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“口袋里的人工智能”丛书编委会
《计算机博弈》
序言
第一章 博弈：人类的永恒话题
一、无处不在的博弈
（一）体育博弈：斗技又斗智
（二）军事博弈：兵法智能
（三）市场博弈：定价智能
（四）教育博弈：育才智慧
（五）囚徒困境博弈：纳什均衡策略
二、计算机博弈的兴起
（一）机器可以具有智能：图灵的“纸上下棋机”
（二）机器能像人一样下棋：香农的极大-极小算法
（三）可自我运算的机器：冯·诺依曼计算机
（四）一切过往成就序章：“土耳其人”下棋机
（五）立志打败世界冠军的机器：“深蓝”下棋机
第二章 AI汹涌而至：石破天惊的人机博弈
一、AI黎明前的暗流涌动
（一）“深蓝”打败国际象棋世界冠军
（二）AlphaGo打败围棋世界冠军
（三）AlphaGo Lee后的新版本
（四）AlphaStar星际争霸Ⅱ程序
二、计算机博弈中的AI密码
（一）德州扑克人机大战：AI的新里程碑
1．DeepStack
2．Libratus
3．Pluribus
（二）OpenAI电竞游戏Dota2的AI新高度
（三）微软麻将Suphx的AI新战场
1．第一个阶段——基于规则的麻将AI
2．第二个阶段——基于机器学习的麻将AI
3．第三个阶段——基于深度强化学习的麻将AI
（四）腾讯王者荣耀的群体智能新高度
三、中国的计算机博弈
（一）中国象棋“棋天大圣”人机大战
（二）中国大学生的计算机博弈活动
（三）计算机博弈平台
（四）更广泛的机器博弈
第三章 超乎想象的算法赋能
一、计算机博弈的关键技术
（一）时空转换对博弈的作用
（二）启发式α-β剪枝方法
（三）空间换时间的博弈树搜索方法
（四）时间换空间的“AI训练AI”自博弈术
（五）时间与空间融合的并行方法
二、隐藏于AlphaGo的人工智能算法
（一）AlphaGo的基本工作原理
（二）AlphaGo“棋感”之谜
（三）全力“试做、试错”的蒙特卡洛法（Monte Carlo method）
（四）从“特例”增智的机器学习方法
（五）支撑AlphaGo的TPU高性能芯片
第四章 计算机博弈的发展
一、机器学习引领计算机博弈发展
（一）机器学习的“数据之痛”
1．数据的先天缺陷
2．数据标注的重要意义
3．数据高质量的成本之痛
4．不可解释性问题
（二）机器学习的“算力之困”
1．强大算力的成本之困
2．强大算力的能耗之困
（三）“从零开始”的AlphaGo Zero
1．对AlphaGo的质疑
2．强化学习与深度学习的关系
3．强化学习的工作原理
（四）“从零开始”的AlphaZero
（五）会玩“星际争霸Ⅱ”的AlphaStar
1．趋之若鹜的实时策略游戏星际争霸Ⅱ
2．AlphaStar基本工作原理
3．更加困难的军事博弈决策智能
二、计算机博弈发展新动向
（一）谷歌AlphaDev的诞生
1．谷歌的小心思
2．AlphaDev如何发现排序新算法
（二）跨界的AlphaFold
1．Alpha的另类跨界
2．谷歌重组后的Alphabet公司
（三）兵棋推演的决策之智
（四）计算机博弈的困惑
1．专用AI向通用AI转换之困
2．开放式场景的决策智能之困
3．智能涌现机制是博弈智能的“困扰”
（五）计算机博弈的发展趋势
1．“从零开始”的“起点”
2．如何构建博弈场景的“对手模型”
3．如何构建开放性博弈场景的“决策智能”
4．如何结合感性与理性内容以支撑“决策智能”
参考文献
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