这是一个很大的题目。所以会很长。
此外，由于俺的 U 盘被狗啃了，所以不得不一切重头开始写，现在预计每 2-3 天更新一次。
开始：
人工智能，达尔文进化论和五子棋
目录
1.0 前言
2.0 模型简介
2.1 进化模型
2.2 智能模型
2.20 专家系统
2.21 神经网络
3.0 Javascript 实现
3.1 一些不是很重要的背景信息
3.2 AI 类
正文
1.0 前言
本文探讨运用达尔文进化论产生人工智能的可能性。
目标是，使用Javascript为编程工具，生成一个可以进化的人工智能，用来和俺下五子棋。
2.0 模型简介
2.1 进化模型
达尔文的进化论概括来说就是“物竞天择”。扩展开来说，就是“物竞”、“天择”。
“物竞”部分，要求物种具有 遗传、变异 的能力。遗传可以产生相对稳定的种族，有利于有益基因的延续。变异可以产生多元化的种族，有利于竞争和基因演化。
“天择”部分，要求物种之间通过互相竞争，优胜劣汰，来去处不合理的基因。
综上，一个满足俺需要的AI应该具有以下特征：
a) 可遗传性：可以将自己的绝大多数特征传递给子代。
b) 可变异性：在产生子代的时候并不是全盘复制，而是产生了一些变异。
c) 可竞争性：在本文中，竞争就是 与别的 AI 下五子棋。
2.2 智能模型
2.20 专家系统
Google的解释
一般的棋类AI都离不开行为规则判断和智能库。按照一般的逻辑来说，棋类AI都会模拟人类的思路，判断下一步棋下在哪里，会造成什么后果，并由此多推算若干步下去。通常，AI都会保存一份棋谱，用来快速的推算。这份棋谱就是这个AI的知识库。
这类AI的缺陷是:需要人类首先对需要解决的问题进行抽象化，构成一种 知识库－知识表达 的逻辑，这是非常难以彻底表达的，总会存在知识库之外的情况发生。而且这种模型显然很难实现持续的进化。它所能做到的只有知识库的不断完备，可是 知识表达 的进化是很难实现的。
2.21 神经网络
Google的解释
如果我们把一个独立的AI看作一个刚出生的婴儿，那么我们该怎么教会它学习？婴儿是没有知识库的。
其实很简单，我们可以把AI婴儿学习的过程抽象成这样：给AI一个刺激（输入），AI产生一个反馈（输出），我们作出判断，婴儿记录反馈的判断结果，用来加深或削弱对这种刺激的反馈机制。
（写的过分简略了...不过本文不以普及基本知识为重点...各位凑合着看吧，有问题找google）
3.0 Javascript 实现
//---------2007.04.03 更新分割 --- Hutia ----------------//
3.1 一些不是很重要的背景信息
代码的环境： Window XP sp2, IE 6.0
文件信息： Gobang_ai.hta, ai.txt, sp/gobang_ai.css, sp/gobang_ai.js
Gobang_ai.hta 内容：
sp/gobang_ai.css 为基本的 CSS, 内容略去
sp/gobang_ai.js 是本文的核心，下文分解...
3.2 AI 类
（因为本文还没写完，所以给出的并不一定是最终代码，随着结构的展开，代码会有所变化）
初始化的代码很简单：
然后是变异繁殖的代码：
aberrance_ratio是一个全局的变量，用来存放俺的世界的基因变异率－－变异率高的世界进化会比较快些，但是太高的变异率反而难以产生真正有价值的 AI. (想想现实世界，如果到处都是核辐射，也许会产生多姿多彩的微生物，但是很难产生灵长类动物)
此外，由于俺的 U 盘被狗啃了，所以不得不一切重头开始写，现在预计每 2-3 天更新一次。
开始：
人工智能，达尔文进化论和五子棋
目录
1.0 前言
2.0 模型简介
2.1 进化模型
2.2 智能模型
2.20 专家系统
2.21 神经网络
3.0 Javascript 实现
3.1 一些不是很重要的背景信息
3.2 AI 类
正文
1.0 前言
本文探讨运用达尔文进化论产生人工智能的可能性。
目标是，使用Javascript为编程工具，生成一个可以进化的人工智能，用来和俺下五子棋。
2.0 模型简介
2.1 进化模型
达尔文的进化论概括来说就是“物竞天择”。扩展开来说，就是“物竞”、“天择”。
“物竞”部分，要求物种具有 遗传、变异 的能力。遗传可以产生相对稳定的种族，有利于有益基因的延续。变异可以产生多元化的种族，有利于竞争和基因演化。
“天择”部分，要求物种之间通过互相竞争，优胜劣汰，来去处不合理的基因。
综上，一个满足俺需要的AI应该具有以下特征：
a) 可遗传性：可以将自己的绝大多数特征传递给子代。
b) 可变异性：在产生子代的时候并不是全盘复制，而是产生了一些变异。
c) 可竞争性：在本文中，竞争就是 与别的 AI 下五子棋。
2.2 智能模型
2.20 专家系统
Google的解释
一般的棋类AI都离不开行为规则判断和智能库。按照一般的逻辑来说，棋类AI都会模拟人类的思路，判断下一步棋下在哪里，会造成什么后果，并由此多推算若干步下去。通常，AI都会保存一份棋谱，用来快速的推算。这份棋谱就是这个AI的知识库。
