棋迷的呐喊:阿尔法狗赢得并不光彩,有本事让两台机器比赛!

  • 在之前关于阿尔法狗与世界棋手的比赛中,阿尔法狗可谓是“横扫”围棋届,柯洁和李世石等一些大将都败在阿尔法狗的手中,一些棋迷看不下去了,纷纷呐喊说谷歌有本事让两台机器比赛,这个究竟是怎么一回事呢?
  • 5月25日,中国围棋峰会人机大战,柯洁持白力战阿尔法狗,中途柯洁一度以为就要轻松战胜AlphaGo赢下一局,连谷歌“AlphaGo之父”哈萨比斯都在Twitter上表示:“这是一场神奇而又复杂的比赛。柯洁已经将AlphaGo逼到了极限。”可惜柯洁后续心情太过激动紧张,导致下棋失误。目前比分2:0。
  • 如无意外柯洁极有可能以3:0完败阿尔法狗。如果说去年李世石抓住了阿尔法狗的弱点险胜一局,那么这次阿尔法狗2.0版本几乎找不到弱点!去年的阿尔法狗主要用了三种算法,即”蒙特卡洛树搜索”加“”监督学习”加”增强学习“”。其中蒙特卡洛树搜索是一种升级版的暴力计算;监督学习,其实是通过记录3000万部人类棋谱,对六段以上职业棋手走棋规律进行效仿,这也是阿尔法狗获得突破性进展的最为关键算法;而增强学习作为辅助,是两台阿尔法狗从自我对战中学习如何下棋。
  • 阿尔法狗
    阿尔法狗
  • 每当获取棋局信息的时候,阿尔法狗会根据策略探索哪个位置同时具备高潜在价值和高可能性,进而决定最佳落子位置。在分配的搜索时间结束时,模拟过程中被系统最幼考察的位置将成为 阿尔法狗 的最终选择。简单来说,阿尔法狗下棋依靠的是概率,而概率的得出则依靠前期学习。而这次与柯洁对战的阿尔法狗相较于去年,已经判若两“机”。
  • 最初的阿尔法狗依靠监督,而新阿尔法狗则强化了增强学习最初的阿尔法狗主要依靠监督学习,即学习对象几乎全部来自人类棋手,而新版的阿尔法狗则强化了增强学习,主要对机器自我对弈产生的棋局进行学习。难怪柯洁会觉得,去年阿尔法狗的下法还很接近人类,但今年自己对战时,阿尔法狗已变得更加不合乎“常理”,下了很多人类棋手不可能下的棋子。也就是说,即便柯洁像李世石那样下非常规的招数,阿尔法狗也能轻松应对。
  • 其实人的一些思考方式和机器的逻辑是截然不同的,用思考方式对战逻辑,只要运算速度足够,逻辑是一半以上的概率都占优势的,若是之后让两台阿尔法狗对战,AI与AI的对战,到时候就能够看清楚逻辑与逻辑的对战,这样我想大众也不会觉得阿尔法狗赢得并不出彩了!

阿尔法狗的知识宝库能够为人类之后的生活带来什么影响?

  • 大家应该已经都有发现,目前在市场上已经有了很多人工智能的一些生活用品,比如像自动机器人,自动清扫器等等,这些都是人工智能给大家带来的便利,那么像是之前备受瞩目的阿尔法狗,它能够为大众带来什么呢?
  • “围棋人工智能的出现,重启了人类究竟对围棋这项游戏了解多少这个问题。”美国围棋协会的Andy Okun和Andrew Jackson在《自然》杂志上曾这样评价阿尔法狗给围棋界带来的改变。显然,阿尔法狗带来的进步肯定也是围棋棋手日后学习的宝库。要知道,阿尔法元是独立学习训练的,但它使用的招数却超越了许多人类棋手的下棋顺序和招法。也就说,人工智能丰富了我们下围棋的选择。或许它在下棋过程中有些下法是人类无法理解的,甚至认为是错误的,但在机器的理解看来确实万分正确的。从这些经验中,人类棋手看到了与以往不同的围棋世界。
  • 阿尔法狗算法
    阿尔法狗算法
  • 包括柯洁、古力等多位职业围棋九段棋手已经多次在自己的个人微博账号上表示了阿尔法狗对他们带来的启发。尤其是在阿尔法狗教学工具上线后,柯洁第一时间转发评论到:“重新学围棋”。世界围棋冠军、职业九段棋手常昊认为:“教学工具不一定是标准答案,更多的是给予了我们无限的思考空间。”曾为乌镇人机大战选手之一、职业九段棋手周睿羊则表示:“定式什么的还是不要随便学了,看到工具一些高级下法之后感觉到又可以起飞了。”
  • “之前,人类与人工智能对话总是显得非常遥远,甚至像科学小说。但现在对于围棋选手来说,对话已经发生了,就在这里。” Andy Okun和Andrew Jackson说。
  • 但改变围棋并不是阿尔法狗的最终目的,DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)曾在多个场合提到过,自己成立公司主要是想用人工智能技术改变我们的生活。
  • 如果到最后,能够将这些优秀的技术应用到实际生活中,那么我想给大众带来的便利以及帮助肯定是极大的,毕竟将阿尔法狗的技术加入到医疗服务中本身就是一个挑战,而这个挑战会带来怎样的影响以及效果,这些都是受大众的期待与关注的。

