在设计思想上，AlphaGo设置有两个大脑（图2）：一个是策略网络，另一个是估值网络，蒙特卡洛树搜索将这两个大脑整合在一起。 通过这两个大脑，一方面来模拟人类下棋的“棋感”和大局观，另一方面来模拟人类对每一步棋的深思熟虑。 因此，AlphaGo 阿尔法围棋 最终具备了在“直觉”基础上的“深思熟虑”，而这正是一种典型的“人类思维”处理复杂问题的方式，这为解决复杂决策智能的问题提供了一种工程技术框架。 首先，我们想要继续研究刚才提到的和李世石的第四局的比赛，来填充知识的空白；这个问题其实已经被解决了，我们建立了一个新的阿尔法狗分系统，不同于主系统，这个分支系统是用来困惑主系统的。 我们也优化了系统的行为，以前我们需要花至少3个月来训练系统，现在只需要一周时间。 所以大家就要问了，连电脑操作起来都这么难，人类是怎样解决这个问题的？
难得的是，这是一部从头到尾讲述人工智能技术的纪录片，而往往在电影节上被奖项青睐的大多是自然、社会新闻、文化类型的故事。 自发布至今，这部作品已经获得了纽约翠贝卡电影节、伦敦国际电影节、评论家选择奖等诸多重量级纪录片奖的最佳影片和提名，甚至还收获了 2018 年奥斯卡金像奖最佳纪录片的提名。 在这次对奕中，围棋AI“石子旋风”再次暴露出第二代围棋人工智能在行棋中缺乏逻辑性思维。
阿尔法围棋: 阿尔法狗如果全胜，是否会对围棋界造成影响?
阿尔法狗脱离棋谱走上挑战人类的第一步是因为MCTS算法。 MCTS搜索没有任何人工的特征，完全依靠规则本身，通过不断想象自对弈来提升能力。 同时，MCTS可以连续运行，在对手思考对策的时候自己也可以思考对策。 阿尔法狗将自己的策略网络和MCTS相结合，战胜了已有的围棋AI，并为挑战人类进入了强化学习阶段。
训练结束后，我们可以从model和encoder创建一个DeepLearningAgent，并把它存储起来（如代码清单13-7所示），以备后面讨论的两个训练阶段使用。 AlphaGo与第6章至第8章中介绍的唯一不同点在于，它将棋子的颜色独立出来，显式地编码到另一个单独的特征平面中。 回顾一下第7章的sevenplane编码器，我们的眼平面同时包含黑子平面和白子平面，而AlphaGo只用一个特征集合用来记录气的数量，并且所有的特征都是针对下一回合的执子方。 例如，在特征集“吃子数”（用来记录一个动作能吃掉的棋子数目）中，只记录当前执子方能够吃掉的棋子数量，不论它是黑方还是白方。 在实际的操作过程中，网络结构的设计也很重要，这里不再细述。
阿尔法围棋: 如何看待 Google 围棋 AI AlphaGo 击败欧洲围棋冠军？
他生于中国，成年后旅居法国，是职业二段棋手，段位相比于片中其他顶尖棋手，真的不算高，被网友们笑称为「全世界最有名的二段棋手」。 他现任法国围棋队总教练，他曾多次蝉联欧洲围棋冠军，还被 DeepMind 阿尔法围棋 团队邀请成为顾问，并且是 AlphaGo 选择对弈的第一名职业的人类棋手，是这次人机大战的总裁判长。 此外，“狗爸”哈萨比斯兴冲冲带着儿子来中国参加比赛，在开幕式时也表示，这场比赛的输赢并不是最重要的，重要的是通过人机对战，彼此学习，研究围棋界下法的新天地。 人与机器应该是合作的方式，找出各种创新方法，而阿尔法狗也不应止于下围棋，它可以用于其他领域，如制药、医疗，帮助专家取得更大的突破。
