Komponenten i AI, der gør det muligt for et computerskakspil at blive en bedre afspiller, efter hver kamp er maskinlæring , specifikt forstærkningslæring .

Sådan fungerer det:

* Forstærkningslæring er en type maskinlæring, hvor en AI -agent lærer ved at interagere med sit miljø og modtage belønninger eller sanktioner for dens handlinger.

* I et skakspil er miljøet skakbrættet, handlingerne er de bevægelser, AI foretager, og belønningen vinder spillet eller opnår et positivt resultat.

* Efter hvert spil analyserer AI sine bevægelser og resultaterne. Den justerer derefter sin strategi for at maksimere chancen for at vinde i fremtidige spil.

* Denne proces med læring af erfaring og forbedring af dens spil over tid kaldes forstærkningslæring .

Her er nogle specifikke teknikker, der bruges i skak AI, der er afhængig af forstærkningslæring:

* Monte Carlo Tree Search (MCTS): Denne algoritme simulerer mange mulige spilscenarier og bruger resultaterne af disse simuleringer til at guide AI's beslutningsproces.

* dybe neurale netværk: Disse netværk kan analysere store mængder skakdata, som tidligere spil, for at lære komplekse mønstre og strategier.

Ved at kombinere disse teknikker med forstærkningslæring kan Chess AI -programmer kontinuerligt forbedre deres spillestyrke og blive formidable modstandere for menneskelige spillere.