阿尔法狗的退赛:和大众分享自己胜利的独家秘诀

  • 之前出来了一个比较爆炸的新闻那就是围棋界的黑马阿尔法狗要退役了,一部分棋迷表示自己十分的舍不得阿尔法狗,之后觉得没机会再看阿尔法狗下棋了,而阿尔法狗之父则决定在阿尔法狗之后退赛后会将一些知识宝典分享给大众。
  • 在之前最后一局比赛结束后的发布会上阿尔法狗之父、DeepMind创始人戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)说:“本周的比赛聚集了围棋起源地最优秀的棋手参与,是阿尔法狗作为一个竞赛系统能够对弈的最高级别对手。因此,本次中国乌镇围棋峰会是阿尔法狗参加的最后对弈比赛。”
  • 随后,阿尔法狗团队负责人Dave Sliver(大卫·席尔瓦)说这就是阿尔法狗最后3场比赛,之后它和人类将会以其他形式互动,回馈人类。哈萨比斯解释了为何做出这样的决定,他说:“周二(5月23日)来的比赛超出了我们的期望,我们见证了天才柯洁把阿尔法狗推向了极限,比赛也异常精彩。此次的配对赛和团体赛也为我们开创了新的天地,这种类型的比赛与合作都是史上第一次。阿尔法狗和我们的团队都学到了很多。这种比赛展现了AI的最高水平,让人类挖掘了AI作为工具的潜力,从而帮助人类拓展新的知识领域、发现真相。”
  • 阿尔法狗
    阿尔法狗
  • 不过,哈萨比斯宣布,人类棋手与阿尔法狗的故事并不会就此结束。阿尔法狗的启蒙老师、欧洲围棋冠军樊麾随后表示:“阿尔法狗团队将与柯洁合作,对此次的棋局进行分析,根据阿尔法狗内部的数据,与柯洁研究此次的对局,展现比赛的过程并做成视频,与全世界的围棋爱好者共同分享。阿尔法狗团队还为全球围棋爱好者准备了一份礼物。阿尔法狗在于李世石比赛后,进行了成千上万的自我对战。这些自我对战是阿尔法狗最宝贵的财富,我们近期会公布50盘阿尔法狗自我对战的棋局。这些自我对战都是以慢棋的形式体现出来。”
  • 目前的话有关于阿尔法狗的论文和纪录片都已经在网上可以看到,很多一些关注围棋的朋友也都是开始看了,而阿尔法狗之父此举也可谓是打破了一些朋友对于阿尔法狗的偏见,而之后的一些人工智能的发展也是更受大家的关注了。

人类智慧+阿尔法狗的智慧两者结合能够带来什么影响?

