回顾上世纪七八十年代，BASIC语言作为初学者入门编程的首选，以其简洁易懂的语法风靡一时。许多童年记忆中的经典游戏，正是在这个编程环境中诞生的。如今，重新翻阅那本珍藏多年的《BASIC计算机游戏》译本时，笔者被其中一款名为《六步兵》（Hexapawn）的小游戏深深吸引，它不仅带有迷你的象棋玩法，更令人震惊于其代码中蕴含的“自我学习”机制。六步兵是一个简化的国际象棋变体，棋盘仅为三行三列，每方三枚兵卒。玩家和计算机交替移动，其目标是通过移动兵卒至对方底线或将对手兵卒全部吃掉以获胜。虽然规则简单，但背后的程序设计却巧妙设计了基于状态和行动的数据映射，使计算机能够从每次失败中修正策略并渐渐提高水平。
特别是程序中使用了BASIC的DATA指令来存储所有可能的棋局状态，以及与之对应的可行动作。以19个独特的游戏状态分别存储在二维数组中，计算机通过遍历匹配当前真实棋局，确定对应的行动集。为了减少冗余，程序还设计了棋盘水平翻转的处理函数，将对称状态进行映射与判断，极大地优化了数据存储与运算效率。行动选择上，初始时计算机会随机挑选可行的着法，但核心的“学习”机制则体现在战败后的调整上。当计算机因某一行动而失败时，对应的数据动作会被置零，即剔除失败动作，从而避免下一次重复犯同样错误。该方法是基于“失误减少”原则的简单强化学习模型，通过不断游玩和调整，计算机逐步筛选出最优解。
此思路与当时Donald Michie设计的机械学习装置MENACE有异曲同工之妙。MENACE通过304个火柴盒代表各种棋局状态，盒内不同颜色的珠子对应不同的落子选择。若赢则添加珠子，输则减少，最终实现了对井字棋的有效学习。六步兵的程序则在代码层面以较为精炼的形式实现了类似机制。值得一提的是，虽然当下复杂的神经网络拥有亿级乃至百亿级的参数，六步兵用数十行代码和简单数组运算便实现了基本学习功能，为今日游戏AI的诞生奠定了基础。从代码结构看，程序采用了BASIC语言特有的行号顺序控制和GOTO跳转，辅以READ和DATA指令读入棋局状态，展现了早期编程语言在约束条件下的灵活运用。
棋盘状态被线性化储存，每个格子的内容通过-1、0、1分别代表黑兵、空格和白兵。通过层层循环匹配，程序能够识别当前棋局对应状态索引，随后随机选取有效动作进行执行。更令人惊讶的是代码中包含的棋盘映射函数，其中对棋盘位置数字的变化经过巧妙计算，使翻转动作轻松完成，展示了早期程序员对数学与逻辑的深刻理解。游戏终局判定部分也十分简练，通过判定是否有兵卒到达对方底线实现胜负判定，配合变量统计胜率，给予玩家直观的反馈。在学习效果方面，根据Martin Gardner的论述，六步兵经过36局游戏，失败约11次后即可达到完美水平，这是相当惊人的表现。它不仅验证了强化学习的基本原理，更说明了AI自我改进在有限状态空间中成为可能。
如今，笔者将该程序用现代JavaScript重现，玩家可以实际体验AI的提升过程。从最初的频繁失误，到经过数次人类错误引导后几乎不再落败，这个过程直观呈现了人工智能由浅入深的学习历程。回望童年，那时面对难以理解的代码而心生困惑，如今理解它背后的设计哲学令人感慨。六步兵不仅仅是一款简单小游戏，更是人工智能发展的先驱象征。通过一段段简短的BASIC代码，它揭示了机器学习的核心思想——通过试错不断修正策略，实现智慧的进化。它教会我们，人工智能并非遥不可及的高深领域，而是在简单规则与持续优化中逐步形成的算法生态。
从历史视角来看，《六步兵》和MENACE推动了人们对“学习机器”概念的认知，让当时的公众开始思考机器是否能够拥有某种形式的“智慧”。这种思想影响深远，成为后续AI研究和算法发展的重要基石。今天，复杂的深度学习与强化学习算法无疑是这一概念的延伸与升华。通过解析这段充满童年回忆且富有智慧的代码，不仅帮助我们更好地理解人工智能的原理，更能激发对编程与游戏设计的兴趣，提醒我们经典永恒的价值。六步兵的故事告诉我们，创新与智慧可以源自最朴素的思考，学习和成长无处不在，哪怕是一个简单的棋盘和几行程序。未来的人工智能发展，将继续建立在这些基础的成就与思想之上，推动世界进入更加智能化的时代。
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