参考消息网12月6日报导据英国《新科学家》周刊网站12月1日报导，一种人工智能能够正在西洋陆军棋（Stratego）中击败人类专家棋手。

　　相比国际象棋、围棋或扑克牌，西洋陆军棋大概构成的棋局更多。

　　总部设在英国的“深层思惟”公司开辟的人工智能成为这类棋盘游戏的顶级在线玩家之一。

　　这类人工智能步伐学会了用较小的棋子装腔作势，还学会了为取胜而牺牲掉主要棋子。

　　“深层思想”公司的科学家朱利恩·佩罗拉刻说：“最让我们感触惊奇的举动是，（这类人工智能）具有为获得敌手规划和战略信息而就义有价值棋子的才能。”

　　西洋陆军棋的游戏规矩是，两个玩家试图攫取敌手的军旗，而军旗隐藏正在由40个棋子构成的阵列中。绝大多数棋子为编号1至10的兵士，军衔较高的兵士和军衔较低的兵士正在棋盘上相遇时，前者会吃掉后者。但玩家看不到敌手棋子的身份，除非来源于对峙两军的两个棋子遇到一同——这类规矩不同于能够看清敌手棋子的国际象棋。

　　报导指出，加重游戏难度的是，西洋陆军棋其实是一种极端庞大的游戏，共有10535种大概的棋局。相比之下，围棋有10360种大概的棋局。国际象棋和扑克牌就更少了。

　　佩罗拉刻和他正在“深层思惟”公司的同事们开发了名为“DeepNash”的人工智能。为了可以完全制服西洋陆军棋，这类人工智能自行下了55亿盘棋，模拟练习时候大抵相当于几百年。但这类人工智能其实不依附任何有关人类下棋计谋的常识。它举行练习还是不是为了克服刻定的敌手。

　　“深层思想”公司的卡你·塔你斯说，DeepNash下棋并非靠搜索出全部大概的棋局，由于那由测算的角度讲是不大概保证的，这类人工智能具有一种算法，可延续引诱其接纳最好战略。最好战略旨正在确保正在取完美敌手对局时至少有50%的胜率——纵然敌手对人工智能盘算做什么一望而知。

　　其结果是，虽然敌手信息被躲藏起来，也许涌现的棋局极多，每一步棋都有许多不一样的走法，但人工智能照旧能作出制胜决议计划。

　　纽约大学的朱利安·托格柳斯说：“这是我们之前确切没法保证的新情况。”

　　不论是人类敌手照旧人工智能敌手，DeepNash正在对局中都已占有安排位置。

　　DeepNash根据正在线游戏平台取人类专家棋手进行了50场排名赛，胜率高达84%，成为排名前三的棋手——人类棋手并未意想到他们正在和人工智能对局。

　　“深层思惟”公司研发的这款人工智能取顶级机器人棋手对局的胜率更是高达97%，个中多个机器人棋手此前还赢得过“计算机西洋陆军棋国际锦标赛”冠军。