  • 都说1+1能够带来双重效果,那么如果将人类智慧+阿尔法狗的智慧结合在一起,又会带来怎样的结果呢?或者是说人工智能产物阿尔法狗又会有多聪明或者是说两者能够带来什么影响呢?今天在这篇文章里我们一起探讨一下。
  • 此前,被网上观棋者昵称为阿尔法狗的谷歌机器棋手阿尔法狗,对战曾为世界围棋冠军的韩国棋手李世石九段,最终以四比一大胜。这是继1997年 IBM 的“深蓝”(Deep Blue)机器棋手击败俄国国际象棋特级大师卡斯帕罗夫以来,人工智能对人类智能的又一次大挑战。围棋的变化要比国际象棋远为复杂,人们曾经认为机器掌握围棋近乎不可能,更不要说战胜人类。却料不到2016年3月里,机器的胜利有如惊蛰后的春雷,突然炸响。
  • AlphaGo算法
    AlphaGo算法
  • 阿尔法狗所用的“深度学习”方法,其基础是模式识别。此前在实用中第一次大放光彩,是2012年多伦多大学学生在药业巨头举办的筛选分子结构大奖赛中笑拔头筹——这些学生其实并不懂药物结构。同样,阿尔法狗团队也不需要精通围棋。但语言毕竟不是分子结构图或围棋谱,机器如何发现“桂华流瓦”和“月光照在屋顶上”是同样意思?即使设计者精通中文,这也是个棘手问题。在图灵测试中,如果机器从网络海量信息里找到的出现次数最多的回答,总是些大路货,那么裁判确实在与“人”对话,但不是在与某个特定的人对话。
  • 人工智能真正提出的,其实是人何以为人的本质问题。更具体地讲,在这样一个填空题里——“人类是能够…..的唯一物种”——你填什么?很不幸的是,这一百年来,我们人类填进去的各种答案,一个又一个被科学的进展抹掉了。
  • 所以的话人类其实不能太过于自大而阿尔法狗也应当在人类能够接受的程度上一起成长,目前的话还是有很大 一部分人都担心人工智能的智慧会取代人类的智慧,所以的话要让大众取消这个想法,因为最终目的是为了达成双重效果,达成双赢,所以还是需要两者一起合作的。

杭州城市加入阿尔法狗技术,未来发展值得期待!

  • 杭州作为一个风景秀丽的城市备受着大众的喜爱,这座城市充满了春天的气息充满了人情味,而在之前的杭州创新创优专家评估会上宣布了杭州的城市大脑将进化,与阿尔法狗的技术相结合,这一消息传出后更让大众关注杭州未来的发展。
  • 在之前召开的杭州市考评办(绩效办)组织的“加分赛”——2017年度市直单位和区县(市)创新创优(特色创新)专家评估会上,有个消息让人兴奋:杭州的“城市大脑”,在今年下半年将“进化”到V2.0版,并且加入“阿尔法狗”关键技术!
  • 用杭州市交警局副局长孔万锋的话来说,这将是“阿尔法狗”人工智能技术首度移植运用在管理行业,用来解决社会治理问题。
  • “把一个城市当成一个棋盘,每个信号灯当一个棋子”,他表示,这一人工智能技术的嵌入,会让我们的新版城市大脑,在实践中不断自我学习和成长,到一定的时候,将拿出远超过人类设计的、更具全局性和宏观性的惊艳方案。
  • AlphaGo
    AlphaGo
  • 很多市民已经知道,杭州“城市大脑”的开发建设在全国是首例,它将城市视为一个生命体,用人工智能技术自动学习信号配时经验,找到适合本土模式的最佳配比方案。
  • “信号灯一直是交通管理中、治堵中的核心问题。我们要在目前运用人工智能和大数据的基础上,结合‘阿尔法狗’,希望在关键技术上有所突破。
  • “围棋棋盘19×19格是恒定的,而交通更复杂、考虑的问题更多。但‘阿尔法狗’这个技术,还是第一次垂直应用在我们管理行业,运用在行业场景中,用来解决社会治理问题。
  • “我们城市大脑V2.0版预计今年下半年研发面世,届时不仅仅是信号灯,包括对交通事故的责任认定,也将运用人工智能技术,我们对V2.0版的整个功能设计内容非常多,还有通勤线路分析、存车量、出行线路诱导、交通量、拥堵指数等等。”
  • 我相信,杭州城市大脑加入阿尔法狗的技术后,发展肯定会更加的创新化,因为此前阿尔法狗与世界棋手的围棋比赛已经让大家知道了阿尔法狗有多聪明,所以,关于杭州的这个做的大家确实可以期待一下, 如果成功,那么我们国内其它城市也可以借鉴一些专业知识。

阿尔法狗再进化成阿尔法元?两者谁更厉害呢?

