文献综述
文 献 综 述1. 研究背景及意义随着计算机的快速发展，催生了一门新兴学科人工智能。
它是用来研究、模拟和扩展人类智慧的一门理论方法和技术应用系统的新兴学科。
机器博弈则是人工智能方向的分支之一，自从计算机诞生以来，许多著名学者都曾经涉足这一领域的研究工作。
计算机之父冯诺依曼 (Von Meunann)就提出了用于博弈的极大极小定理，信息论的创始人香浓(C．E．Shannon)教授，又给出了极大极小算法，著名的计算机学家阿兰图灵(A．Turing)也曾做过机器博弈的研究。
伴随着计算机硬件的飞速发展，Alpha-Beta剪枝算法的提出、极小树的证明、负极大值算法的给出与迭代深化思想的实现，都使得机器博弈有了长足进展。
自1980年起，机器博弈便开始逐步大规模地向人类智慧发起冲击。
早在1997年5月，IBM 开发的国际象棋程序深蓝（Deep Blue）便击败了国际象棋特级大师卡斯帕罗夫；2016年3月，Google 的 DeepMind 团队开发的 AlphaGo 以 4-1 击败了韩国围棋专业选手李世石，将人工智能推向了新的高度，同时也彰显了机器博弈的广泛前景。
由此，棋类游戏不再限制于实物，相关的电脑游戏层出不穷。
通过让机器模仿学习人类智慧，人们可以通过人机对战随时随地感受棋类游戏的魅力，打破了传统棋类游戏对于游戏双方的条件限制，成为现代人休闲娱乐的一种重要方式。
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