चूँकि मनुष्यों में पारंपरिक कंप्यूटर शतरंज कार्यक्रमों (फ्रिट्ज़, स्टॉकफिश एट अल) जैसी गहरी खोज करने की क्षमता का अभाव होता है, वे 'रणनीतिक सिद्धांत' या अंगूठे के नियम (केंद्र नियंत्रण, विकास, राजा सुरक्षा) और अवधारणाएँ या ट्रिक्स बनाते हैं जो विशाल विविधता में लागू होते हैं अलग-अलग तरीकों से स्थितियां, जैसे कि बलिदान, किश्ती जुड़ी हुई, बिशप जोड़ी, विशिष्ट अंत जैसे कि राजा को किश्ती और मोहरे से कैसे जोड़ा जाए।
मुझे लगता है कि अल्फा शून्य ने स्वतंत्र रूप से कई ऐसी अवधारणाओं (धारणाओं और अवधारणाओं) को पुनर्निमित किया है और नए लोगों को भी सीखा है - क्योंकि इसके ज्ञान को मानव मूल्यांकन कार्यों और मजबूत मिनमैक्स खोज पर निर्मित होने की आवश्यकता नहीं थी जो हमेशा मानता है कि एक प्रतिद्वंद्वी है प्रतिभा।
बेशक, इस तरह के सिद्धांत कुछ स्थितियों में स्वयं संघर्ष करते हैं, यही कारण है कि विभिन्न उद्घाटन नाटकों और नुकसान का सावधानीपूर्वक अध्ययन किया जाता है - जैसे कि बहुत जल्द रानी विकसित नहीं होती हैं।
दूसरी ओर, मनुष्य यह भी नोटिस करते हैं कि एक बार जब आप एक टुकड़ा (बदले में) खो देते हैं तो आप अपनी ताकतों को कमजोर कर देते हैं, इसलिए वे क्षतिपूर्ति के बिना एक टुकड़ा नहीं खोने के लिए बेहद सावधान हैं।
मुझे लगता है कि अल्फ़ाज़ेरो के नाटक ने कंप्यूटर की शतरंज (और मानव शतरंज) को किताबों और टुकड़ों के मूल्यों को खोलने पर छोटी सामग्री और अधिक मात्रा में खोने के डर से मुक्त कर दिया है।
अल्फ़ाज़ो के खेल 'रणनीतिक सिद्धांतों' जैसी चीज़ों को दर्शाते हैं जैसे केंद्र नियंत्रण, विकास, अंतरिक्ष, पहल कहीं अधिक महत्वपूर्ण हैं यदि आपका प्रतिद्वंद्वी सुस्त है। दूसरे शब्दों में, 'बलिदान' वास्तव में बलिदान नहीं है, लेकिन पहल, स्थिति, निर्देशित चाल में लाभ के लिए एक टुकड़े का व्यापार करता है।
अल्फ़ागो (शून्य नहीं) मानव मूल्यांकन पर निर्भर करता है, लेकिन अल्फ़ाज़ो मूल्यांकन की पूरी श्रृंखला को 'खोज या सिमुलेशन' के रूप में स्थापित करता है जो प्रक्रिया के अंत के लिए एक ही छोर है और खेलने के बिल्कुल नए तरीके के साथ आता है।
यदि आप इसके बारे में सोचते हैं, तो अतीत के महान स्वामी जैसे कि मोर्फी, फिशर, कास्पारोव की सराहना की जाती है, आमतौर पर इस तरह के एनकाउंटर के लिए सहज ज्ञान युक्त खेल खेलते हैं, जहां वे विशेष परिस्थितियों का लाभ उठाने के लिए लिखित-ऑन-स्टोन मूल्यांकन द्वारा बाध्य नहीं होते हैं। उभरते हैं। मुझे लगता है कि अल्फा शून्य के खेल में इस तरह के 'वाह' कारक हैं।
तंत्रिका नेटवर्क क्यों। जबकि कंप्यूटर प्रोग्राम जो प्रतीकात्मक प्रतिनिधित्व और असतत खोज का उपयोग करते हैं, केवल सोचने के 'एक' तरीके का उपयोग कर सकते हैं, तंत्रिका नेटवर्क वैकल्पिक रूप से वैकल्पिक, परस्पर विरोधी मूल्यांकन के साथ स्थितियों को संसाधित कर सकते हैं और बाद की परतों में अधिक मूल्यवान दृश्य के लिए फ्लिप कर सकते हैं।
