一、会议概况
2025年7月13日晚上8点，武汉市人工智能学习共同体第一轮读书分享的第五次会议准时开始。会议由武汉市铁四院学校张静静老师主持，武昌区教育局电教中心信息科技教研员彭爱平老师担任分享人，两位反馈人分别是武汉市十一初级中学的陈曦老师和武汉市水果湖第一中学的李海洋老师。参加会议的还有武汉市教科院吕军、恒大城学校林嘉、莲花湖中学何靖、幸福路中学姚红亮、武汉市经开区（汉南）纱帽中学宋慧、武汉外国语学校代林波、华中科技大学同济医学院附属中学姚智刚、武大外校严艳华、六中上智中学王小妹、第六初级中学方静、翠微中学尚晶、新华下路中学刘瑶瑶、黄陂区空港新城第一学校陈谋、西藏中学任红玉、励志中学张换、第四十九初级中学向田、文化路中学林满、第一初级中学赵鑫、光谷花城初级中学王雅婷、洪山实验外国语中学张明学、湖北大学附属中学张冰冰、光谷第一初级中学孔元、光谷第四初级中学何佳琪、武钢实验学校杨子江等老师。
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二、深度研讨
在本次会议中，武昌区信息科技教研员彭爱平老师就《人工智能 现代方法》一书中的第五章“对抗搜索和博弈”进行了全面而深入的讲解，为与会者带来了一场精彩纷呈的学术盛宴。
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彭老师首先从博弈的基本概念出发，详细阐述了博弈作为多个智能体之间目标冲突的互动过程，其分类包括确定性博弈与随机性博弈、完美信息博弈与不完美信息博弈。通过井字棋和扑克等具体例子，彭老师生动展示了不同类型博弈的特点与差异，为后续的算法讲解奠定了坚实基础。
在完美信息博弈的最优策略算法部分，彭老师重点介绍了极小化极大搜索（Minimax）和α-β剪枝两大核心算法。他通过博弈树的构建与搜索过程，深入解析了极小化极大搜索如何假设双方都采取最优策略，在交替选择中确定最优移动。而α-β剪枝算法有效减少了不必要的搜索分支，显著提高了搜索效率。彭老师还结合国际象棋等实际案例，进一步阐明了这些算法的应用场景与优势。
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面对复杂多变的博弈环境，彭老师提出了启发式搜索与蒙特卡罗树搜索等实用策略。他强调，在博弈树庞大无法完整搜索时，启发式搜索通过提前截断并使用评价函数来估计状态优劣，成为了一种高效的选择。而蒙特卡罗树搜索则通过模拟游戏到结束，统计不同移动的胜率，从而选择最优移动。彭老师通过围棋程序的突破性进展，展示了蒙特卡罗树搜索在复杂博弈中的巨大潜力。
针对特殊类型的博弈，如随机博弈和部分可观测博弈，彭老师也给出了详尽的处理方法。他指出，在随机博弈中，需要考虑机会因素的概率，通过加权求平均效用值来计算最优策略。而在部分可观测博弈中，则需基于信念状态进行推理，利用试探移动缩小对方可能的位置范围。这些方法为处理复杂多变的博弈环境提供了有力工具。
在分享成功案例的同时，彭老师也坦诚地指出了博弈算法的局限性。他提到，启发式函数可能存在误差，导致选择错误的最优移动；计算资源有限时，仍需进行近似处理；元推理不足也使得判断何时停止搜索成为难题。这些分析为与会者提供了更全面的视角，有助于他们在未来研究中避免类似问题。
此外，彭老师还从教学角度出发，提出了引入井字棋、石头剪刀布等案例来帮助学生通俗理解算法思想的建议。他认为，通过这些生动有趣的例子，可以激发学生的学习兴趣，帮助他们更好地掌握博弈算法的核心要义。
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三、线上反馈
陈曦老师：认同彭老师对博弈与对抗搜索核心概念的阐述，特别是极小化极大搜索和α-β剪枝的应用场景。针对启发式搜索中的评价函数设计，提出在实际教学中可引入更多生活化案例，帮助学生理解。询问在随机博弈中，如何更准确地估计机会因素的概率，参会老师互相答疑解惑。
李海洋老师：结合自身的教学经验，强调本章内容和第三章关联紧密，对第三章状态空间图的概念进行了补充说明。他通过具体的硬币翻转问题，展示了如何将问题抽象为状态空间图，并强调了理解状态空间图对于掌握各种搜索算法的重要性。
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四、专家指导
在会议总结环节，武汉市教科院吕军老师对本次分享会给予了高度评价，认为彭老师的分享内容详实、深入浅出，有助于参会教师深入理解对抗搜索与博弈算法，同时他提出了以下几点建议与期许：
学习有效读书：认真记录、重点关注和学习每章小节的前3个自然段和最后本章小结的内容，有助于帮助大家厘清知识脉络。
强化算法基础：算法是人工智能的核心，教师应深入理解并掌握各种算法的原理和应用条件。
注重实例教学：通过生动的实例帮助学生理解抽象的算法概念，提高学生的学习兴趣和效果。
利用大语言模型辅助学习：可以利用DeepSeek等大语言模型帮助提炼章节核心内容和制作PPT，并请它用通俗的语言和例子帮助自己和学生解答复杂的算法，甚至画出分步骤结构图，以帮助快速理解复杂算法。
关注算法优化：在实际应用中，算法的优化至关重要，教师应引导学生思考如何降低算法的时间复杂度和空间复杂度。
持续学习与交流：希望教师们保持持续学习的态度，积极参与共同体活动，共同推动武汉市初中人工智能教育的发展。
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通过本次研讨，参会教师不仅加深了对博弈算法的理解与应用能力，也为未来人工智能算法的研究与发展提供了新思路和新方向。会后会议录像、学习资料等将相继上传至学习群共享。下一次线上交流活动将于7月20号举行，请大家关注。后续，武汉市初中教师人工智能教师学习共同体将继续围绕人工智能教育的重点难点问题深入研讨，不断提升教学质量，推动学校人工智能教育迈向新台阶。
附：问卷调查结果截图
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撰稿人：张静静
分享人：彭爱平
反馈人：陈曦、李海洋
审核人：吕军