閻文清 （1967.06）男，漢族，河北遵化，本科（教育學學士），高級教練，研究方向“象棋訓練”。

摘要：自20世紀中期人工智能概念提出以來，象棋就成為了驗證計算機人工智能水平的有效工具。通過對相關研究進行分析，發(fā)現(xiàn)將人工智能應用在象棋領域中具有巨大的優(yōu)勢，尤其應用到象棋訓練中可以提升學習者的思維能力和象棋水平。文章了解了人工智能在棋類項目中的發(fā)展里程，分析了人工智能在象棋訓練中的關鍵技術，提出了人工智能在象棋訓練中的運用策略，旨在為相關人員提供一些參考。

關鍵詞：人工智能；象棋；思維模式；訓練

The Use of Artificial Intelligence in? Xiangqi? Training

YAN Wenqing

（Hebei Provincial Sports Bureau Xiangqi? and Card Sports Center， Shijiazhuang， Hebei? Province，050011 China）

Abstract：Since the concept of artificial intelligence was proposed in the mid-20th century， Xiangqi? has become an effective tool to verify the level of computer artificial intelligence. Through the analysis of related research， it is found that the application of artificial intelligence in the field of Xiangqi? has great advantages， especially in Xiangqi? training， which can improve learners' thinking ability and Xiangqi? level. This paper understands the development mileage of artificial intelligence in Xiangqi? projects， analyzes the key technologies of artificial intelligence in Xiangqi? training， and puts forward the application strategy of artificial intelligence in Xiangqi? training， aiming to provide some references for relevant personnel.

Keywords： Artificial intelligence;Xiangqi ; Mindset; Training

象棋作為一項策略性強的智力游戲，深受全球玩家喜愛。隨著科技的進步，人們開始探索如何將人工智能技術應用于象棋訓練中，以提升學習者的技能水平。近年來，人工智能技術飛速發(fā)展，尤其是深度學習和搜索算法等領域取得了顯著成果，為象棋訓練提供了更多的練習空間，推動了象棋領域的發(fā)展，但是在應用人工智能的過程中，仍然還面臨著挑戰(zhàn)和困難，如象棋的復雜性、人類直覺與創(chuàng)造性思維的模擬等，還需要相關人員繼續(xù)探索和研究，以便推動人工智能在象棋訓練中的深入發(fā)展。

1人工智能在棋類項目中的發(fā)展里程

人工智能在棋類項目中的發(fā)展軌跡可以大致概括為以下幾個階段，具體來說：

第一個階段為初期探索階段。在人工智能發(fā)展的早期階段，科學家開始嘗試將計算機技術應用于棋類游戲。例如，在20世紀50年代，IBM的Samuel開發(fā)出了具有初步學習能力的跳棋程序，該程序可以在與人對弈的過程中積累經(jīng)驗并提高棋藝。這些早期的嘗試展示了人工智能在棋類游戲中的巨大潛力，為后續(xù)的發(fā)展奠定了基礎。

第二個階段為發(fā)展階段。隨著計算機技術的進步，人工智能開始在西洋跳棋和國際象棋等棋類游戲中取得顯著成果。例如，將自我對弈學習評價函數(shù)等技術應用到西洋跳棋中，在與人類進行對弈時成功擊敗了人類對手。另外，國際象棋方面，1997年“深藍”與卡斯帕羅夫的對抗賽中，機器取得了勝利，最終實現(xiàn)了對人類頂尖棋手的超越。

第三個階段為重大突破階段。圍棋作為一種狀態(tài)空間復雜度極高的棋類游戲，一直是人工智能領域的一個重大挑戰(zhàn)。然而，隨著深度學習等技術的發(fā)展，人工智能在圍棋領域也取得了突破性進展[1]。2016年AlphaGo以4：1的成績戰(zhàn)勝了世界頂級棋手李世石；2017年10月Alpha Zero利用機器深度自我學習模式進一步提高了人工智能在棋類項目中的應用水平，標志著人工智能在圍棋領域的重大突破。這些程序通過深度學習和強化學習等技術，成功擊敗了多位世界級圍棋大師，展示了人工智能在復雜棋類游戲中的強大實力。

