、记忆和联想功能,将之与高手对弈,以吸收一定的“知识”,培养棋感。美国Footland的MFGO就做了一些这方面的有益尝试,但目前可能还不完善。“多面围棋”的设计者、美国惠普电脑公司的工程师大卫·佛特兰德所说:“强力检索对围棋全无作用,你得创造出一个像人一样精明的程序来。”。诚然,围棋是如此之复杂,仅靠机械地教电脑如何下棋是远远不够的,所以应该使用人工神经网络令电脑“聪明”起来,让它主动学习。但这方面的技术还并没有达到很高的程度,故而目前也仅是一种设想。Р专家系统Р 专家系统已广泛地运用到了各个方面,其实在围棋中,也可建立专家系统。可以设立棋形知识库,根据棋谚与人们总结出来的其它经验,将其赋予计算机。这是一个比较系统的方案。Р产生式系统Р 对于定式与某些常见变化,可以建立产生式系统,让计算机自己生成变化。其中关键是选择良好的控制方法,以判断优劣。这是对于局部问题预处理的一种方案。Р 棋无止境,在电脑围棋的漫漫征途上犹是如此。Р 当前,围棋软件已是人工智能技术的尖端之一,被称之为人工智能的“试金石”,倘是要更进一步,无非是软件与硬件的双重优化。算法的优化已愈来愈趋于细节化,根本性的突破口依然没有找到;硬件速度的提升虽然越来越快,但也远远不能满足其要求。“手谈”是目前世界上最强的围棋软件之一,但据其作者陈志行教授称,它只有9级的棋力。陈教授说,围棋软件发展的“瓶颈”关键是“围棋太复杂”。Р 尽管在围棋死活问题上,计算机已达到了一定的水平,然而围棋本身是一门得与失不断转换与平衡的大学问。失之东隅,得之桑榆,得与失之间微妙的关系是目前计算机所难以掌握的。在应氏杯电脑围棋赛上,记者问参赛者们计算机还要过多少时间才能赢人类高手?回答是一百年后。这个回答无论是保守还是夸张,总之电脑围棋的路还很长,当某一天真的圆了应昌期先生计算机胜过人类九段的梦想之时,那才是计算机真正实现了智能化的标志。
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