这类AI的缺陷是:需要人类首先对需要解决的问题进行抽象化，构成一种 知识库－知识表达 的逻辑，这是非常难以彻底表达的，总会存在知识库之外的情况发生。而且这种模型显然很难实现持续的进化。它所能做到的只有知识库的不断完备，可是 知识表达 的进化是很难实现的。
2.21 神经网络
Google的解释
如果我们把一个独立的AI看作一个刚出生的婴儿，那么我们该怎么教会它学习？婴儿是没有知识库的。
其实很简单，我们可以把AI婴儿学习的过程抽象成这样：给AI一个刺激（输入），AI产生一个反馈（输出），我们作出判断，婴儿记录反馈的判断结果，用来加深或削弱对这种刺激的反馈机制。
（写的过分简略了...不过本文不以普及基本知识为重点...各位凑合着看吧，有问题找google）
3.0 Javascript 实现
//---------2007.04.03 更新分割 --- Hutia ----------------//
3.1 一些不是很重要的背景信息
代码的环境： Window XP sp2, IE 6.0
文件信息： Gobang_ai.hta, ai.txt, sp/gobang_ai.css, sp/gobang_ai.js
Gobang_ai.hta 内容：
复制内容到剪贴板
ai.txt 用来存储 AI代码:
<html>
<head>
<hta:application />
<title>Gobang Artificial Intelligency</title>
<meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=UTF-8" />
<link rel="stylesheet" type="text/css" href="sp/gobang_ai.css" />
<script type="text/javascript" src="sp/gobang_ai.js"></script>
</head>
<body></body>
</html>sp/gobang_ai.css 为基本的 CSS, 内容略去
sp/gobang_ai.js 是本文的核心，下文分解...
3.2 AI 类
（因为本文还没写完，所以给出的并不一定是最终代码，随着结构的展开，代码会有所变化）
复制内容到剪贴板
代码其实非常简单（而且不完整）。设定了一个数组 gene 用来存放 AI 的基因（mmm变量是全局的，用来存放这个基因的长度）。本文中所有的 AI 都只有一条染色体（就是一个数组），并且基因的长度是等长的。代码:
function AI(){
// 基因
this.gene=new Array(mmm);
// 一些信息
this.count_played=0;
this.count_win=0;
this.generation=0;
this.level=0;
this.score=10;
// 遗传 & 变异
this.aberrance=AI_m_aberrance;
// 初始化
this.init=AI_m_init;
this.init();
}初始化的代码很简单：
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ps: 把所有基因位的初始值赋值为0.5是一个经验值，后面会在基因的表达时提到。代码:
function AI_m_init(){
// 初始化
for(var i=0; i<mmm; i++)this.gene[i]=0.5;
}然后是变异繁殖的代码：
复制内容到剪贴板
本文的所以 AI 都是无性分裂繁殖的。虽然性的引入会使得 AI 的进化的更加优化，但那对更复杂的 AI 来说也许更合适些。现在的这种简单 AI 基因只有一个表达方向（下五子棋）和一条染色体，如果利用性来交换染色体是有点高射炮打蚊子了。代码:
function AI_m_aberrance(){
// 遗传 & 变异
var mi, ni, n, aberranced_ai;
aberranced_ai=new AI();
// 遗传
for(var i=0; i<mmm; i++)aberranced_ai.gene[i]=this.gene[i];
mi=parseInt(mmm*aberrance_ratio);
ni=5/mi;
n=aberranced_ai.gene.length;
// 变异
for(var i=0; i<mi; i++){
if(Math.random()<ni)aberranced_ai.gene[parseInt(n*Math.random())]*=(1+(Math.random()-0.5)/5);
}
return(aberranced_ai);
}aberrance_ratio是一个全局的变量，用来存放俺的世界的基因变异率－－变异率高的世界进化会比较快些，但是太高的变异率反而难以产生真正有价值的 AI. (想想现实世界，如果到处都是核辐射，也许会产生多姿多彩的微生物，但是很难产生灵长类动物)