  • 在之前,我想只要是关注围棋圈的朋友应该都知道,谷歌旗下的人工智能的产物阿尔法狗可谓是成了一个小网红,但是你知道吗?DeeopMind又“搞事情”啦,现在又出来了阿尔法元,我们一起来看下下他们到底有何有何差别吧。
  • 伦敦当地时间10月18日18:00(北京时间19日01:00),阿尔法狗再次登上世界顶级科学杂志——《自然》。在前两年,阿尔法狗便是2016年1月28日当期的封面文章,Deepmind公司发表重磅论文,介绍了这个击败欧洲围棋冠军樊麾的人工智能程序。
  • 在5月,以3:0的比分赢下中国棋手柯洁后,阿尔法狗宣布退役,但DeepMind公司并没有停下研究的脚步。伦敦当地时间10月18日,DeepMind团队公布了最强版阿尔法狗 ,代号阿尔法元。它的独门秘籍,是“自学成才”。而且,是从一张白纸开始,零基础学习,在短短3天内,成为顶级高手。
  • 阿尔法狗
    阿尔法狗
  • 团队称,阿尔法元的水平已经超过之前所有版本的阿尔法狗。在对阵曾赢下韩国棋手李世石那版阿尔法狗时,阿尔法元取得了100:0的压倒性战绩。DeepMind团队将关于阿尔法狗元的相关研究以论文的形式,刊发在了10月18日的《自然》杂志上。
  • 阿尔法狗在两年内达到的成绩令人震惊。现在,阿尔法狗元是我们最强版本,它提升了很多阿尔法元提高了计算效率,并且没有使用到任何人类围棋数据,”阿尔法狗之父、DeepMind联合创始人兼CEO戴密斯?哈萨比斯说,“最终,我们想要利用它的算法突破,去帮助解决各种紧迫的现实世界问题,如蛋白质折叠或设计新材料。如果我们通过阿尔法狗,可以在这些问题上取得进展,那么它就有潜力推动人们理解生命,并以积极的方式影响我们的生活。”不再受人类知识限制,只用4个TPU。
  • 阿尔法狗此前的版本,结合了数百万人类围棋专家的棋谱,以及强化学习的监督学习进行了自我训练。
  • 在战胜人类围棋职业高手之前,它经过了好几个月的训练,依靠的是多台机器和48个TPU(谷歌专为加速深层神经网络运算能力而研发的芯片)。
  • 阿尔法元的能力则在这个基础上有了质的提升。最大的区别是,它不再需要人类数据。也就是说,它一开始就没有接触过人类棋谱。研发团队只是让它自由随意地在棋盘上下棋,然后进行自我博弈。值得一提的是,阿尔法元还非常“低碳”,只用到了一台机器和4个TPU,极大地节省了资源。
  • 以上就是我给大家总结的关于阿尔法狗和阿尔法元他们两者间的一些对比了,可以看出,阿尔法元比之前的阿尔法狗可谓是更加进化了,所以也让大家对于之后人工之恩能够得发展有了更多的信心,这也让我们更加期待未来阿尔法元它能给我们带来的惊喜!

阿尔法狗究竟是什么来历?竟成为了围棋圈的新晋宠儿?

  • 大家不知道还记不记得在前几年红透围棋届的“小网红”阿尔法狗,今天编写这篇文章主要还是想和大家分享一些关于阿尔法狗它的一些背后“故事”,比如阿尔法狗的来历或是阿尔法狗的算法,接下来让我们一起来看吧。
  • 阿尔法狗是什么?一款人机对弈的围棋程序,棋艺不是开发者教给它的,而是“自学成才” 阿尔法狗程序是美国谷歌公司旗下DeepMind团队开发的一款人机对弈的围棋程序,被中国棋迷们戏称为“阿尔法狗”。游戏是人工智能最初开发的主要阵地之一,比如博弈游戏就要求人工智能更聪明、更灵活,用更能够接近人类的思考方式去处理问题。
  • 1997年,IBM的“深蓝”计算机首次击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,成为人工智能战胜人类棋手的第一个标志性事件。此后近20年间,计算机在诸多领域的智力游戏中都击败过人类。但在围棋领域,人工智能却始终难以逾越人类棋手。直到2015年,由谷歌开发的这款“阿尔法狗”程序才首次战胜欧洲围棋冠军樊麾。
  • 阿尔法狗到底是如何下棋的呢?阿尔法狗通过蒙特卡洛树搜索算法和两个深度神经网络合作来完成下棋。在与李世石对阵之前,谷歌首先用人类对弈的近3000万种走法来训练阿尔法狗的神经网络,让它学会预测人类专业棋手怎么落子。然后更进一步,让阿尔法狗自己跟自己下棋,从而又产生规模庞大的全新的棋谱。谷歌工程师曾宣称阿尔法狗每天可以尝试百万量级的走法。
  • 阿尔法狗
    阿尔法狗
  • “它们的任务在于合作‘挑选’出那些比较有前途的棋步,抛弃明显的差棋,从而将计算量控制在计算机可以完成的范围内。在本质上,这和人类棋手所做的是一样的。”中国科学院自动化研究所博士研究生刘加奇说。
  • 阿尔法狗的两个神经网络“大脑”分别是策略网络和估值网络。“策略网络主要是用来生成落子策略的。在下棋的过程中,它不是考虑自己应该怎么下,而是想人类的高手会怎么下。刘加奇说:“估值网络会为各个可行的下法评估整个盘面的情况,然后给出一个‘胜率’。这些值会反馈到蒙特卡洛树搜索算法中,通过反复如上过程推演出‘胜率’最高的走法。 阿尔法狗利用这两个工具来分析局面,判断每种下子策略的优劣,就像人类棋手会判断当前局面以及推断未来的局面一样。在利用蒙特卡洛树搜索算法分析了比如未来20步的情况下,就能判断在哪里下子赢的概率会高。
  • 所以的话别看当时阿尔法狗赢一些世界棋手赢得轻松,这赢的都是有它的原理的,而且在之前比阿尔法狗还要厉害的阿尔法元也已经出现,不知道这次阿尔法元的出现能不能够成功“圈粉”呢?大家也可以一起关注一下。

