給你科普一下,為何AlphaGo這麼牛?

2025-05-03 02:40:10 字數 1606 閱讀 1868

1樓:舒爽又爽快丶君子蘭

alphago究竟採用了怎樣的技術讓它不同以往呢?教會機器下棋,傳統的人工智慧方法是將所有可能的走法構建成一棵搜尋樹,用這種方法成功的讓機器戰勝過世界第一的西洋棋選手,但這種方法對圍棋並不適用。此次谷歌推出的alphago,將高階搜尋樹與深度學習演算法結合在一起,甚至能夠讓機器做到「左右互搏」實現自我學習。

在較短的時間內變得越來越聰明,量變必然會引起質變,而量變正是計算機最容易實現和最擅長的東西。對於此,國內人工智慧企業,圖普科技ceo李明強也發表了自己的看法:「我們作為同alphago一樣也是基於深迅裂度學習的人工智慧企業,我是十分看好alphago乃至整個人工智慧的前景的。

當被問及深度學習演算法未來在哪些民用領域能夠為人類服務時,李明強信心十足的表示:「我認為所有的領域都會逐步應用,ai對人類是高維打擊,這是遍地開花的事情,不是某個行業的事情。實現路徑上,人工智慧先替代簡單機械性的事情,比如現在生產線上的智慧機器人,我們圖普的智慧型鑑黃機械人,然後逐漸過渡到複雜模糊的事項,比如自動駕駛,機器服務員,以後甚至模擬人類細膩情感、藝術創新,機器也會做的比敏配人好,比如橋昌指與人類戀愛調情、自主寫歌畫畫。

總之,現在人類能做的,未來人工智慧可能實現,甚至做得更好,這樣的未來並不遙遠。」

實際上,無論是在網友,還是在it從業者,甚至是世界一流學者的評論中都能找到類似觀點。儘管對於這場大戰的結局人們的**結果不盡相同,但有一點幾乎達成了共識:人工智慧最終將會戰勝人類,剩下的只是時間問題。

但正如谷歌董事長所言:無論誰勝誰敗,人類都是贏家。

2樓:網友

alphago依靠精確的專家評估系統(value network)、基於海量資料的深度神經網路(policy network),及傳統的人工智慧方法蒙特卡洛樹搜尋櫻罩的組合,以及可以通過左右互搏提高自己的水平,這個真的是有的恐怖了有木有。李世石九段固然厲害,可人類畢竟是動物,機器軟體程式是無休止的工作,這一點也是客觀因素了。

alphago依靠精確的專家評估系統(value network)、基於海量資料的深度神經網路(policy network),及傳統的人工智慧方法蒙特卡洛樹搜尋的組合,以及可以通過左鬧頌簡右互搏提高自己的水平,這個真的是有的恐怖了有木有。李世石九段固然厲害,可人類畢竟是動物,機器軟體程式是無休止的工作,這一點也是客觀因素了。比賽已經結束了,李世石一比四不敵alphago。

有一種觀點人為,只要下alphago棋譜中所未記載的招數就能獲勝,哪怕這些下法根本不符合圍棋棋理。這種做法的可行性並不高。

alphago並非是對人類棋手弈棋棋譜記憶後的簡單再現,而是具備了一定模擬人類神經網液褲絡的「思考」能力,既不是像過去那樣採用窮舉法尋找最有選項,也不是複製棋譜中。

所記載的定勢或手筋。而是會對選擇進行「思考」,刪除那些勝率低的選擇,並對具有高勝率的選項進行深度「思考」,最終從無數個落子的選擇中基於自己的「思考」選擇乙個最優項。 因此,若是人類棋手想憑藉下幾步不符合圍棋棋理,或未被棋譜記載的圍棋下法,就輕而易舉戰勝alphago的可能性並不高。

因為alphago是人工智慧,而不是一臺只會複製人類棋手招數的機器。

alphago是什麼語言開發的

3樓:匿名使用者

<>alphago是使用顫衝派判咐c++和python編寫茄賀的。

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