[1]中文名阿爾法圍棋外文名AlphaGo開發(fā)商DeepMind設計者戴密斯·哈薩比斯、大衛(wèi)·席爾瓦等重大事件圍棋人機大戰(zhàn)主要成績戰(zhàn)勝人類圍棋高手目錄1舊版原理?深度學習?兩個大腦?操作過程2新版原理?自學成才?一個大腦?神經網絡3舊版戰(zhàn)績?對戰(zhàn)機器?對戰(zhàn)人類4新版戰(zhàn)績5版本介紹6設計團隊7發(fā)展方向8社會評論阿爾法圍棋舊版原理編輯阿爾法圍棋深度學習李世石與阿爾法圍棋人機大戰(zhàn)阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程序。其主要工作原理是“深度學習”?！吧疃葘W習”是指多層的人工神經網絡和訓練它的方法。一層神經網絡會把大量矩陣數(shù)字作為輸入，通過非線性方法取權重，再產生另一個數(shù)據作為輸出。這就像生物神經大腦的工作機理一樣，通過合適的矩陣數(shù)量，多層組織鏈接一起，形成神經網絡“大腦”進行精細復雜的處理，就像人們識別物體標注圖片一樣。阿爾法圍棋用到了很多新技術，如神經網絡、深度學習、蒙特卡洛樹搜索法等，使其實力有了實質性飛躍。美國臉書公司“黑暗森林”圍棋軟件的開發(fā)者田淵棟在網上發(fā)表分析文章說，阿爾法圍棋系統(tǒng)主要由幾個部分組成：一、策略網絡（PolicyNetwork），給定當前局面，預測并采樣下一步的走棋；二、快速走子（Fastrollout）。我們期待你的咨詢、可以撥打熱線電話聯(lián)系我們。。。遼寧少兒興趣班培訓包括什么

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    [4-5][10][12-15]阿爾法圍棋新版戰(zhàn)績編輯AlphaGo-Zero的訓練時間軸經過短短3天的自我訓練，AlphaGoZero就強勢打敗了此前戰(zhàn)勝李世石的舊版AlphaGo，戰(zhàn)績是100:0的。經過40天的自我訓練，AlphaGoZero又打敗了AlphaGoMaster版本。“Master”曾擊敗過世界的圍棋選手，甚至包括世界排名的柯潔。[16-17]阿爾法圍棋版本介紹編輯AlphaGo幾個版本的排名情況據公布的題為《在沒有人類知識條件下掌握圍棋游戲》的論文介紹，開發(fā)公司將“阿爾法圍棋”的發(fā)展分為四個階段，也就是四個版本，個版本即戰(zhàn)勝樊麾時的人工智能，第二個版本是2016年戰(zhàn)勝李世石的阿爾法圍棋，第三個是在圍棋對弈平臺名為“Master”（大師）的版本，其在與人類棋手的較量中取得60勝0負的驕人戰(zhàn)績，而新版的人工智能開始學習圍棋3天后便以100:0橫掃了第二版本的阿爾法圍棋，學習40天后又戰(zhàn)勝了在人類高手看來不可企及的第三個版本“大師”。[18]阿爾法圍棋設計團隊編輯戴密斯·哈薩比斯（DemisHassabis），人工智能企業(yè)家，DeepMindTechnologies公司創(chuàng)始人，人稱“阿爾法圍棋之父”。4歲開始下國際象棋，8歲自學編程，13歲獲得國際象棋大師稱號。17歲進入劍橋大學攻讀計算機科學專業(yè)。在大學里，他開始學習圍棋。我們期待你的咨詢，可以撥打熱線電話聯(lián)系我們 .

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    為下一代版本提供了訓練數(shù)據，此過程循環(huán)往復。在獲取棋局信息后，阿爾法圍棋會根據策略網絡（policynetwork）探索哪個位置同時具備高潛在價值和高可能性，進而決定佳落子位置。在分配的搜索時間結束時，模擬過程中被系統(tǒng)頻繁考察的位置將成為阿爾法圍棋的終選擇。在經過先期的全盤探索和過程中對佳落子的不斷揣摩后，阿爾法圍棋的搜索算法就能在其計算能力之上加入近似人類的直覺判斷。2017年1月，谷歌DeepMind公司CEO哈薩比斯在德國慕尼黑DLD（數(shù)字、生活、設計）創(chuàng)新大會上宣布推出真正。其特點是擯棄了人類棋譜，只靠深度學習的方式成長起來挑戰(zhàn)圍棋的極限。[6-7]阿爾法圍棋新版原理編輯阿爾法圍棋自學成才AlphaGoZero強化學習下的自我對弈阿爾法圍棋（AlphaGo）此前的版本，結合了數(shù)百萬人類圍棋**的棋譜，以及強化學習進行了自我訓練。AlphaGoZero的能力則在這個基礎上有了質的提升。大的區(qū)別是，它不再需要人類數(shù)據。也就是說，它一開始就沒有接觸過人類棋譜。研發(fā)團隊只是讓它自由隨意地在棋盤上下棋，然后進行自我博弈。[8]據阿爾法圍棋團隊負責人大衛(wèi)·席爾瓦（DaveSliver）介紹，AlphaGoZero使用新的強化學習方法，讓自己變成了老師。遼寧少兒興趣班培訓包括什么

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