我們所撰寫的暗棋程式，在CPU：1.83GHz、記憶體：512MB 的環境下，分
別與極真科技的暗棋王還有人類玩家（即本論文作者、網路玩家）進行 20 盤的
是以rule base 來撰寫人工智慧的部份，所以在很多情況下會誤判情勢，而最終被
我們以搜尋演算法為核心的程式給擊敗。再看我們的程式與人類玩家實戰測試的
結果，仍有50%（=
8 8
8
+ ）的勝率，可見我們的程式已有接近人類玩家的棋力。
而之所以會有敗績，乃是因為暗棋本屬於不完全資訊含機率性的遊戲，當程式在
嘗試翻子的時候，只能以近似的算法，來算出可能翻哪個位置比較有利，但如果
翻到的棋子真的很差的話，或是對方剛好翻到很好的棋子的話，自然就會導致最
後的敗果。而從實戰測試結果可以發現，即使在含有機率的情況下，我們以搜尋
演算法為基礎核心的方式，還是比用rule base 的方式要來的好。如圖 4-1，紅方
是暗棋王，黑方是我們的程式，現在輪黑方走：
圖4-1 與暗棋王實戰圖
黑方走了F2-F1 的妙著，如圖 4-2，輪紅方走：
圖4-2 與暗棋王實戰圖
紅方走了G2-H2 仕吃卒，準備再吃車，如圖 4-2，輪黑方該我們的程式走：
圖4-3 與暗棋王實戰圖
此時黑方走了E1-D1 象吃兵後，紅、黑方雙進行如下走步：C1-D1 帥吃象，E2-E1
棄士，D1-E1 帥吃士，如圖 4-4，輪黑方走：
圖4-4 與暗棋王實戰圖
黑方最後走了E4-E1 包吃帥。從圖 4-3，紅方走了 G2-H2 吃卒後，黑方一連串棄
象、棄士，而到最後包轟帥的手段，真叫人拍案叫絕。倘若紅方沒有G2-H2 吃卒
，或許可以防止黑方後來的一連串棄子取帥的手段。此例（如圖4-2）輪紅方走，
若改由我們的程式來下紅方，則會走G2-G1 捉包，因而避開被吃帥的危機。由此
可見，搜尋的威力此時勝於rule base 對情勢的判斷。而面對人類玩家是以策略性
思考時，搜尋仍讓我們所走出來的棋步或翻子，具有相當一定的水準，使得與人
類玩家進行實戰測試時，仍有五成的勝率，可以與人類玩家相庭抗衡。
第二節 未來研究方向
我們的暗棋程式是以搜尋演算法為其主要核心，所以若是能將搜尋的部份透
過平行化計算或是多執行緒的處理，則可以提高搜尋的速度。一般而言，棋類程
式的棋力與搜尋深度成正比，當然暗棋程式也不例外，因此若採用平行計算的方
式，將對局樹做適當的切割後，交由給不同的處理器去做搜尋，則能大幅提高搜
尋的速度，加深搜尋深度，進而提高棋力。除了將搜尋改成平行的計算方式外，
其實也可以考慮如何讓比較重要的路徑做延伸搜尋（Extension），而讓比較不重
要的路徑做減少深度的搜尋（Reduction），這樣的做法也可以使棋力提高，是值
得研究的方向。
另一方面就是審局函數的改良，我們目前的審局函數只有單純的子力價值分
數，所以當殘局盤面可能要花十幾手，甚至二十幾手棋才會有吃子的情形時，因
為搜尋的深度有限，無法看到需要花那麼多手棋才會顯示出來的盤面反應，而導
致走出來的棋步，無法以目標導向的朝著正確的路徑前進。所以若是能加入一些
棋形特徵，例如考慮棋子間的位置關係，或是兵種之間的組合，都能幫助我們在
殘局盤面時，在有限深度搜尋的情況下，仍可以有目標導向的朝著較正確的路徑
前進。所以改良審局函數，加入一些棋形特徵的判斷，也是很值得研究的方向。
參考著作
[1] “Wikipedia＂，網址：http://zh.wikipedia.org/wiki/。
[2] “象棋百科全書＂，網址：http://www.elephantbase.net/index.htm。
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