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，在GoRatings网站公布的世界职业围棋排名中，其等级分曾超过排名人类第一的棋手柯洁。 从技术上讲，AlphaGo 在设计过程中，融合了蒙特卡洛树搜索算法（MCTS）、强化学习（RL）和深度神经网络（DNN）这 3 种目前人工智能领域最先进的技术。 在具体设计中，蒙特卡洛树搜索为 AlphaGo提供了一个基础框架；强化学习则用来提升AlphaGo的学习方法；深度神经网络则是用来拟合策略函数和估值函数的工具。 这三大技术虽然在AlphaGo出现之前就已经成熟，但是谷歌借助于其巨大的计算能力（GPU、TPU、并行计算）以及海量数据，将三者有机结合，从而使 AlphaGo 获得了巨大的成功。
阿尔法围棋: 中国移动网络部分地区无法访问Microsoft 服务
当然，如果到时候被AlphaGo打脸，也是一件很可能发生的事，毕竟开发团队自称有五成把握（咦这个flag是不是很熟悉？小李：你说有五成把握，是一百成里有五成吗？）。 各位看官可以收起对人工智能的傲慢心态，去期待一场或许是火星撞地球的大战。 不过，李世石先生在第四场的时候，回来了，也许压力缓解了许多，他做出了一步非常创新性的举动，我认为这是历史上的创新之举。 这一步迷惑了阿尔法狗，使他的决策树进行了错误估计，一些中国的专家甚至称之为“神之一手”。 通过这个例子，我们可以看到多少的哲理蕴含于围棋中。
我们研究人工智能的目的，就是为了在一定领域解放自己；人工智能也只是某一方面表现出比人类更杰出的地方，如同现在计算使用计算器一样。 人类的情感、人格等要素，就目前来看，很难被取代。 这不禁让人想到，当初克隆技术的出现，也引起了一场铺天盖地的担心。 对于可能的风险，可以提前思考乃至作出一定的防范，但也没有必要因为一个可能只是“莫须有”的风险，捆住了手脚。
阿尔法围棋: 阿尔法狗——神经网络
人类智力的发展终究是有限的，而作为人类智力成果的科学技术的发展却是永无止境的。 超越输赢的视角，看到背后的无限可能性，才是对这场“人机大战”的正确打开方式。 相对于科学技术发展的未来，人类其实还很渺小，还有太多的未知领域需要探索，因而要保持足够的敬畏和强烈的求知欲。 这场“人机大战”，向人类顶尖智慧发起挑战，是人工智能近年来取得巨大进步的缩影，也代表了一种不断超越自我、拓展前沿科技的雄心。 纪录片中，讲述了 DeepMind 团队，在完成 AlphaGo 的早期版本后，邀请人类顶尖棋手对弈的过程。
因为其超大的计算量，人们觉得这是一个软件几乎无法解决的领域，也被称为人类智慧最后的堡垒。 简单通俗地讲就是指计算机通过深度神经网络，模拟人脑的机制来学习、判断、决策。 阿尔法围棋2023 近年来，这种方法已被应用于许多领域，比如人脸识别、语音识别等等，总之它在近期和未来都将是人工智能领域的一个热点研究方向。
阿尔法围棋: 阿尔法围棋的短评
通过比较当前网络的预测值和我们真正想要的目标值，再根据两者的差异情况来更新每一层的权重矩阵（比如，如果网络的预测值高了，就调整权重让它预测低一些，不断调整，直到能够预测出目标值）。 阿尔法围棋 因此就需要先定义“如何比较预测值和目标值的差异”，这便是损失函数或目标函数（lossfuncTIonorobjecTIvefuncTIon），用于衡量预测值和目标值的差异的方程。 LossfuncTIon的输出值（loss）越高表示差异性越大。 那神经网络的训练就变成了尽可能的缩小loss的过程。 为了测试阿尔法围棋的水平，谷歌于2016年3月份向围棋世界冠军、韩国棋手李世石发起五番棋挑战，最终以4比1战胜了李世石。
值得一提的是，浪潮天梭在比赛中，同时迎战柳大华、张强、汪洋、徐天红、朴风波5位大师。 在2局制的博弈中，浪潮天梭以平均每步棋27秒的速度，每步66万亿次的棋位分析与检索能力，最终以11：9的总比分险胜。 德国人工智能研究中心负责人登格尔在接受新华社记者采访时说，“深蓝”是人工智能发展史上一个里程碑，但用卡斯帕罗夫的话说，它不会因为取得胜利而“感到喜悦”。
