ChatGPT迅速学会下棋精髓，把人类给整不会了，网友：这哪预判得了？

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ChatGPT对战国际象棋AI，不到15秒就让人大受震撼。

开局ChatGPT执黑，国际象棋AI执白，双方有来有往，ChatGPT甚至主动出击，逼退对方的象（主教）：

看起来会是一场激烈较量，直到ChatGPT突然嘎嘣一下，吃掉了自己的象！

△奇怪的王车易位操作

事情到这里开始不对劲起来。

无论是棋盘上凭空出现的第9个黑兵（国际象棋黑白各只有8个兵）：

还是突然把斜线上的象吃掉的马：

△马本来只能走“日”字

简直不把规则放在眼里有木有！

这般神奇操作吸引了一大波网友前来围观，有人直呼“这不就是我5岁表弟想赢棋的耍赖操作？”

不过也可以说，ChatGPT分分钟学会了人类下棋精髓——耍赖……

所以这场神奇的AI国际象棋大战，究竟谁赢了？

发明了一套“全新”规则

对战虽然只有1分32秒，但ChatGPT却整出了一套船新的规则。

其一，可以“隔山打牛”，除了马以外，甚至连皇后、车和象都可以随便越子（跨过某个棋子到它后面去）。

其二，不在棋盘上的子（被吃掉或不存在）可以原地复活，甚至当场吃掉对方的子：

△死去的皇后突然打击我

有网友调侃，莫非这就是传说中的僵尸战术？

其三，所有的子都可以“不按常理出牌”，例如车不仅可以越子，甚至还能走斜线……

剧透个结局，ChatGPT最后输了，但依旧是以违反规则的形式——主动送将！

对战全局在这里，可以一睹为快：

有网友看完后调侃，这大概就是Calvinball国际象棋大师吧。

（Calvinball，一种不受规则束缚的游戏方式，唯一的规则是“不能使用与上一场游戏相同的规则”）

还有网友对ChatGPT的对手表示同情：这哪预判得了？（手动狗头）

所以，在这场乱斗中赢过ChatGPT的对手来历如何？

​充当ChatGPT对手的AI名叫Stockfish，也是个历史悠久的开源国际象棋引擎了。

它基于一个叫做NNUE的神经网络开发，于2008年发布，最初结构非常简单，就是一个4层全连接神经网络，配合alpha-beta搜索使用。

这些年经过了几次迭代，已经到了第四代NNUE，在架构上进行了一些优化：

现在Stockfish也已经迭代到了版本15.1，据说与Stockfish 14对战中，胜场数达到败场数的9倍。

作为一个经典国际象棋AI，它这些年经常出现在各种新AI论文中，作为下象棋的性能对比。

例如DeepMind推出的AlphaZero就拿它做了对比，表示自己的性能比Stockfish更高。

即便如此，Stockfish赢人类国际象棋高手还是绰绰有余的。

“ChatGPT更适合写个象棋程序”

看完比赛后不少人认为，ChatGPT显然不适合下国际象棋。

有人试着和ChatGPT下了盘国际象棋，并在它做出错误操作时和它解释规则，每次ChatGPT都会主动道歉，“对不起，我知道了”，但还是坚持做出错误操作：

大概这就是ChatGPT的“我错了，但我不改”吧（手动狗头）

不过也有网友觉得，ChatGPT能下象棋已经很神奇了。

它作为一种语言模型，其实擅长的方向不是国际象棋游戏，而更适合去写一套国际象棋引擎。

事实上，不久前还真有网友这么做了，让ChatGPT自己用Python编写一套象棋程序。

首先让它生成一套棋盘，并打印出来，效果如下：

随后，让ChatGPT根据国际象棋规则，制定棋子移动的方法，包括兵、车、马、象、后、王六种。

最后，再让ChatGPT生成一个函数，能充当机器人bot和对手进行对战。

感兴趣的小伙伴们，可以去试试ChatGPT写的这套引擎，究竟好不好用~

那么，你觉得ChatGPT的棋力如何呢？（手动狗头）

ChatGPT写的国际象棋程序：
https://medium.datadriveninvestor.com/writing-a-chess-program-in-one-hour-with-chatgpt-67e7ec56ba5d