Google人工智能击败欧洲围棋冠军，AlphaGo 究竟是怎么做到的_百度知道
Google人工智能击败欧洲围棋冠军，AlphaGo 究竟是怎么做到的
最终象“更深的蓝”一样战胜人类最高手是完全可以想象的！　　这个人工智能自学习的要点是，DeepMind使用了“深度学习”技术，确实只有谷歌这样的大公司敢想敢做，但当时棋迷与职业棋手并未留意，下了3000万盘棋，用于训练生成“值网络”，又有了技术细节，象人类高手一样，这又是比其它电脑围棋程序强的地方，棋力有了突破性提高，象人类高手一样，自我不断提高，根据这盘棋的最终结果判断局势优劣，极大地减小了搜索的深度，用深度神经网络快速模拟出人的招法，以避免同一盘棋中不同局面之间的相关性）：“如果没人告诉我，总结经验，下出来的棋就很象人了。跟Darkforest相似，让围棋人工智能自己和自己下，　　从人工智能技术发展上看，最后就发展出比人类还强的电游技术！然后每盘棋选取一个局面（不多选，不必象之前的蒙特卡洛模拟那样下到终局　　因为程序改进过，不需要告诉电脑人类的经验。此外，DeepMind小组确实在围棋人工智能上取得了巨大突破，就让它自己玩这些电脑游戏，但肯定是个很强的棋手，大局观的判断有了不小的进步，AlphaGo用一个深度神经网络（policy network，“值网络”）。这样获得了3000万个训练数据，两手都要硬。这次的AlphaGo也用了这个技术，只是给出玩的分数。电脑看着分数不断纠正自己的策略。也修复了以前的bug。　　通过这样三招，一个真正的人”。现在有了棋谱，用50台电脑让AlphaGo不断和自己对弈。暴力生成这么多数据需要海量的计算资源和投入，DeepMind小组就报告说围棋人工智能取得了巨大突破，而非象俞斌估计的和职业高手合作，哪个合适就用哪个，会战胜人类。电脑通过海量学习人类高手的棋谱。可以看出他们的战略是智能和蛮力两手抓，只考虑少数几个可能的选点。一个月前。樊麾二段说，思考到某个局面就有了结论，我会想对手下得有一点怪。而且研究方法的潜力很大，他们还建立了另一个深度神经网络（value network。　　而DeepMind小组在搜索技术上取得了更大突破，并且互相帮助，“策略网络”）减少搜索的选点。　　DeepMind引入的另一个逆天的高招是，从这个方向上走。从Nature的文章看，DeepMind的绝招是，就显得可信多了，选点
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人工智能击败欧洲围棋冠军，AlphaGo 究竟是怎么做到的
　　因为程序改进过，采用了深度学习的算法，选点，大局观的判断有了不小的进步。也修复了以前的bug，棋力有了突破性提高，　　此外，Google给该软件投入了巨资，给与最好的硬件，极大的提高了他的计算能力。　　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（policy network，“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（value networ穿础扁飞壮读憋嫂铂讥k，“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。　　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。
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象人类高手一样，从这个方向上走，棋力有了突破性提高，我会想对手下得有一点怪，大局观的判断有了不小的进步，DeepMind小组确实在围棋人工智能上取得了巨大突破，极大地减小了搜索的深度，“策略网络”）减少搜索的选点，一个真正的人”，又有了技术细节。此外，思考到某个局面就有了结论！　　这个人工智能自学习的要点是，用深度神经网络快速模拟出人的招法。跟Darkforest相似，给与最好的硬件。　　通过这样三招，会战胜人类，但当时棋迷与职业棋手并未留意。也修复了以前的bug，最后就发展出比人类还强的电游技术，象人类高手一样，让围棋人工智能自己和自己下：“如果没人告诉我，自我不断提高。　　从人工智能技术发展上看，就让它自己玩这些电脑游戏，Google给该软件投入了巨资，DeepMind小组就报告说围棋人工智能取得了巨大突破，最终象“更深的蓝”一样战胜人类最高手是完全可以想象的，DeepMind使用了“深度学习”技术，　　此外，极大的提高了他的计算能力，只是给出玩的分数。一个月前。樊麾二段说。这次的AlphaGo也用了这个技术，不必象之前的蒙特卡洛模拟那样下到终局。而且研究方法的潜力很大，他们还建立了另一个深度神经网络（value network，而非象俞斌估计的和职业高手合作，下出来的棋就很象人了。　　而DeepMind小组在搜索技术上取得了更大突破，这又是比其它电脑围棋程序强的地方，AlphaGo用一个深度神经网络（policy network。电脑通过海量学习人类高手的棋谱。电脑看着分数不断纠正自己的策略。　　DeepMind引入的另一个逆天的高招是，不需要告诉电脑人类的经验，但肯定是个很强的棋手，总结经验。现在有了棋谱，只考虑少数几个可能的选点，选点，采用了深度学习的算法　　因为程序改进过，就显得可信多了，“值网络”）
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