這邊借用高魁良先生今年文章的結尾名稱，我覺得挺適合作為電腦對局系列文的結尾。

總結

這次的電腦對局系列文可以分成五個部分，每篇都是有連貫性的(除了幾篇意外的小插曲)，建議按照順序閱讀。

第一部分：簡介
Day2、3、4：介紹了電腦對局的類型、複雜度與小故事。
Day8：介紹了電腦對局競賽。

第二部分：搜尋演算法
Day5、6：使用Minimax Algorithm搭配審局函數做出簡單的對局AI。
Day7、9：利用Alpha-Beta Pruning、Scout Algorithm等方式進行剪枝，來優化程式效能。
Day10、11、12：著手分析通過優先展開較佳的走步來提昇剪枝效果，進階一點的Threat Space Search，還有不能不注意的Horizon Effect。
Day16：用Bouzy's 5/21 Algorithm實作圍棋的形勢判斷，也算是一種審局函數。
Day13、14：最後利用實作圍棋征子邏輯來複習前面所學的演算法。

第三部分：Monte Carlo Tree Search
這邊介紹MCTS花了比較多的篇幅，所以我把它切出來。
Day15、17、18：介紹了MCTS的原理與優化方式。
Day19、20：介紹AlphaGo與開源框架AlphaZero General。

第四部分：進階優化方式
這部分屬於網路上能找到的資料比較少，一般人很難接觸到的部分，還有像是Bitboard等實作細節，感覺都是透過比賽或是實驗室前輩的傳承，幾乎沒有看到網路上有相關學習資源。
Day21：棋盤的資料結構。
Day22：利用Transposition Table增加程式效能。
Day23、24：介紹開局庫與殘局庫。
Day25、26：實作蜜月橋牌殘局庫。
Day27：通過位元運算來增加程式效能。

第五部分：生活中的應用？！
Day28、29：這邊純屬娛樂，幫大家增加一些無用的知識，但是祭品文的部分是真的有在準備XDD。

希望這系列文章能對大家有幫助！有認真看完的人應該都能順利寫出屬於自己的對局AI吧！
雖然完賽了但我還是會慢慢回頭校稿，確保內容上沒有問題，如果有哪邊解釋不清也歡迎大家留言。

未來研究方向

很多完全資訊的雙人對局的AI強度都已經遠超人類了，好像繼續變強意義也不大，但還是有很多值得研究的方向，像是圍棋就有許多後續的研究，比如棋風、棋評等，各種擬人化AI與教學用途的研究。

尤其是在擬人化這塊，我們需要的是能幫助人學習的AI，所以勢必會需要有符合人類需求的弱AI，但現在大部分弱AI的弱跟人類想像中的弱不太一樣，適時的加入一些傳統的演算法反而可以得到一些意外的驚喜。
對圍棋有興趣的話我蠻推薦可以看看池田心教授實驗室的論文，之前從他們的論文中得到許多的靈感。

• Position Control and Production of Various Strategies for Deep Learning Go Programs
• Playing Good-Quality Games with Weak Players by Combining Programs with Different Roles
• Factor Analyses on Positive and Negative Evaluations of Games against Go Programs
• Improving the Human-Likeness of Game AI’s Moves by Combining Multiple Prediction Models
• 圍棋遊戲中的個人行為風格偵測
• 圍棋術語分類及評論生成
• Recognizing the playing style of the human Go players using Deep Learning
• 基於深度學習之圍棋勢力分佈圖應用於著手屬性分析及棋風
  
• 圍棋詰棋教學系統之設計及研發

除了雙人對局外還可以往多人對局發展，像是橋牌這種有隊友的遊戲，目前好像還沒有一個比較好的做法。
不完全資訊對局也還有很多尚未突破的，都是很棒的研究題目。

感言

居然真的完賽了。
當初朋友說我寫這種又冷門又不是新手向的文章肯定沒人看，也不可能得獎的，勸我還是別寫了。
甚至在日本時，同行的友人也覺得我發瘋了，出來玩還在民宿裡趕稿，我真的是每天都有棄賽的心。
如果沒有山陀兒颱風，台北賺到兩天颱風假，如果沒有高魁良大大、阿鵝大大來留言，我早就已經棄賽了，這真的是在數百萬個我棄賽的未來中唯一完賽的結局。
要寫這種理論與實作都有的文章真的很有挑戰，一開始我還花很多時間做對局樹的圖，到後面愈來愈懶，比較遺憾的是很多本來想介紹的遊戲最後都沒寫到，還有單人對局、多人對局、不完全資訊對局的坑沒有補上，只好明年再來寫了(沒得獎明年就不寫了！)。

這邊給還沒參加過但未來想參加鐵人賽的朋友們一個誠心的建議，一定要先囤稿！
每天一篇是真的會死，每天寫到11點40幾分發文，然後接著趕明天的稿到半夜三點，隔天下班接著寫到11點多，日復一日，連同事都說我看起來很憔悴，只能說珍惜生命，提早寫稿。

感謝各位願意看我文章的讀者們。
感謝彥吉、玉山、俊豪、A粉學長、CGLemon、Shawn、Phoenix、GP大大、琛神、唐神、冠毅、玠宇等人幫我校稿跟給我意見。

謝謝指教，明年再來一局。