ChatGPT 迅速学会下棋精髓，把人类给整不会了，网友：这哪预判得了

ChatGPT 对战国际象棋 AI，不到 15 秒就让人大受震撼。

开局 ChatGPT 执黑，国际象棋 AI 执白，双方有来有往，ChatGPT 甚至主动出击，逼退对方的象（主教）：

看起来会是一场激烈较量，直到 ChatGPT 突然嘎嘣一下，吃掉了自己的象！

事情到这里开始不对劲起来。

无论是棋盘上凭空出现的第 9 个黑兵（国际象棋黑白各只有 8 个兵）：

还是突然把斜线上的象吃掉的马：

简直不把规则放在眼里有木有！

这般神奇操作吸引了一大波网友前来围观，有人直呼“这不就是我 5 岁表弟想赢棋的耍赖操作？”

不过也可以说，ChatGPT 分分钟学会了人类下棋精髓 —— 耍赖……

所以这场神奇的 AI 国际象棋大战，究竟谁赢了？

发明了一套“全新”规则

对战虽然只有 1 分 32 秒，但 ChatGPT 却整出了一套船新的规则。

其一，可以“隔山打牛”，除了马以外，甚至连皇后、车和象都可以随便越子（跨过某个棋子到它后面去）。

其二，不在棋盘上的子（被吃掉或不存在）可以原地复活，甚至当场吃掉对方的子：

有网友调侃，莫非这就是传说中的僵尸战术？

其三，所有的子都可以“不按常理出牌”，例如车不仅可以越子，甚至还能走斜线……

剧透个结局，ChatGPT 最后输了，但依旧是以违反规则的形式 —— 主动送将！

有网友看完后调侃，这大概就是 Calvinball 国际象棋大师吧。

（Calvinball，一种不受规则束缚的游戏方式，唯一的规则是“不能使用与上一场游戏相同的规则”）

还有网友对 ChatGPT 的对手表示同情：这哪预判得了？（手动狗头）

所以，在这场乱斗中赢过 ChatGPT 的对手来历如何？

充当 ChatGPT 对手的 AI 名叫 Stockfish，也是个历史悠久的开源国际象棋引擎了。

它基于一个叫做 NNUE 的神经网络开发，于 2008 年发布，最初结构非常简单，就是一个 4 层全连接神经网络，配合 alpha-beta 搜索使用。

这些年经过了几次迭代，已经到了第四代 NNUE，在架构上进行了一些优化：

现在 Stockfish 也已经迭代到了版本 15.1，据说与 Stockfish 14 对战中，胜场数达到败场数的 9 倍。

作为一个经典国际象棋 AI，它这些年经常出现在各种新 AI 论文中，作为下象棋的性能对比。

例如 DeepMind 推出的 AlphaZero 就拿它做了对比，表示自己的性能比 Stockfish 更高。

即便如此，Stockfish 赢人类国际象棋高手还是绰绰有余的。

“ChatGPT 更适合写个象棋程序”

看完比赛后不少人认为，ChatGPT 显然不适合下国际象棋。

有人试着和 ChatGPT 下了盘国际象棋，并在它做出错误操作时和它解释规则，每次 ChatGPT 都会主动道歉，“对不起，我知道了”，但还是坚持做出错误操作：

大概这就是 ChatGPT 版本的“我错了，但我不改”吧（手动狗头）

不过也有网友觉得，ChatGPT 能下象棋已经很神奇了。

它作为一种语言模型，其实擅长的方向不是国际象棋游戏，而更适合去写一套国际象棋引擎。

事实上，不久前还真有网友这么做了，让 ChatGPT 自己用 Python 编写一套象棋程序。

首先让它生成一套棋盘，并打印出来，效果如下：

随后，让 ChatGPT 根据国际象棋规则，制定棋子移动的方法，包括兵、车、马、象、后、王六种。

最后，再让 ChatGPT 生成一个函数，能充当机器人 bot 和对手进行对战。

感兴趣的小伙伴们，可以去试试 ChatGPT 写的这套引擎，究竟好不好用~

那么，你觉得 ChatGPT 的棋力如何呢？（手动狗头）

ChatGPT 写的国际象棋程序：

https://medium.datadriveninvestor.com/writing-a-chess-program-in-one-hour-with-chatgpt-67e7ec56ba5d

参考链接：

• [1]https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/10ypvie/i_placed_stockfish_white_against_chatgpt_black/

• [2]https://twitter.com/JoINrbs/status/1624351822621315072

• [3]https://stockfishchess.org/blog/

• [4]https://github.com/official-stockfish/Stockfish/pull/3927

本文来自微信公众号：量子位 （ID：QbitAI），作者：萧箫

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