1樓：匿名使用者
google deepmind 團隊在最新一期《nature》上發表**稱，其名為 「阿爾法圍棋」（alphago）的人工智慧，在沒有任何讓子的情況下以 5:0 完勝歐洲冠軍、職業圍棋二段樊麾。
在計算機的發展史，在西洋棋比賽中，計算機戰勝人類是重要歷史事件，過去了這麼多年，人工智慧戰勝圍棋冠軍又怎麼說明谷歌ai很牛呢？
圍棋，一直被認為是人類仍然在機器面前能保持優勢的遊戲之一。過去20多年來，科技家們一直在試著教會電腦下棋，在2023年，ibm的深藍曾經打敗了西洋棋的世界冠軍garry kasparov，這成為了人工智慧的一座里程碑事件。但是，圍棋比西洋棋還是要複雜得多，西洋棋中，平均每回合有35種可能，一盤棋可以有80回合；相比之下，圍棋每回合有250種可能，一盤棋可以長達150回合。
在下西洋棋的時候，計算機可以分析出每乙個可能的步驟，從而進行最優選擇，但是，圍棋可能的步驟是西洋棋的10倍之多。這也正是圍棋人工智慧的難點所在。
在過去很長時間裡，最好的計算機連厲害點的業餘圍棋棋手都下不過。所以，去年，facebook就開始打造圍棋人工智慧，並且在過去6個月裡讓它可以用最快0.1秒的速度來落子。
負責這專案的人，就坐在裡扎克伯格20英呎遠的地方。但是，google還是快一步。
這場比賽實際上發生在去年十月，但是知道今天，它才在《自然》雜誌中披露出來。
david silver是這項研究的第一作者，在他看來，阿爾法go的關鍵不在於簡單粗暴的計算出可能步驟，而是近似於人類的「想象力」。這背後是名為一項名為「深度學習」的大殺器，它讓計算機不再是簡單地使用計算能力來統計所有資料，而是像人類一樣，訓練，然後學習。silver說，計算機「下圍棋需要的極複雜的直覺機制，這種機制以前我們認為只可能存在於人類大腦中。
」阿爾法go用了多種「神經網路」並行，並且相互作用。其中，乙個叫做「值網路」（value ***work），來衡量白字和黑子在棋盤上的位置，乙個叫做「策略網路」（「policy ***work」 ），會不斷地學習此前人類和自己的落子，來選擇接下來怎麼下。
不僅僅比人類、比起其他機械人同類，阿爾法go也更加強大。它和其他人工智慧下了500場圍棋，只輸了1場，甚至在給對手讓子的情況下，它也照贏不誤。而silver說，它比其他人工智慧更先進的地方，就在於可以自我學習。
而且，這種機制不僅僅可以用在圍棋學習中，阿爾法go還可以用來解決很多現實問題，比如處理氣候模型等。
據訊息稱，google的「阿爾法go」v和現在的圍棋世界冠軍李世石 （lee sedol），將在今年三月正式進行比賽。在圍棋這個古老的、幾乎代表了人類智力巔峰的遊戲上，機械人和人類究竟誰更強大，答案很快就會揭曉。
google 人工智慧首次完勝人類圍棋冠軍 為什麼很厲害
2樓：匿名使用者
google deepmind 團隊在最新一期《nature》上發表**稱，其名為 「阿爾法圍棋」（alphago）的人工智慧，在沒有任何讓子的情況下以 5:0 完勝歐洲冠軍、職業圍棋二段樊麾。
在計算機的發展史，在西洋棋比賽中，計算機戰勝人類是重要歷史事件，過去了這麼多年，人工智慧戰勝圍棋冠軍又怎麼說明谷歌ai很牛呢？
圍棋，一直被認為是人類仍然在機器面前能保持優勢的遊戲之一。過去20多年來，科技家們一直在試著教會電腦下棋，在2023年，ibm的深藍曾經打敗了西洋棋的世界冠軍garry kasparov，這成為了人工智慧的一座里程碑事件。但是，圍棋比西洋棋還是要複雜得多，西洋棋中，平均每回合有35種可能，一盤棋可以有80回合；相比之下，圍棋每回合有250種可能，一盤棋可以長達150回合。
在下西洋棋的時候，計算機可以分析出每乙個可能的步驟，從而進行最優選擇，但是，圍棋可能的步驟是西洋棋的10倍之多。這也正是圍棋人工智慧的難點所在。
在過去很長時間裡，最好的計算機連厲害點的業餘圍棋棋手都下不過。所以，去年，facebook就開始打造圍棋人工智慧，並且在過去6個月裡讓它可以用最快0.1秒的速度來落子。
負責這專案的人，就坐在裡扎克伯格20英呎遠的地方。但是，google還是快一步。
這場比賽實際上發生在去年十月，但是知道今天，它才在《自然》雜誌中披露出來。
david silver是這項研究的第一作者，在他看來，阿爾法go的關鍵不在於簡單粗暴的計算出可能步驟，而是近似於人類的「想象力」。這背後是名為一項名為「深度學習」的大殺器，它讓計算機不再是簡單地使用計算能力來統計所有資料，而是像人類一樣，訓練，然後學習。silver說，計算機「下圍棋需要的極複雜的直覺機制，這種機制以前我們認為只可能存在於人類大腦中。
