Komponenten i AI som gjør det mulig for et datamaskinsjakkspill å bli en bedre spiller etter hver kamp er Machine Learning , spesifikt forsterkningslæring .

Slik fungerer det:

* Forsterkningslæring er en type maskinlæring der en AI -agent lærer ved å samhandle med omgivelsene og motta belønning eller straffer for sine handlinger.

* I et sjakkspill er miljøet sjakkbrettet, handlingene er trekkene AI gjør, og belønningen vinner spillet eller oppnår et positivt resultat.

* Etter hvert spill analyserer AI sine trekk og resultatene. Den justerer deretter strategien for å maksimere sjansen for å vinne i fremtidige spill.

* Denne læringsprosessen av erfaring og forbedring av spillet over tid kalles forsterkningslæring .

Her er noen spesifikke teknikker som brukes i sjakk AI som er avhengige av forsterkningslæring:

* Monte Carlo Tree Search (MCTS): Denne algoritmen simulerer mange mulige spillscenarier og bruker resultatene av disse simuleringene for å veilede AIs beslutningsprosess.

* Deep Neural Networks: Disse nettverkene kan analysere store mengder sjakkdata, som tidligere spill, for å lære komplekse mønstre og strategier.

Ved å kombinere disse teknikkene med forsterkningslæring, kan sjakk AI -programmer kontinuerlig forbedre sin spillestyrke og bli formidable motstandere for menneskelige spillere.