Ⅰ 人工智能的算法是不是核心机密普通计算机有没有这种能力

有些是，有些不是。基础部分都一样，但是组合方式不同。有点像老中医抓药，药方是公开的，但是各种药之间的比例配比是保密的。

Ⅱ 求五子棋的人工智能的算法描述~~~

我觉得这个问题的关键是设计一个散列函数来表征启发式信息，
基本原理：
假定将子下在某个位置，然后考核启发函数的值，保存信息，回溯……
当搜索完所有棋盘上的可下位置时，
最终选择启发函数值最大的那个位置落子。
启发函数的一种设计思路：
发现5个相连的本色子，返回Max
四位缺一，返回10//这个权值是我杜撰的，不一定合适
三位缺二，返回6//你可以自己设计
...
以某种算法5位5位的匹配整个棋盘，
将所有的权值加在一起，
作为启发函数的函数值返回

Ⅲ 人工智能算法弄出来的新发明，专利到底算谁的

专利是属于申请专利的那个人的了，下面我们来看看都有哪些人工智能算法：
一、粒子群算法
粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法。



粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质.但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的交叉(Crossover)和变异(Mutation)操作.它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。
二、遗传算法
遗传算法是计算数学中用于解决最佳化的，是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。遗传算法通常实现方式为一种模拟。对于一个最优化问题，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过自然选择和突变产生新的生命种群，该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。

Ⅳ 中国大学生计算机设计大赛>人工智能算法挑战项目>基于视觉的自主驾驶小车

首先芯片最小系统模块，四个电机，电机驱动模块，亚克力板，车轮等等，可以去淘宝看一下各自模块价钱就差不多了

Ⅳ 五子棋人工智能算法讲解

五子棋算法可简可繁,要看你对自己五子棋程序智能的要求, 人机对战的意思就是人和电脑下,也就是说电脑会思考如何下棋....其实这才是五子棋程序的核心.如果只实现人与人对战的话,是一件很简单的事情,无非就是绘制棋盘,然后绘制下棋的效果,再写个下棋合法性判断,胜负判断....大概就搞定了....所以核心其实是人机对战的电脑那部分人工智能.这东西吧,可以研究的很多,不过主要的几个设计要点就是搜索算法和估值算法,这两个是最主要的,还有提高电脑思考销率的方法就有多cpu的计算机多线程思考的设计....通过一些手段让电脑变得更像人类棋手的,例如利用一些遗传算法之类的让电脑具有学习能力,可以在失败中吸取教训,开局库,历史启发之类的一大堆......但是总而言之,这一系列算法的设计没有一个标准,只要能让你的电脑下棋下的更聪明,更快那就是好算法.国内有一个叫王晓春的写过一本叫<<pc游戏编程( 人机博弈)>>的书,这是一本研究人机博弈程序很经典的书,书的后面还附了一个五子棋的程序实例,你可以参考一下.下面是csdn的下载地址,你也可以自己去搜一下.http://download.csdn.net/source/1925326

Ⅵ 棋盘人工智能算法

即可吃掉对方的子？
不应该是这样的吧！我想应该是 满足条件即可收回自己的子，然后到内一方没有子可放置为止！容

you are so mean! 太没有诚意了吧 哈哈~~~
高手在哪里？？？？高手在哪里？？？？高手在哪里？？？？高手在哪里？？？？高手在哪里？？？？高手在哪里？？？？高手在哪里？？？？高手在哪里？？？？高手在哪里？？？？高手在哪里？？？？高手在哪里？？？？高手在哪里？？？？高手在哪里？？？？高手在哪里？？？？高手在哪里？？？？高手在哪里？？？？ ....