」阿爾法go用了多種「神經網路」並行，並且相互作用。其中，乙個叫做「值網路」（value ***work），來衡量白字和黑子在棋盤上的位置，乙個叫做「策略網路」（「policy ***work」 ），會不斷地學習此前人類和自己的落子，來選擇接下來怎麼下。
不僅僅比人類、比起其他機械人同類，阿爾法go也更加強大。它和其他人工智慧下了500場圍棋，只輸了1場，甚至在給對手讓子的情況下，它也照贏不誤。而silver說，它比其他人工智慧更先進的地方，就在於可以自我學習。
而且，這種機制不僅僅可以用在圍棋學習中，阿爾法go還可以用來解決很多現實問題，比如處理氣候模型等。
據訊息稱，google的「阿爾法go」v和現在的圍棋世界冠軍李世石 （lee sedol），將在今年三月正式進行比賽。在圍棋這個古老的、幾乎代表了人類智力巔峰的遊戲上，機械人和人類究竟誰更強大，答案很快就會揭曉。
谷歌的圍棋智慧型和微軟小冰哪個技術上比較厲害
3樓：匿名使用者
在計算機的發展史，在西洋棋比賽中，計算機戰勝人類是重要歷史事件，過去了這麼多年，人工智慧戰勝圍棋冠軍又怎麼說明谷歌ai很牛呢？圍棋，一直被認為是人類仍然在機器面前能保持優勢的遊戲之一。過去20多年來，科技家們一直在試著教會電腦下棋，在2023年，ibm的深藍曾經打敗了西洋棋的世界冠軍garrykasparov，這成為了人工智慧的一座里程碑事件。
但是，圍棋比西洋棋還是要複雜得多，西洋棋中，平均每回合有35種可能，一盤棋可以有80回合；相比之下，圍棋每回合有250種可能，一盤棋可以長達150回合。在下西洋棋的時候，計算機可以分析出每乙個可能的步驟，從而進行最優選擇，但是，圍棋可能的步驟是西洋棋的10倍之多。這也正是圍棋人工智慧的難點所在。
在過去很長時間裡，最好的計算機連厲害點的業餘圍棋棋手都下不過。所以，去年，facebook就開始打造圍棋人工智慧，並且在過去6個月裡讓它可以用最快0.1秒的速度來落子。
負責這專案的人，就坐在裡扎克伯格20英呎遠的地方。但是，google還是快一步。這場比賽實際上發生在去年十月，但是知道今天，它才在《自然》雜誌中披露出來。
davidsilver是這項研究的第一作者，在他看來，阿爾法go的關鍵不在於簡單粗暴的計算出可能步驟，而是近似於人類的「想象力」。這背後是名為一項名為「深度學習」的大殺器，它讓計算機不再是簡單地使用計算能力來統計所有資料，而是像人類一樣，訓練，然後學習。silver說，計算機「下圍棋需要的極複雜的直覺機制，這種機制以前我們認為只可能存在於人類大腦中。
」阿爾法go用了多種「神經網路」並行，並且相互作用。其中，乙個叫做「值網路」（value***work），來衡量白字和黑子在棋盤上的位置，乙個叫做「策略網路」（「policy***work」），會不斷地學習此前人類和自己的落子，來選擇接下來怎麼下。不僅僅比人類、比起其他機械人同類，阿爾法go也更加強大。
它和其他人工智慧下了500場圍棋，只輸了1場，甚至在給對手讓子的情況下，它也照贏不誤。而silver說，它比其他人工智慧更先進的地方，就在於可以自我學習。而且，這種機制不僅僅可以用在圍棋學習中，阿爾法go還可以用來解決很多現實問題，比如處理氣候模型等。
人工智慧的特點，人工智慧的特點
人工智慧是一門知識的科學。以知識為物件，研究知識的獲取 表示和使用。人工智慧的系統過程是，資料處理 知識處理，資料 符號。符號表示的是知識而不是數值 資料。問題求解過程有啟發，有推導。人工智慧是引起爭論最多的科學之一。問題焦點 當前人工智慧的研究應該以人類的普遍思維規律為主，還是以特定知識的處理和運...
圍棋人機大戰李世石輸了，人工智慧是否勝利
最大的贏家是人類，最終還是幫人類宣傳了圍棋。人工智慧肯定勝利，原因如下 人工智慧是有很多電腦組合在一起的，乙個腦袋跟幾千個腦袋怎麼比 人工智慧幾乎不會犯錯誤，但人可能會犯很多錯誤 人工智慧速度快，這一點比人類有很大優勢，因為比賽時間是有限的 人工智慧可以一天24小時學習，你想想乙個人一天學幾個小時的...
為什麼人工智慧擊敗圍棋冠軍這事如此重要
二十年前，深藍大戰西洋棋大師卡斯帕羅夫的時候。同樣是轟動世界，因為此類事件它代表的是計算機對人類在思考能力上的挑戰。因為我們都知道計算機只是一台精密些的機器而已，它之所以能完成很多人類難以完成的工作，只是因為更快的計算速度而已。所以如果是一些簡單的棋類的話，計算機完全可以試出所有可能的組合，從而打敗...