人工智慧可以應用在象棋領域嗎？

當然可以，但是沒必要。圍棋的所有可能太多，計算機無法做到窮舉，象棋的所有可能相比於圍棋少的多，計算機已經可以做到窮舉法，就是你每走一步，計算機就把之後所有可以走的招法全部推演一遍，一直推演到棋局結束，從中選出最好的招法，在這種強大的窮舉法之下，人工智慧是多餘的，只有圍棋那種因為所有可能太多，以至於無法窮舉的遊戲才不得不使用人工智慧。

應該可以吧，目前人工智慧逐步應用在各行各業，尤其是阿爾法狗在圍棋的應用，說不定哪一天可能出一個阿爾法狼。目前象棋特技大師已經下不過電腦，隨著科技的進步，總有一天會出現的！

答案是可以的，人工智慧可以深度學習，指的是通過深度神經網路，模擬人腦的機制來學習，判斷，決策，已經被應用於許多領域，包括語音識別，人臉識別，筆跡識別，自動駕駛等方面。當初AlphaGo學習圍棋也是同樣的道理，工程師給AlphaGo輸入3000萬步人類圍棋大師的走法，構成策略網路，給出落子選擇，讓AlphaGo自我對弈3000萬局積累勝負經驗，在自我對弈的訓練中形成全局觀，對局面做出評估，然後構成評價網路修正落子選擇，隨著局數的增加，選擇能力也在不斷增強中。

人工智慧之所以「智能」，是可以通過深度學習來降低錯誤率，同時提升準確率，只是需要的只是通過時間來學習而已。同樣道理，只要有人給一台人工智慧機器輸入相應的象棋知識，讓人工智慧積累大量的經驗，那麼人工智慧也會在象棋領域全面擊敗人類，畢竟人工智慧擁有無限可能。

人工智慧可以用在象棋領域的

中國象棋有著悠久的歷史，老少皆會下象棋，街頭棋攤遍布。

人工智慧技術簡單的來說，就是用計算機來模仿我們大腦思考的一種技術，而象棋也正是一種動腦思考活動。

我們可以把象棋的每個子力來代入他的分值，假如車我們可以設定4.5分，而炮相當於2分，兵卒相當於1分，士相相當於1分。然後用人工能技術來判定這盤棋形勢的優劣。而計算機的運算速度就能決定著水平的高低。

當我們利用人工制能下棋時，我們不敢走的招，往往計算機能通過強大的算度使我們眼前一亮，走出好棋，利用人工智慧，我們象棋水平可以飛速的增長。

阿里雲ET工業大腦是具有完全自主知識產權的基於雲計算技術體系的面向傳統流程製造業企業提供一整套大數據與人工智慧服務的平台型產品。覆蓋製造業供，研，產，銷全流程生命周期，嘗試以完全基於數據的方式與思路去理解業務，學習業務，驅動業務，跟蹤業務。形成現實世界的業務閉環加上虛擬世界的數據閉環疊加糾纏效應來實時，精準，自動，智慧的影響和調優乃至再造整個生產製造業，實現轉型升級的目的。其主要提供通用的大規模分散式高並發安全的自動化數據採集技術體系（包括多種工業設備及其控制系統），基於產業鏈通用的海量大數據存儲，管理，關聯，應用等能力的雲數據倉庫技術體系，基於業務模型通用的人工智慧演算法服務技術體系，以及將以上服務統一完整封裝，打包，一體化部署的應用體系。

實際上阿里雲人工智慧技術已經使用到了中國的工廠里，並為位於江蘇的光伏生產商協鑫在一年內節省了上億成本，這一數字來自1%的良品率提升。數據幫助傳統企業通過人工智慧的手段產生了巨大價值。在此之前，協鑫工廠機器所收集的上千個參數對生產所起的指導作用很有限。參數之間的相互關係也難以被工人師傅解讀。ET工業大腦利用大數據分析，人工智慧技術對數據進行整理，特徵提取，基於統計方法的演算法建模。最後，找到了對光伏切片工藝有直接影響的工藝參數。通過適當的調整工藝參數，光伏切片的良率被提升了1%。

位於杭州下沙的中策橡膠是目前國內最大的輪胎製造企業。國內輪胎製造企業的生產質量和世界領先的企業仍有一定差距。這些差距歸根於生產的各個細小環節。不同膠源產地、加工廠、批次等數千個複雜因子都會間接或直接影響成膠質量。儘管多變數分析是一個很成熟的統計學問題，但把這些方法落地到實際的工廠數據應用還要面臨諸多挑戰。例如，統計學方法中的假設在現實當中很難成立。完美的理論真正落地產生效果仍然需要對理論和現實問題的準確把握和應用。阿里雲的數據科學家通過對數據的科學探索，準確定位問題，並選用合適的方法進行建模分析。排除掉數據分析中經常出現的偽現象，找到和成膠質量最相關的因素。評價成膠質量的門尼值在演算法模型的指導下比相比之前得到了有效的控制。最終，混煉膠平均合格率得到了3%-5%的提升。

除此之外，徐工集團、吉利等製造領域的標杆企業都在積極引入工業解決方案。

讓機器能夠感知、傳遞和自我診斷問題，通過分析工業生產中收集的數據，優化機器的產出和減少廢品成本。通過並不昂貴的感測器、智能演算法和強大的計算能力，ET工業大腦解決的是製造業的核心問題。

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象棋不用人工智慧，演算法很簡單，它就是用窮舉法，將盤面上所有棋子可走的位置壓棧，然後逐個計算，然後把解決為勝的走法提取出來，從中選擇一個執行，因為象棋的棋子有限，所以計算時間會在一個可以接受的範圍。而這種演算法應用在圍棋上卻還不具備實際應用價值，因為圍棋的字數和棋盤可走的位置都比象棋多，所以窮舉法的計算時間將會長到無法接受。