国际象棋技巧走位
特级大师里哈尔特·吉哈曼的至理名言： “在棋局中有90%是战术。” 下面小编给你介绍国际象棋技巧走位，欢迎阅读。
国际象棋技巧走位
用最简洁实用的步骤、最有效的手段赢得胜利，而不是把时间花在谋取子力优势上。
一个严重的战术错误、失算或一次意想不到的疏忽能够很快的导致败局。相反，一次成功的战术战役能够立刻决定对局的命运。
战略：做什么;战术：怎么做。
棋子和兵相反方向运动形成了三种类型的接触。首先是限制，其二是进攻的威胁，其三是进攻的本身。
应对对方棋子威胁采取的防御方法
1.逃避(有消极应对的防御，也可以积极地攻击对方其他棋子)(因素：位置，本身的能力)。
2.不动，用其他棋子防守它(防守的棋子易被牵制，它的活动性和攻击能力将受到限制)。
3.掩护(隔断)(遇马不能)。
4.反攻其他棋子(威胁的是王则不能)。
5.吃掉进攻的棋子。
应用牵制的战术能使被牵制的棋子失去活动性和积极性，还能抵消对方显著地物质优势。如果被牵制的棋子掩护了自己的王，它完全地丧失了自己的战斗力。
向对方棋子的简单攻击往往收效不大，为了达到有效地攻击，被攻击的棋子应当没有支持，而且不能避开进攻的棋子。进攻者对对方发动第一次进攻，对方找到了可靠地防御就算击退第一次进攻，但是战斗远远没有结束，如果进攻者还有占据积极位置的后备力量，那么他完成可以发动第二次进攻。(在第一次进攻被吸引到战斗中的防御棋子本身有可能成为攻击的目标)
联合攻击：由一些棋子同时实施的，他们之中一个棋子进攻对方的棋子，而另外的棋子阻碍对方的脱逃和防御(类似的有这个棋子的退路被自己的棋子和兵所切断)。要注意L不仅要集中自己棋子的力量，而且也要善于利用对方棋子的受限制。
双重攻击是进攻或防御中极为有效的和万能的战术手段。
双重打击是由攻击棋子和叫杀威胁两部分组成。预见双重攻击额及其可能发生的情况逐步地建立它的威胁是一项高级的艺术，他们是战术组合中的重要组成部分。(双重打击的发生经常与弃子联系在一起)(如C2、C7格马的进攻，攻击车同时也威胁叫杀王)
对于双重打击的有力防御是针锋相对的双重打击，如果被攻击的棋子有一个能够找到出路，躲开攻击并能同时给对方形成某种有力的威胁，那么双重打击就会变得无效。
在将杀的过程中，除了应当集中自己棋子的配合作用之外，重要的是要善于利用对方的一切条件。(如王车移位形成的保护王的堡垒，也是将王封闭起来的监狱)
电脑学习72小时打败国际象棋大师
距离IBM的深蓝超级计算机击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫(Gary Kasparov)，已经快过去20年了。从那以后，会下国际象棋的计算机又有了显著增强，人类能够战胜计算机的可能性也越来越小。不过，虽然计算机已经变得越来越快，但国际象棋引擎的工作原理并没有改变。计算机严重依靠“暴力破解”，通过寻找一切可能的移动方式，走出最好的一步棋。
Gary Kasparov VS 深蓝
当然，在这方面没有人能够与计算机匹敌，甚至是望其项背。深蓝计算机可以每秒思考2亿步，而卡斯帕罗夫很可能每秒不超过五步。然而，他仅仅是在决胜局输给了深蓝，基本上两者是在相同的水平上竞技。因此，很显然人类有一些技巧还没有被计算机所掌握。
神经网络
人类所拥有的技巧，主要是判断国际象棋的摆放位置，缩小最有效走位的搜索范围，这具有重要意义。如果计算机也学会了它，将大大简化计算任务，并从计算所有的可能性，变成计算最高效的几种。
计算机此前从不擅长这一技巧，但如今在伦敦帝国学院的Matthew Lai的研究下，情况会发生改变。Matthew Lai开发了一个名为Giraffe的人工智能机器，它可以通过自学来判断下步棋该怎么走，这种方式更像人类，和传统的国际象棋引擎完全不同。
新型人工智能能与最优秀的传统国际象棋引擎达到相同的水平。如果按照人类水平来评估，也就相当于FIDE(世界国际象棋联合会)所评定的国际大师。
这一人工智能背后的技术就是神经网络，它是受人类大脑构造所启发，并用于计算机处理信息的一种方式，由多个节点层级所组成，系统会随着人类对其不断地训练而提升。
在过去的几年中，由于两个技术的进展，神经网络已经变得非常强大了。第一个是更好地了解了当它们进行学习时，如何微调神经网络，这要部分归功于更快的计算机;第二个是能够利用大量的注释数据集，来训练神经网络。因此，深度神经网络能发现国际象棋的规律也就不足为奇了，而这正是Matthew Lai所采取的方法。
的神经网络由四个层级组成，能够以三种不同方式共同思考棋盘上每一个位置。第一种着眼于国际象棋的全局状态，例如每边棋子的数量和类型，轮到哪一方移动，位置对换等;第二着眼于棋子的特性，例如双方每个棋子的位置;最后就是映射出每个棋子的攻击和防守。
计算机自学下棋
训练这些机器通常采用的方法，是研究人员手动评估每一个位置，并用这些信息指导机器识别出哪些步数是有效的，哪些效果没那么好。但是，Matthew Lai的目标更加雄心勃勃，他想让机器自学这些内容。
他采用了一个引导技术，让人工智能Giraffe自己与自己对决，从而改善对未来下棋走位的预测。在比赛胜利、失败或打平之后，会最终确定每一步的价值。以这种方式，计算机可以了解走哪个位置是有效的，哪些位置效果不好。
在Giraffe经过培训之后，最后一步就是测试它的能力是否达标了。他用一个标准数据库Strategic Test Suite来测试，这一数据库可以测试改计算引擎识别不同的战略构想的能力。他将对这项测试的结果进行评分，总分为15000。
整个训练过程中，他会测试机器的各个阶段成绩。当引导过程开始时，Giraffe很快就达到了6000分的成绩，仅在72小时就达到了9700分。9700分已经可以成为世界上最好的国际象棋引擎了。
Matthew Lai接着使用相同种类的机器学习方法，确定对方一个特定的移动是否值得机器进行跟随。这一点很重要，因为它可以防止不必要的搜索，极大提高计算效率。
结果表明，46%的情况下计算机所走的步数都是最好的一步，70%的时间都能走出排在前三名的好棋。因此，计算机并没有收到对方的动作的影响。
这一方法代表着国际象棋引擎的工作方式发生了重大变革，不过它并不完美。Giraffe的一个缺点是，神经网络比其他类型的数据处理速度慢得多。Giraffe花费的时间比以往的国际象棋引擎要多耗费约10倍。
但即使有此缺点，它仍然具有相当大的竞争力。相比现在的国际象棋引擎，Giraffe不仅仅能计算出棋局未来的走势，还能够准确地判断出最棘手的位置，并像人类一样直观地了解复杂的走位概念，这是国际象棋引擎很长一段时间以来一直难以捉摸的地方。
当然这一切仅仅是个开始。Matthew Lai表示，这一方法应该直接应用在其他类型的棋类中，最为突出的就是中国围棋，围棋相比国际象棋拥有更高的难度和更多不确定的因素。