猴子也能懂的電腦對局，如果看完你還不懂，別擔心，那只能說明你不是猴子。
開玩笑的，如果看完你還不懂那只能說明是我寫得實在是太爛了。
我會盡量用最簡單的方式分享理論和實作，不過這邊指的猴子是程序猿，如果沒有任何程式基礎或資訊相關領域的基礎知識，可能還是會看不懂。

緣起

在這個大AI時代下，什麼東西冠上AI都會立刻變得火爆起來。

歷屆鐵人賽中也有無數的文章在介紹這塊，甚至今年鐵人賽都特別幫「生成式AI」獨立成一組了，所以我決定也來蹭一波AI熱。
AI的領域非常廣泛，但現在主流大多都是在談LLM，總感覺了無新意(其實是我根本寫不贏那些大佬)，拜讀了歷屆AI組前輩們的優質文章後，我發現沒有一篇是專門介紹電腦對局的，頂多就是介紹AlphaGo時順便提到了一點點，在AI領域中比起LLM歷史更為悠久的電腦對局，居然沒有人寫過真是太可惜了，我覺得這麼有趣的領域應該要讓更多人知道，於是決定以這次的主題參賽。

30天目標

目前的規劃是先介紹一些基礎的對局演算法，像是 Minimax、Scout 等搜索樹演算法，接著會探討 Monte Carlo Tree Search (MCTS) 以及一些進階的改進方法，例如 Exact win、Quick win 和 Big win 等方法。
Talk is cheap，所以中間我會搭配實作環節，讓大家能夠實際動手寫code。預計也會教大家透過 AlphaZero General 打造屬於你自己的 AlphaGo 或其他對局 AI。
最後會介紹一些優化技巧，包含開局庫與殘局庫的設計、資料結構的優化，以及利用位元運算提升效能的coding技巧。
想寫的東西有點多，也不知道30天能不能介紹得完，更不知道能不能堅持下去，但還是希望透過這次鐵人賽，讓更多人了解電腦對局，並能夠打造屬於你自己的對局 AI，甚至參加各類電腦對局競賽，讓電腦對局再次偉大XDD。

好書推薦

這邊也大力推薦一本好書「電腦對局導論」，這是世界上第一本專門介紹電腦對局的書，還是全中文的，害怕英文的人也不用擔心，作者群都是電腦對局領域中很有名的教授跟前輩們，如果看完此系列文章有激起你對電腦對局的興趣，歡迎去買一本來讀。