種編程語言，包括Python、C++、Java等，使開發(fā)者能夠根據(jù)自己的需求對機(jī)械臂進(jìn)行編程和控制。它的簡單操作界面和詳細(xì)的用戶手冊使得用戶能夠快速上手，而且其嵌入式設(shè)計使得機(jī)械臂的體積小巧，易于攜帶和存儲。

下面是我們搭建的場景。

用myCobot來作為人工智能來跟我們進(jìn)行下棋。

對弈算法

首先，我們得解決一個最關(guān)鍵的問題，就是應(yīng)該用什么算法來進(jìn)行對弈。換句話說就是給機(jī)械臂提供一個能夠進(jìn)行思考的大腦。我們將為你簡單介紹幾種常見的對弈算法：

極小化極大算法：

這是一種經(jīng)典的博弈算法，適用于兩人對弈的游戲。它通過遞歸地模擬對手和自己的行動，評估每個可能的走法的得分，并選擇具有最優(yōu)得分的行動。極小化極大算法可以通過搜索棋局的樹狀結(jié)構(gòu)來找到最佳的下棋策略。該算法是一個零總和算法，即一方要在可選的選項中選擇將其優(yōu)勢最大化的選擇，另一方則選擇令對手優(yōu)勢最小化的方法。而開始的時候總和為0。簡單舉例井字棋說明一下。

Max代表我們，Min代表對手。這個時候我們需要給每一種結(jié)果一個分?jǐn)?shù)，就是這里的Utility。這個分?jǐn)?shù)是站在我們（也就是Max）的角度評估的，比如上圖中我贏了就是＋1，輸了是－1，平局時0。所以，我們希望最大化這個分?jǐn)?shù)，而對手希望最小化這個分?jǐn)?shù)。（在游戲中，這個分?jǐn)?shù)被稱為static value。）這里要說一下，井字棋是個比較簡單的游戲，所以可以列出所有可能的結(jié)果。但是，大部分游戲是不太可能把所有結(jié)果都列出來的。根據(jù)計算機(jī)運(yùn)算量，我們可能只能往前推7，8步，所以這個時候分?jǐn)?shù)就不只－1，1，0這么簡單了，會有專門的算法來根據(jù)當(dāng)前結(jié)果給不同的分?jǐn)?shù)。

Alpha-Beta剪枝算法：

這是對極小化極大算法的優(yōu)化。它通過剪枝來減少搜索的分支數(shù)，從而加快搜索速度。Alpha-Beta剪枝算法利用上下界（Alpha和Beta值）來判斷哪些分支可以被丟棄，從而減少搜索的深度。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+深度學(xué)習(xí)：

我們設(shè)計的對弈算法connect4中用到的也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)+深度學(xué)習(xí)來解決對弈的算法。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：

科學(xué)家一直希望模擬人的大腦，造出可以思考的機(jī)器。人為什么能夠思考？科學(xué)家發(fā)現(xiàn)，原因在于人體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型，通過模擬神經(jīng)元之間的連接和信號傳遞來進(jìn)行信息處理和學(xué)習(xí)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一切人工智能的開始。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本思想是將輸入數(shù)據(jù)傳遞給網(wǎng)絡(luò)的輸入層，然后通過一系列中間層（隱藏層）的計算和傳遞，最終得到輸出層的結(jié)果。訓(xùn)練過程通過調(diào)整連接權(quán)重來最小化實(shí)際輸出與期望輸出之間的差異，以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的性能。

深度學(xué)習(xí)：

深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的分支，專注于利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)和推理。深度學(xué)習(xí)通過構(gòu)建深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也就是有多個中間層（隱藏層）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來解決復(fù)雜的學(xué)習(xí)和決策問題。可以說深度學(xué)習(xí)是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為核心工具的一種學(xué)習(xí)方法。深度學(xué)習(xí)不僅包括了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和算法，還包括了訓(xùn)練方法、優(yōu)化算法和大規(guī)模數(shù)據(jù)處理等方面的內(nèi)容。

項目的構(gòu)建

項目主要分為，硬件和軟件兩個部分：

該項目中最為重要的就是信息收集和信息分析和處理這一部分內(nèi)容。

前面也提到了神經(jīng)算法和深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識，我們使用到的是DQN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

DQN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

DQN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由DeepMind公司提出的，它結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的思想。DQN通過使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來估計狀態(tài)-動作值函數(shù)（Q函數(shù)），從而實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜環(huán)境中的最優(yōu)決策DQN的核心思想是使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為函數(shù)逼近器來近似狀態(tài)-動作值函數(shù)。通過將當(dāng)前狀態(tài)作為輸入，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出每個動作的對應(yīng)Q值，即預(yù)測該動作在當(dāng)前狀態(tài)下的長期回報。然后，根據(jù)Q值選擇最優(yōu)的動作進(jìn)行執(zhí)行。

環(huán)境搭建

首先我們要定義Connect4這個游戲，用一個二維數(shù)組表示游戲棋盤，兩種顏色的棋子，紅色R，黃色Y。再定義游戲結(jié)束的條件，當(dāng)有四個統(tǒng)一顏色的棋子連成一線就退出游戲。

