人工智能“阿尔法围棋”究竟什么样 google 的人工智能 围棋 使用什么计算机

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Google DeepMind \u56e2\u961f\u5728\u6700\u65b0\u4e00\u671f\u300aNature\u300b\u4e0a\u53d1\u8868\u8bba\u6587\u79f0\uff0c\u5176\u540d\u4e3a \u201c\u963f\u5c14\u6cd5\u56f4\u68cb\u201d\uff08AlphaGo\uff09\u7684\u4eba\u5de5\u667a\u80fd\uff0c\u5728\u6ca1\u6709\u4efb\u4f55\u8ba9\u5b50\u7684\u60c5\u51b5\u4e0b\u4ee5 5:0 \u5b8c\u80dc\u6b27\u6d32\u51a0\u519b\u3001\u804c\u4e1a\u56f4\u68cb\u4e8c\u6bb5\u6a0a\u9ebe\u3002

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好多种 但Google应该是最牛的 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手，这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手，包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过，Google人工智能专家表示， 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5：0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾，AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。今天早上，《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述，在AlphaGo中，DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI，让它自己下棋，研习棋谱。不过这只是第一步。理论上，这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩，研究员随后让系统进行自我博弈，计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说，战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是，AlphaGo不仅记录着大量的棋谱，还有一系列规则来指导 思考 ，”DeepMind CEO Demis Hassabis说道，“事实上，该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段，这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说，要让机器人变得更“自然”。

很强很强，收录了太多围棋知识，人几乎不可能战胜

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