第四個階段為人機協(xié)同發(fā)展階段。隨著人工智能技術的普及和發(fā)展，越來越多的普通人開始接觸并享受到棋類游戲的樂趣，在這樣的發(fā)展趨勢下，人工智能也成為棋類教學和訓練的重要輔助工具。人類與人工智能在棋類游戲中的協(xié)同發(fā)展成為一種新趨勢，采用人工智能技術不僅可以幫助人類提高棋藝水平，還可以從人類棋手中學習并不斷完善自身算法和策略，這種協(xié)同發(fā)展將進一步推動棋類運動的進步和創(chuàng)新。

2人工智能在象棋訓練中的關鍵技術

2.1機器學習技術

機器學習技術通過構(gòu)建龐大的訓練集，將大量的象棋對局數(shù)據(jù)納入到該體系中，通過機器學習算法深入學習和識別出那些高效、精妙的棋步和策略，以此提升象棋訓練效果。這些高級算法具有從復雜數(shù)據(jù)中提煉有價值特征的能力，并基于這些特征進行精準的預測和決策。舉例來說，來自英國人工智能公司DeepMind的研究團隊開發(fā)了AlphaZero，AlphaZero并沒有使用一個特定的、數(shù)量明確的數(shù)據(jù)集進行訓練，而是依賴于自我對弈生成訓練數(shù)據(jù)。在訓練過程中，AlphaZero玩了數(shù)百萬局棋類游戲，通過這個過程來學習和優(yōu)化其下棋策略。當這種能夠通過自我對弈模式將自身水平不斷提高至超強高手的技術應用到人工智能在象棋訓練領域中時，不僅加深了對象棋這一經(jīng)典游戲的理解，同時也為象棋愛好者和專業(yè)選手提供了更為強大的訓練和學習工具。

2.2深度學習技術

深度學習作為機器學習的一個重要分支，在象棋訓練中展現(xiàn)出了卓越的能力。該技術運用深層神經(jīng)網(wǎng)絡模擬人腦的學習與決策過程，從而構(gòu)建出強大的棋局評估模型。這些經(jīng)過深度學習的模型能夠精準預測在特定棋局下的最優(yōu)行動方案，為棋手提供有力的決策支持。深度學習模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）等通過處理海量的訓練數(shù)據(jù)，能夠深入挖掘棋局中的復雜特征，捕捉到棋盤上微妙的局勢變化和戰(zhàn)略意圖，不僅提高了棋局預測的準確性，更為棋手在比賽中占據(jù)先機、制定克敵制勝的策略提供了強大的技術保障。深度學習技術在象棋訓練中的應用，無疑為提升棋手的競技水平和推動象棋運動的發(fā)展注入了新的活力[2]。

2.3強化學習算法

人工智能在應用過程中，最為常見的一種機器學習方法為強化學習技術，該技術正逐漸在象棋訓練中展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢，人工智能通過不斷的與環(huán)境交互，從中學習策略并優(yōu)化決策。在象棋領域應用人工智能，可以通過不斷的人工對弈，逐漸磨煉并精進學習者的棋藝。通過設置獎勵函數(shù)，可以根據(jù)每一步棋的好壞給予相應的獎懲，從而引導人工智能在探索新的下棋策略與利用已知優(yōu)勢之間找到最佳平衡。Q-learning、Policy Gradient等強化學習算法的應用，使得人工智能能夠更加智能地學習和調(diào)整自己的下棋策略，不斷提高其棋藝水平，甚至在某些情況下，達到超越人類棋手的高度。

