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？
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：
△死去的皇后突然攻击我
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 版本的 " 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
参考链接：
[ 1 ] https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/10ypvie/i_placed_stockfish_white_against_chatgpt_black/
[ 2 ] https://twitter.com/JoINrbs/status/1624351822621315072
[ 3 ] https://stockfishchess.org/blog/
[ 4 ] https://github.com/official-stockfish/Stockfish/pull/3927
