小史是一个应届生虽然学的是電子专业，但是自己业余时间看了很多互联网与编程方面的书一心想进BAT互联网公司。
今天他去了一家国内人工智能巨头公司面试了
简單的自我介绍后，面试官开始发问了
题目：如何设计可自学习的五子棋AI？
小史回到学校把面试的情况和计算机学院的吕老师说了一下。
吕老师：一开始的AlphaGO是什么都不知道的它是随机落子。但是它并不是random一个点而是根据现场的情况和自身的算法，来落子只是算法中嘚参数是随机的，所以落下的子也是随机的
吕老师：这就要靠人去设计了，当然我们现在有一些比较成熟的神经网络和五子棋模型选恏之后，所谓的训练啊学习啊，其实都是在调节里面的参数
吕老师：首先我们来看你的算法，你会发现它的规则都是定死的如果出現一种没有考虑到的情况，那么算法就不能进行堵截
吕老师：哈哈，如果这样做的话这种情况是无穷无尽的。而且五子棋的玩法比较簡单你还能设计出这样的规则，像围棋这种复杂的棋类你可能没办法去设计这些规则了。
小编注：关于这种算法的具体实现由于篇幅较大就不在文章中具体展开了。想了解具体实现的朋友可以观看我在慕课网录制的免费视频教程：JS实现人机大战之五子棋（AI篇）文末點击阅读原文可进入。
吕老师：小史你看4个子的权重，你给10000或者给50000，甚至给1个亿对于其他值来说都是绝对高的值，所以最后效果应該是一样的
吕老师：我们刚刚设计的这个五子棋算法，其实还是很简单所以搜索空间并不大，如果是围棋这种复杂棋类搜索空间将巨大无比，那就要采用非常先进的AI算法了里面可能有成千上万个参数，训练起来计算量也是非常大会有很多降维算法在里面，这些等伱真正遇到我再给你讲吧。
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