3 人工智能在象棋訓練中的運用策略

3.1利用人工智能培養(yǎng)學習者的思維模式

在象棋訓練過程中應用人工智能可以起到啟迪思維的作用，進而培養(yǎng)學習者的思維模式。人工智能在象棋訓練中通過對海量的棋局數(shù)據(jù)進行分析，能夠為學習者展示出不同的戰(zhàn)略路徑和戰(zhàn)術選擇，進而培養(yǎng)學習者的象棋思維。首先，人工智能可以展示在不同的棋局環(huán)境下如何做出最優(yōu)的決策，這并非是簡單地告訴學習者應該走哪一步棋，而是通過詳細解析每一步棋背后的邏輯和考慮因素，讓學習者真正理解為什么這樣走是最佳步驟。通過這種方式，學習者可以逐漸掌握分析棋局、權(quán)衡利弊的方法，形成自己的戰(zhàn)略思維。其次，人工智能可以教導學習者如何預測對手的行動[3]。在象棋訓練中，預測對手的策略能夠有效破解棋局。人工智能可以通過對大量棋局數(shù)據(jù)的分析，揭示出對手下一步的行動模式，并教導學習者如何去識別和應對這些模式，便于學習者在實戰(zhàn)中更好地應對對手的攻擊，還能夠培養(yǎng)學習者的預判能力和策略性思維。最后，人工智能還能提供即時的反饋，幫助學習者糾正錯誤并改進思考過程。在訓練過程中，人工智能可以即時指出學習者的錯誤，并給出正確的建議，這種即時的反饋機制有助于學習者及時發(fā)現(xiàn)問題并進行糾正，從而加速他們的學習進程并提高訓練效果。

3.2應用象棋訓練軟件提升訓練效果

目前市場上涌現(xiàn)出多款象棋訓練軟件，如廣受歡迎的“象棋微學堂”和“王者象棋”等，其借助人工智能技術，為不同水平和需求的學習者提供了個性化的學習路徑。在應用這些訓練軟件提升訓練效果的過程中，需要根據(jù)學習者的實際水平，選擇合適的教程和對弈練習，例如，對于初學者，軟件會提供更多基礎知識和入門教程；對于高級選手，軟件則會聚焦于高級戰(zhàn)術和策略的訓練。由于軟件中包含著大量的教程，能夠幫助學習者掌握象棋的基本規(guī)則、開局策略、中局技巧和殘局練習等，這些教程往往結(jié)合實戰(zhàn)案例，為學生快速理解和應用所學知識提供了條件。同時利用軟件的評估功能在確定學習者的水平之后，為其選擇相應難度的訓練內(nèi)容，并為學習者設定短期和長期目標，如每周掌握一個新戰(zhàn)術或提高50個等級分[4]。

在象棋訓練過程中應用象棋訓練軟件可以為其設置以下訓練模式：第一，分階段學習。初學者應集中在基礎教程上，逐步熟悉棋子的走法和基本戰(zhàn)術；中級水平的學習者可以選擇中高級戰(zhàn)術教程，并加強實戰(zhàn)模擬練習；高級選手可以專注于復雜的開局變化和殘局技巧，同時參與軟件中的高手對弈復盤。第二，多樣化訓練模式。定期進行快棋練習，以提高決策速度和棋局直覺；嘗試盲棋練習，以增強對棋盤的視覺記憶和想象力；使用軟件的“挑戰(zhàn)模式”與虛擬對手對弈，模擬真實比賽壓力。第三，利用數(shù)據(jù)分析和復盤功能模式。在完成對弈后，仔細分析自己的棋局，找出錯誤和改進點；利用軟件的自動分析和建議功能，學習更優(yōu)化的走法；定期回顧自己的棋譜和進步曲線，以監(jiān)控和調(diào)整訓練計劃。第四，參與在線對戰(zhàn)。加入軟件中的在線對戰(zhàn)平臺，與來自世界各地的棋手下棋，增強實戰(zhàn)經(jīng)驗，檢驗自己的水平。通過采取不同的訓練模式，學習者可以更有效地利用象棋訓練軟件，從而實現(xiàn)訓練效果的最大化，并快速提升自己的象棋水平。

