2024年9月谷歌为何要做人工智能围棋程序AlphaGo？谷歌智能围棋也刚刚输给过人类，凭什么取得了最终胜利

　　⑴谷歌为何要做人工智能围棋程序AlphaGo？谷歌智能围棋也刚刚输给过人类，凭什么取得了最终胜利

　　⑵谷歌为何要做人工智能围棋程序AlphaGo

　　⑶围棋对计算机来说是最困难的，其复杂程度让穷举搜索都难以解决。对机器来说，围棋的困难主要在两方面：一是，机器无法写出评估程序来决定谁赢了；二是，围棋是一种直觉性的比赛。输赢的判断对比赛来说非常重要，但是围棋不像象棋，吃掉对方的“帅”或者“将”即可获胜，这也导致围棋的搜索空间非常庞大。围棋更像是一个筑防游戏，每走一步都需要盘算整个棋局，而象棋是所有棋子都摆在盘上。另外，围棋选手都是依靠直觉在下棋，且围棋中没有等级概念，所有的棋子都一样，小小的一子，就可以影响全局。正因如此，AlphaGo在围棋上取得的成绩，确实得来不易。哈萨比斯也说，战胜李世石，让他们整个团队都很激动。为这一刻，等了十年。

　　⑷谷歌智能围棋也刚刚输给过人类，凭什么取得了最终胜利

　　⑸因为程序改进过，选点，大局观的判断有了不小的进步。也修复了以前的bug从人工智能技术发展上看，DeepMind使用了“深度学习”技术，而非象俞斌估计的和职业高手合作。电脑通过海量学习人类高手的棋谱，用深度神经网络快速模拟出人的招法，下出来的棋就很象人了。樊麾二段说：“如果没人告诉我，我会想对手下得有一点怪，但肯定是个很强的棋手，一个真正的人”。而DeepMind小组在搜索技术上取得了更大突破。跟Darkforest相似，AlphaGo用一个深度神经网络（policywork，“策略网络”减少搜索的选点，象人类高手一样，只考虑少数几个可能的选点。此外，他们还建立了另一个深度神经网络（valuework，“值网络”，象人类高手一样，思考到某个局面就有了结论，不必象之前的蒙特卡洛模拟那样下到终局，极大地减小了搜索的深度。DeepMind引入的另一个逆天的高招是，让围棋人工智能自己和自己下，总结经验，自我不断提高！这个人工智能自学习的要点是，不需要告诉电脑人类的经验，就让它自己玩这些电脑游戏，只是给出玩的分数。电脑看着分数不断纠正自己的策略，最后就发展出比人类还强的电游技术。这次的AlphaGo也用了这个技术，这又是比其它电脑围棋程序强的地方。从Nature的文章看，DeepMind的绝招是，用台电脑让AlphaGo不断和自己对弈，下了万盘棋！然后每盘棋选取一个局面（不多选，以避免同一盘棋中不同局面之间的相关性，根据这盘棋的最终结果判断局势优劣。这样获得了万个训练数据，用于训练生成“值网络”。暴力生成这么多数据需要海量的计算资源和投入，确实只有谷歌这样的大公司敢想敢做。可以看出他们的战略是智能和蛮力两手抓，两手都要硬，哪个合适就用哪个，并且互相帮助。通过这样三招，DeepMind小组确实在围棋人工智能上取得了巨大突破。而且研究方法的潜力很大，从这个方向上走，最终象“更深的蓝”一样战胜人类最高手是完全可以想象的。一个月前，DeepMind小组就报告说围棋人工智能取得了巨大突破，会战胜人类，但当时棋迷与职业棋手并未留意。现在有了棋谱，又有了技术细节，就显得可信多了。

　　⑹年，月日谷歌机器人在围棋比赛中以比分多少击败世界冠军

　　⑺年月日至日,谷歌AlphaGo机器人在围棋比赛中以比分【:】击败了世界冠军李世石。

　　⑻第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序是什么

　　⑼阿尔法狗(AlphaGo)是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌(Google)公司的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。

　　⑽年月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以比的总比分获胜。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平。

　　⑾围棋，起源于中国，中国古代称为“弈”，可以说是棋类之鼻祖，围棋至今已有多年的历史。据先秦典籍《世本》记载：“尧造围棋，丹朱善之。”晋张华在《博物志》中继承并发展了这种说法：“尧造围棋，以教子丹朱。若白：舜以子商均愚，故作围棋以教之。”

　　⑿年版的《大英百科全书》就采纳这种说法，甚至将其确切年代定在公元前年。

　　⒀唐代诗人皮日休所作的《原弈》认为：“弈之始作，必起自战国，有害诈争伪之道，当纵横者流之作矣。岂曰尧哉！”

　　⒁明朝陈仁锡在《潜确类书》中又提出“乌曹作博、围棋”。乌曹相传是尧的臣子，有的人又说他是夏桀的臣子。后来，董斯张的《广博物志》、张英的《渊鉴类函》等也采录了这种说法。