AI与AI的对决?到底AI和阿尔法狗的发展终点在哪里?

阿尔法狗作为第一个亮相在大众眼前的人工智能的产物,可谓是因为了轩然大波,大众一半对它感到新鲜和好奇另一半则是感到期待和有忧虑,而之前谷歌又出大招了,那么如果是AI对决AI,胜利又会是属于谁?

2012年之前,谷歌一直在利用动物训练Google Brain(谷歌大脑)项目,并在2012年做了一个实验,在没有输入“猫”的概念,让机器透过学习,最终认识了“猫”。这是世界上第一个机器透过学习识别“猫”,缔造者是人工智能泰斗吴恩达。至此,谷歌开始大肆收购人工智能创新性公司,包括横扫围棋界的阿尔法狗(AlphaGo),这个AI系统由DeepMind缔造,是谷歌于2014年花4亿美元天价收归麾下。

在2016年阿尔法狗对战李世石后成名,一跃成为AI 技术最强的团队。随后升级版在围棋网站上以神秘身份“Master” ,以60胜0负1和横扫中日韩围棋高手,并击败了围棋冠军柯洁,落败后的柯洁声称与人工智能下棋太痛苦。就在近日,腾讯AI“绝艺”对战柯洁,并且让二子,柯洁依然不敌人工智能系统绝艺,显然,人类无法在“围棋”上战胜AI。

同时,各种形式、各种版本的人机大战在近两年频繁上演,这即是一场科技秀,也是向外界展现自身AI实力的舞台。包括去年在乌镇阿尔法狗战胜柯洁,这一场科技秀背后是谷歌拉来了柯洁做TPU芯片广告,为此柯洁仅出场费就赚了30万美元。

阿尔法狗
阿尔法狗

人工智能之所以能席卷全球,人机大战是第一推动力,这样的“科技秀”传播最具效果,谷歌来到国内乌镇对战柯洁,希望借此把TensorFlow+TPU+云组合产品推广到中国市场,期间,包括走访了国内重量级的互联网企业。

腾讯AI拿了围棋冠军,击败人类围棋高手一力辽和柯洁,让AI Lab备受关注,但对于腾讯来说仅仅是开始,旗下AI Lab聚集了数十位人工智能科学家,让我们看到了未来的无限可能,无论从产品创新、技术进步、商业模式上,将赋能全行业,让AI无处不在。2018年,人工智能依然会是各巨头们主战场之一,甚至视为核心战略,围绕人工智能时代制高点争夺中,中国以BAT为首的科技力量与美国较量,这是继全球形成中美互联网格局之后,再次形成中美人工智能双雄格局。

在之前阿尔法狗和世界棋手柯洁和李世石的围棋对决时一部分棋迷觉得的不公平觉得阿尔法狗赢得不光彩,所以的话现在对于阿尔法狗,更多人期待是AI与AI的对决,毕竟说实话,AI和人类的比赛,一大半多的概率是AI的胜利。

两个不同领域的碰撞:阿尔法狗势在必得?