3.3將智能博弈機器人應用到象棋訓練中

智能博弈機器人在象棋訓練中不僅是學習者的理想對弈伙伴，更是一個提供無限挑戰(zhàn)和練習機會的平臺，這些機器人運用了最先進的人工智能技術，能夠模擬人類棋手的復雜思維過程，從而與學習者展開一場場真實且富有挑戰(zhàn)性的對局。與智能博弈機器人的對弈為學習者提供了一個獨特的訓練環(huán)境，在該環(huán)境下，學習者可以隨時開始一場對弈，無需等待其他真人對手的空閑時間，這種便捷性極大地增加了學習者的練習頻率和強度，有助于學習者更快地提升自己的棋藝[5]。此外，智能博弈機器人在象棋訓練中應用，還能根據(jù)學習者的水平調(diào)整其棋力，讓學習者始終能夠在與機器人的對弈中找到適合自己的挑戰(zhàn)點，這樣才能讓每一場對弈都具有適當?shù)奶魬?zhàn)性，從而使學習者始終保持學習動力和興趣。學習者在與智能博弈機器人的不斷對弈過程中，不僅可以鍛煉自己的象棋技巧，更能在實戰(zhàn)訓練中提高自身的決策和戰(zhàn)略制定的能力。由于機器人在對弈過程中會展示出多樣的戰(zhàn)術和策略，這要求學習者不斷思考和調(diào)整自己的戰(zhàn)術布局，以應對不同的挑戰(zhàn)，在這樣多樣化的挑戰(zhàn)練習下，學習者的技能會得到顯著提升。

3.4人工智能輔助教學模式

在象棋訓練過程中，人工智能已經(jīng)成為一種強大的輔助工具，極大地提升了教學效果。教師可以通過人工智能軟件對學習者的棋局進行深入分析，迅速識別學習者在布局、策略、戰(zhàn)術等方面的弱點，便于教師根據(jù)不同學習者的實際情況提出更加具體和有針對性的指導，從而幫助學習者更快地克服自身不足。人工智能技術在象棋訓練中還為教師提供了寶貴的支持，在制定和調(diào)整課程計劃時成為得力的助手。教師通過利用人工智能技術深入分析學生的棋局數(shù)據(jù)，有助于精確地掌握每個學生的學習進度和棋藝水平，這樣教師才能根據(jù)學生的個體差異和實時表現(xiàn)，靈活地調(diào)整教學內(nèi)容和難度，無論是加強基礎訓練還是提升戰(zhàn)術應用，都能做出最為合理的安排[6]。這種個性化的教學方法確保了每位學生都能在最適合自己的教學環(huán)境中學習，從而最大限度地發(fā)揮自身的潛力和才能。總的來說，人工智能輔助教學模式在象棋教學中展現(xiàn)出了巨大的潛力，其不僅能夠幫助教師更精確地指導學生，還能夠根據(jù)學生的學習情況靈活調(diào)整教學內(nèi)容，同時為學生提供即時的反饋和建議，這種教學模式的應用和推廣將有助于象棋教育事業(yè)的長遠發(fā)展，是培養(yǎng)更多優(yōu)秀的象棋人才的重要保障。

4 結(jié)語

綜上所述，通過對人工智能在棋類項目中的發(fā)展史可以了解到，人工智能的應用已經(jīng)取得了良好的應用效果，在一定程度上推動了象棋的發(fā)展。為了將其更好應用到象棋訓練中，提升學習者的技能水平，需要通過利用人工智能培養(yǎng)學習者的思維模式、應用象棋訓練軟件提升訓練效果、將智能博弈機器人應用到象棋訓練中、人工智能輔助教學模式等措施，提升象棋的訓練效果，從而培養(yǎng)出更多具有高智商和高技能的象棋人才。

參考文獻

[1]楊永豐. 基于機器視覺的象棋博弈系統(tǒng)研究[D]. 蘭州交通大學， 2023.

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[3]程睿. 基于Unity的中國象棋游戲的設計與實現(xiàn)[D]. 華中科技大學， 2020.

[4]陳磊，王志遠，黃嘉龍，等. 基于中國象棋機器人的人工智能實驗平臺設計 [J]. 無線電工程， 2020， 50 （10）： 839-842.

[5]謝軍. 關注未來發(fā)展：人工智能與國際象棋 [J]. 中華家教， 2020， （Z2）： 14-15.

[6]郭建欣. 基于機器視覺的象棋對弈系統(tǒng)研究[D]. 西安科技大學， 2019.