棋盘游戏“Go”NP完成了吗？

Question

周围有很多国际象棋AI，显然有些人足以击败一些世界上最伟大的球员。

我听说有很多尝试为棋盘游戏Go写成功人工智能，但到目前为止，没有人想到超出一般的业余水平。

在Go中任何给定时间以数学方式计算最佳移动的任务是NP完全问题吗？

Answer 1

国际象棋和围棋都是EXPTIME complete。 IIRC，Go有更多可能的举动，所以我认为它比国际象棋更复杂。维基百科对Go的复杂性有good article。

Answer 2

即使Go仅在P中，它仍然可能像O(n^m)那样可怕，其中n是空格数，m是一些（大）固定数。即使在P中，也无法使计算合理。

Answer 3

在决定移动之前，Chess或Go AI都没有完全评估所有可能性。

国际象棋AI使用各种启发式方法缩小搜索空间范围，并量化板上给定位置的“好”程度。这可以通过评估可能的板位14-15向前移动并选择导致良好位置的路径来递归地完成。

董事会职位如何量化有一点“魔力”，所以在顶层，人工智能可以简单地移动A＆gt;因此，移动B可以移动A.但是由于数量有限并且它们都具有可量化的值，因此可以实现“足够好”的算法。

但事实证明，在Go中评估两个可能的董事会职位并使其成为A＆gt; B计算。如果没有那个关键部分，那么AI的其余工作就会有点困难。