  • 我想之前关于人工智能这一话题可谓是霸占了整个微博的热点啊,包括之前阿尔法狗以及与世界围棋冠军柯洁的对战,那么当时这一事件又是引起了怎样的轰动呢?那么今天我们就通过这篇文章一起来回顾下当时的情况,一起来看吧。
  • 人工智能是目前围棋界的热点话题,谷歌开发的“阿尔法狗”目前一骑绝尘,很多职业棋手认为“阿尔法狗”可以让世界顶尖高手两子,让三子就让不动。聂卫平表示同意这一判断。那么,要是举办一场比赛,“阿尔法狗”让世界第一高手柯洁两子,结果将会如何?老聂说:“让两子,双方就很接近了。”但没有必要举办这种比赛,跟“阿尔法狗”根本不要提比赛两字。
  • 目前世界性的围棋比赛有很多,但由于比赛同质化,比赛只能以赞助商的名称来区分,对棋迷来说印象模糊。应该怎么改革?赛制与形式是否可以更加多样化?是否有更吸引棋迷的形式?对此,聂卫平认为,这是改革的内容之一,将来应该有适应棋迷、爱好者喜欢看的比赛。
  • 在“阿尔法狗”以3比0完胜世界第一高手柯洁后,谷歌方面向全世界公布了50局的“阿尔法狗”自我博弈对局,老聂说他只看了其中一部分。“现在很多棋手学‘阿尔法狗’,但他们根本不理解人工智能的想法,结果在比赛中都下得‘臭’极了。”
  • 所以,还是建议不要再盲目的去学阿尔法狗的方式了,每个人大脑的思想都不同,更别说是一个人工智能的产物了,每个人还是要在不同领域上多发挥一些自己的才能的,但是关于阿尔法狗的优点我们还是可以适当借鉴以下的。

阿尔法围棋?这又是什么操作?和阿尔法狗有关吗?

  • 很多朋友都知道阿尔法狗,但是目前又出现了阿尔法围棋,不知道大家对它熟不熟悉呢?今天的话在这篇文章里面我就简单的和大家分享一些关于阿尔法围棋它的一个基本原理以及计算的方式,一起来看吧。
  • 阿尔法围棋(阿尔法狗)为了应对围棋的复杂性,结合了监督学习和强化学习的优势。它通过训练形成一个策略网络(policynetwork),将棋盘上的局势作为输入信息,并对所有可行的落子位置生成一个概率分布。然后,训练出一个价值网络(valuenetwork)对自我对弈进行预测,以-1(对手的绝对胜利)到1(阿尔法狗的绝对胜利)的标准,预测所有可行落子位置的结果。这两个网络自身都十分强大,而阿尔法狗围棋将这两种网络整合进基于概率的蒙特卡罗树搜索(MCTS)中,实现了它真正的优势。新版的阿尔法围棋产生大量自我对弈棋局,为下一代版本提供了训练数据,此过程循环往复。
  • 阿尔法狗算法
    阿尔法狗算法
  • 在获取棋局信息后,阿尔法围棋(阿尔法狗)会根据策略网络(policynetwork)探索哪个位置同时具备高潜在价值和高可能性,进而决定最佳落子位置。在分配的搜索时间结束时,模拟过程中被系统最频繁考察的位置将成为阿尔法围棋的最终选择。在经过先期的全盘探索和过程中对最佳落子的不断揣摩后,阿尔法狗围棋的搜索算法就能在其计算能力之上加入近似人类的直觉判断。
  • 围棋棋盘是19×19路,所以一共是361个交叉点,每个交叉点有三种状态,可以用1表示黑子,-1表示白字,0表示无子,考虑到每个位置还可能有落子的时间、这个位置的气等其他信息,我们可以用一个361*n维的向量来表示一个棋盘的状态。我们把一个棋盘状态向量记为s。
  • 当状态s下,我们暂时不考虑无法落子的地方,可供下一步落子的空间也是361个。我们把下一步的落子的行动也用361维的向量来表示,记为a。这样,设计一个围棋人工智能的程序,就转换成为了,任意给定一个s状态,寻找最好的应对策略a,让你的程序按照这个策略走,最后获得棋盘上最大的地盘。
  • 不知道在这里给大家整理出来的文章有没有更加清楚了些阿尔法狗围棋它的一个原理以及它的计算方式呢?其实简单看的会有点难,大家也不妨多上一些网站去看下,这样的话对于阿尔法狗以及阿尔法围棋的概念就会更加了解一些。