书籍-《AlphaGo简析：日常游戏中的规则型AI与深度学习》

​编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能
书籍：AlphaGo Simplified：Rule-Based AI and Deep Learning in Everyday Games
作者：Mark Liu​
出版：CRC Press
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01 书籍介绍

1997年5月11日，是人工智能（AI）历史上的一个分水岭：IBM超级计算机象棋引擎“深蓝”击败了世界象棋冠军加里·卡斯帕罗夫。这是机器首次在象棋锦标赛中战胜人类选手。时光荏苒，19年后的2016年5月9日，DeepMind的AlphaGo又击败了世界围棋冠军李世石，AI再次抢占了聚光灯下，引发了媒体的狂热关注。这一次，推动这场胜利的是一种新型AI算法——机器学习（ML）。那么，ML究竟是什么？它与AI有何关联？为何深度学习（DL）如今如此热门？本书将深入浅出地阐述传统基于规则的AI与ML的工作原理，并展示它们如何在诸如“最后站立者”、“井字棋”或“四子连珠”等日常游戏中得到应用。这些游戏的规则简单易懂，便于读者学习基于规则的AI、深度强化学习，以及更重要的是，如何融合二者创造出强大的游戏策略（整体大于部分之和），同时避免陷入复杂游戏规则的困扰。在这些基础游戏中实现基于规则的AI与ML既快速又不需要复杂的计算能力。因此，游戏策略的训练可以在几分钟到几小时内完成，无需GPU训练或超级计算机设施，充分展示了AI在这些游戏中实现超人类表现的能力。更重要的是，读者将深刻理解基于规则AI背后的原理，如MiniMax算法、α-β剪枝和蒙特卡洛树搜索（MCTS），并学会如何将它们与前沿的ML技术（如卷积神经网络和深度强化学习）相结合，从而在自己的业务领域中应用这些技术，应对现实世界的挑战。本书从基础开始，行文清晰易懂，既适合希望了解基于规则的AI和深度强化学习的普通读者和行业专业人士，也适合计算机科学和编程课程的学生及教育工作者。

02 作者简介

Mark H. Liu是肯塔基大学金融学副教授及金融学硕士项目（创始）主任。他于2004年在波士顿学院获得金融学博士学位，1998年在加拿大西安大略大学获得经济学硕士学位。刘博士拥有超过20年的编程经验，并著有两本书籍：《让Python开口说话》（No Starch Press，2021年出版）和《动画机器学习》（CRC Press，2023年出版）。

03 书籍大纲