#Define a 6*7 chessboard
self.bgr_data_grid = [[None for j in range(6)] for i in range(7)]

#Used to display the state of the board
def debug_display_chess_console(self):
    for y in range(6):
        for x in range(7):
            cell = self.stable_grid[x][y]
            if cell == Board.P_RED:
                print(Board.DISPLAY_R, end="")
            elif cell == Board.P_YELLOW:
                print(Board.DISPLAY_Y, end="")
            else:
                print(Board.DISPLAY_EMPTY, end="")
        print()
    print()

復(fù)制

下面是定義游戲是否結(jié)束的code：

def is_game_over(board):
    # Check if there are four consecutive identical pieces in a row.
    for row in board:
        for col in range(len(row) - 3):
            if row[col] != 0 and row[col] == row[col+1] == row[col+2] == row[col+3]:
                return True

    # Check if there are four consecutive identical pieces in a column.
    for col in range(len(board[0])):
        for row in range(len(board) - 3):
            if board[row][col] != 0 and board[row][col] == board[row+1][col] == board[row+2][col] == board[row+3][col]:
                return True

    # Examine if there are four consecutive identical pieces in a diagonal line.
    for row in range(len(board) - 3):
        for col in range(len(board[0]) - 3):
            if board[row][col] != 0 and board[row][col] == board[row+1][col+1] == board[row+2][col+2] == board[row+3][col+3]:
                return True

    for row in range(len(board) - 3):
        for col in range(3, len(board[0])):
            if board[row][col] != 0 and board[row][col] == board[row+1][col-1] == board[row+2][col-2] == board[row+3][col-3]:
                return True

    # Verify if the game board is filled completely.
    for row in board:
        if 0 in row:
            return False

    return True

復(fù)制

構(gòu)建DQN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層，其中輸入層的維度應(yīng)與游戲板的狀態(tài)表示方式相匹配，輸出層的維度應(yīng)與合法動作的數(shù)量相匹配。簡而言之，輸入層接受游戲棋盤的狀態(tài)信息，輸出層產(chǎn)生對應(yīng)的動作選擇。

經(jīng)驗(yàn)緩存區(qū)

機(jī)器是需要學(xué)習(xí)，我們要構(gòu)建一個經(jīng)驗(yàn)緩存區(qū)，來存儲智能體的經(jīng)驗(yàn)。這可以是一個列表或隊列，用于存儲游戲過程中的狀態(tài)、動作、獎勵和下一個狀態(tài)等信息。

下面是構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)緩存區(qū)的偽代碼：

class ReplayBuffer:
    def __init__(self, capacity):
        self.capacity = capacity
        self.buffer = []

    def add_experience(self, experience):
        if len(self.buffer) >= self.capacity:
            self.buffer.pop(0)
        self.buffer.append(experience)

    def sample_batch(self, batch_size):
        batch = random.sample(self.buffer, batch_size)
        states, actions, rewards, next_states, dones = zip(*batch)
        return states, actions, rewards, next_states, dones

復(fù)制

決策

我們定義了一個名為EpsilonGreedyStrategy的策略類，使用ε-greedy策略進(jìn)行動作選擇和探索。在初始化函數(shù)__init__()中，我們指定了探索率ε。select_action()方法根據(jù)Q值選擇動作，根據(jù)探索率的概率隨機(jī)選擇動作或選擇具有最高Q值的動作。

class EpsilonGreedyStrategy:
    def __init__(self, epsilon):
        self.epsilon = epsilon

    def select_action(self, q_values):
        if random.random() < self.epsilon:
            action = random.randint(0, len(q_values) - 1)
        else:
            action = max(enumerate(q_values), key=lambda x: x[1])[0]
        return action

復(fù)制

訓(xùn)練框架

使用python的PyTorch框架構(gòu)建訓(xùn)練，循環(huán)訓(xùn)練。定期使用當(dāng)前的DQN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與預(yù)訓(xùn)練的或其他對手進(jìn)行對弈評估，以評估智能體的性能。直至達(dá)到預(yù)設(shè)的要求。

總結(jié)：

本篇文章的內(nèi)容暫告一段落。本文主要介紹了DQN神經(jīng)算法是如何在Connect4 當(dāng)中實(shí)現(xiàn)的，下一篇文章將介紹機(jī)械臂是如何根據(jù)的出來的最優(yōu)解來執(zhí)行的。文中算法的介紹只是冰山一角，如果你感興趣對弈算法可以自行查閱相關(guān)的書籍去進(jìn)一步了解。

現(xiàn)在我們正處于時代的大變革，人工智能無處不在，不僅僅是在下棋中能夠戰(zhàn)勝頂尖的人們，在各個的領(lǐng)域都有著它們的身影。我們得抓住時代，抓住機(jī)會跟上這個充滿科技的21世紀(jì)。

我們會很快的更新出下一篇文章，如果你感興趣的話歡迎關(guān)注我們，在下方留言就是對我們最好的支持！

審核編輯 黃宇