　　⒂Google人工智能首次完胜人类围棋冠军为什么很厉害

　　⒃GoogleDeepMind团队在最新一期《Nature》上发表论文称，其名为“阿尔法围棋”（AlphaGo的人工智能，在没有任何让子的情况下以:完胜欧洲冠军、职业围棋二段樊麾。在计算机的发展史，在国际象棋比赛中，计算机战胜人类是重要历史事件，过去了这么多年，人工智能战胜围棋冠军又怎么说明谷歌AI很牛呢？围棋，一直被认为是人类仍然在机器面前能保持优势的游戏之一。过去多年来，科技家们一直在试着教会电脑下棋，在年，IBM的深蓝曾经打败了国际象棋的世界冠军GarryKasparov，这成为了人工智能的一座里程碑事件。但是，围棋比国际象棋还是要复杂得多，国际象棋中，平均每回合有种可能，一盘棋可以有回合；相比之下，围棋每回合有种可能，一盘棋可以长达回合。在下国际象棋的时候，计算机可以分析出每一个可能的步骤，从而进行最优选择，但是，围棋可能的步骤是国际象棋的倍之多。这也正是围棋人工智能的难点所在。在过去很长时间里，最好的计算机连厉害点的业余围棋棋手都下不过。所以，去年，Facebook就开始打造围棋人工智能，并且在过去个月里让它可以用最快.秒的速度来落子。负责这项目的人，就坐在里扎克伯格英尺远的地方。但是，Google还是快一步。这场比赛实际上发生在去年十月，但是知道今天，它才在《自然》杂志中披露出来。DavidSilver是这项研究的第一作者，在他看来，阿尔法Go的关键不在于简单粗暴的计算出可能步骤，而是近似于人类的“想象力”。这背后是名为一项名为“深度学习”的大杀器，它让计算机不再是简单地使用计算能力来统计所有数据，而是像人类一样，训练，然后学习。Silver说，计算机“下围棋需要的极复杂的直觉机制，这种机制以前我们认为只可能存在于人类大脑中。”阿尔法Go用了多种“神经网络”并行，并且相互作用。其中，一个叫做“值网络”（valuework，来衡量白字和黑子在棋盘上的位置，一个叫做“策略网络”（“policywork”，会不断地学习此前人类和自己的落子，来选择接下来怎么下。不仅仅比人类、比起其他机器人同类，阿尔法Go也更加强大。它和其他人工智能下了场围棋，只输了场，甚至在给对手让子的情况下，它也照赢不误。而Silver说，它比其他人工智能更先进的地方，就在于可以自我学习。而且，这种机制不仅仅可以用在围棋学习中，阿尔法Go还可以用来解决很多现实问题，比如处理气候模型等。据消息称，Google的“阿尔法Go”V和现在的围棋世界冠军李世石（LeeSedol，将在今年三月正式进行比赛。在围棋这个古老的、几乎代表了人类智力巅峰的游戏上，机器人和人类究竟谁更强大，答案很快就会揭晓。

　　⒄围棋人机战五大谣言，第局谷歌放水

　　⒅最近谷歌围棋人工机器人与韩国相关作文

　　⒆谷歌公司的人工智能AlphaGo与韩国棋手李世石五场围棋较量的第一场落下帷幕，最终李世石投子告负。这引发了社会各界对人工智能究竟能够发展到什么程度的各种讨论。AlphaGo的主要开发者，同时也是开发AlphaGo的谷歌DeepMind团队创始人兼谷歌公司高管的DemisHassabis在赛后表示，“这表明我们程序的成功，而在人工智能发展上也是一个历史性的时刻。”但据看过比赛的围棋爱好者们称，李世石也并没有在第一场发挥全部实力。总共五场比赛的赛制只举行了一场，还不能认定人工智能最终能够获胜。很多人表示，李世石盘初领先，随后有些轻敌。围棋被公认为目前棋牌类游戏中最复杂的一种，所以也成为了检验人工智能系统的一个重要工具。与以往的人工智能相比，AlphaGo的确有很多进步，一些以往人工智能围棋机器人的弱点这个新的系统并没有出现。但这也仅仅局限在围棋的范围，距离真正所谓的人工智能，AlphaGo还有很长一段“进化”的路要走。Google近期公布了多项与机器人相关的项目。前一段时间该公司Atlas机器人的一段视频也引发了不小的轰动。目前谷歌对于这些前沿科技领域的投资意向明显，预计在未来有可能能够在这一方面推出更加令人轰动的新产品。但从目前的情况上来看，不管是谷歌的AlphaGo还是苹果的Siri，基本还是跳不出按照程序员制定的模式运作的领域，距离实际的人工“智能”还相当遥远。更多只能算是程序员思维的一种延伸。不过这一市场未来被视为大有可为的领域。风险投资似乎会对谷歌近期的动向更加关注。

　　⒇谷歌人工智能围棋是穷举还是别的算法

　　⒈AlphaGo给围棋带来了新方法，它背后主要的方法是Valueworks（价值网络和Policyworks（策略网络，其中Valueworks评估棋盘位置，Policyworks选择下棋步法。这些神经网络模型通过一种新的方法训练，结合人类专家比赛中学到的监督学习，以及在自己和自己下棋（Self-Play中学到强化学习。这不需要任何前瞻式的LookaheadSearch，神经网络玩围棋游戏的能力，就达到了最先进的蒙特卡洛树搜索算法的级别（这种算法模拟了上千种随机自己和自己下棋的结果。我们也引入了一种新搜索算法，这种算法将蒙特卡洛模拟和价值、策略网络结合起来。

　　⒉谷歌旗下的deepmind公司通过什么学习训练的阿尔法狗围棋

　　⒊谷歌旗下的deepmind公司通过深度强化学习训练的阿尔法狗围棋。根据查询相关资料信息显示，阿尔法狗围棋是由DeepMind公司开发的强大的计算机围棋程序，该程序使用了深度强化学习来训练，这意味着它学会了如何从实际游戏经验中学习，让它能够从这些棋局中学习到有用的信息，从而在围棋比赛中取得更好的表现。

　　⒋年月日谷歌围棋人工智能最终战胜韩国棋手谁

　　⒌李世石。北京时间年月日下午，谷歌围棋人工智能AlphaGo今天与韩国棋手李世石进行最后一轮较量，AlphaGo获得本场比赛胜利，最终人机大战总比分定格在：。