人工智能在围棋中的实战应用
围棋程序的编制被认为是人工智能的“试金石”，是人工智能技术的一大难题。在围棋程序中，人工智能的应用和发展经历了多个阶段。早期的围棋程序主要依赖于计算机强大的算力，模拟未来几十甚至上百步的所有情况，选择最好的办法落子。这种方法的局限性在于，围棋的棋盘有361个格子，远高于其他棋类，这导致了搜索空间的极度庞大，即使是计算机也难以在合理时间内完成穷举法。
在第一代围棋人工智能中，主要以模式识别和人工启发式算法为主，这些程序的水平普遍较低，低于业余初段。这种方法的难点在于，围棋的变化数量非常庞大，远远超过宇宙中原子的数量，这使得简单的模式匹配难以应对围棋的复杂性。
随着时间的推移，人工智能在围棋程序中的应用逐渐发展。第二代围棋人工智能开始采用蒙特卡洛搜索树算法，这种算法通过随机模拟来探索棋局的可能性，从而找到最佳落子。这些程序的水平有所提高，能够达到业余5段的水平。
近年来，人工智能在围棋程序中的应用取得了重大突破。第三代围棋人工智能开始采用机器学习算法，尤其是深度学习算法，