阿尔法围棋: 围棋人机大战对围棋项目
2016年3月谷歌旗下的深度思维公司（DeepMind）和世界围棋冠军职业九段棋手李世石进行了备受瞩目的围棋人机大战。 这场震惊世界的比赛台前幕后的全过程，以及人工智能的发展与强大都被记录在这部关于人工智能的纪录片 “阿尔法围棋” 中 。 今天我们就一起来重温一下这部电影，一起来看看阿尔法狗是用什么算法打败了世界围棋顶级高手。
李世石当时其实已经输了三场，现场直接落泪了，他根本没必要接着去下。 但是就像他说的，他想要再和阿尔法狗下一场，他想要真正体验一下机器恐怖的能力。 因为我认为他的确想要赢阿尔法狗，而棋魂中的时光能够看到这一手，是因为他是旁观者也就是拥有了放下胜负心这个心态并且实力很强的情况下才找到的。 而在之后与阿尔法go对决的时候人们大都谈论的也都是AlphaGo如何如何强，但有许许多多的围棋人为李世石胜利的那一场感到自豪。 是的，你没有听错，李世石虽然输了但是他的确胜了一场。
阿尔法围棋: 围棋人机大战赛事背景
在未来人工智能逐渐普及，在阿尔法狗围棋的价值判断和策略分析系统计算的胜率极其准确的情况下，让AI成为一名围棋教师就成为了一个最优化选择。 诸如复盘，对局这些对教师要求较高，相对零散不系统的训练方式，一定程度上可以被AI替代，AI可以通过数据确定出一盘棋当中几个重要的关键点，以及可以配合学员演变各种布局、中盘、收官等练习。 我们可以希冀，在未来伟大的人工智能时代，我们的孩子将在AI的教育下成长。 第二、阿尔法围棋全胜会对围棋教育界产生无与伦比的深刻影响，而这种影响，很可能会引起围棋教育界的划时代变革。 作为一个围棋教育者，此刻我无疑在思考：如何吸收借鉴狗的思维并教给孩子，这无疑是极其困难而不得不做的事情。
之后，黄士杰又考虑给围棋设计一个评价函数v()，在P_human()想象自己开局走了20多步之后，不需要搜索到底，如果有一个v()可以直接判断是否能赢，得到最后的结果r。 蒙特卡洛树搜索（Monte-Carlo Tree Search）又称随机抽样或统计试验方法。 当所求解的问题是某种事件出现的概率，或者是某个随机变量的期望值时，它们可以通过某种"试验"的方法，得到这种事件出现的频率，或者这个随机变数的平均值，并用它们作为问题的解。 如今，人工智能在某些领域已经超越了人类，不过人工智能还远远没有达到掌握“究竟应该以什么目标”这一能力、掌握智慧的程度，这一目标只能由人类进行设定。 其实这些评价已经足够说明问题了，不过我还是稍微有点担心。
阿尔法围棋: 阿尔法围棋新版原理
如今，人工智能机器人已经在医学领域得到应用，“智能医生”利用千里眼、顺风耳“洞穿”人体，从而实现更精准的医疗。 这些生活中的小事，我们自己也弄不明白是怎么回事，所以，也很难向电脑进行传达和解释。 阿尔法围棋2023 科学工作者们不断地做着尝试，想要把自己的思维写进电脑里，最后，都以失败告终。
其实，人类是靠直觉的，而围棋一开始就是一个靠直觉而非计算的游戏。 所以，如果你问一个象棋选手，为什么这步这样走，他会告诉你，这样走完之后，下一步和下下一步会怎样走，就可以达到什么样的目的。 这样的计划，有时候也许不尽如人意，但是起码选手是有原因的。 因此，如果你准备在中场判断一下当前形势，在象棋里，你只需看现在的棋盘，就能告诉你大致情况；在围棋里，你必须评估未来可能会发生什么，才能评估当前局势，所以相比较而言，围棋难得多。
