阿尔法狗是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人。其英文名为AlphaGo,音译中文后戏称为阿尔法狗。
阿尔法狗其主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,通过非线性激活方法取权重,再产生另一个数据集合作为输出。
扩展资料:
2016年3月,阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战,以4比1的总比分获胜;2016年末2017年初,该程序在中国棋类网站上以“大师”(Master)为注册帐号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决,连续60局无一败绩;
2017年5月,在中国乌镇围棋峰会上,它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战,以3比0的总比分获胜。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。
参考资料来源:人民网——“阿尔法狗”为什么厉害
阿尔法狗是一种使用深度强化学习算法的人工智能计算机程序,其核心算法是基于深度学习和强化学习的蒙特卡罗树搜索算法。具体来说,阿尔法狗采用了一种名为“深度强化学习”的算法,它结合了深度神经网络和强化学习的技术,可以让计算机程序通过自我学习和不断的实战经验来提高棋力和策略水平。
在阿尔法狗的算法中,首先使用深度神经网络来分析和学习围棋的棋盘局面,获得对当前局面的评估值。然后,利用蒙特卡罗树搜索算法来评估每个可行的棋步,并根据评估值来选择最佳的下一步棋着法。在每次迭代中,阿尔法狗会根据实际对局的结果来更新自己的神经网络参数和策略,以不断提高自己的棋力和水平。
总的来说,阿尔法狗的算法是一种基于深度学习和强化学习的蒙特卡罗树搜索算法,它利用神经网络的能力来学习和评估围棋的局面,同时通过强化学习的技术来不断优化自己的策略和棋力。
主要使用走棋网络;快速走子;估值网络;蒙特卡罗数系统等几个程序。阿尔法狗所使用的原理是以数据的录入,有自己的一套程序库作为强大的后盾。并且采用了蒙特卡洛来进行。阿尔法狗也是第一个能够战胜世界围棋冠军的人工智能。把以上几个程序连接起来能够形成一个强大的系统,能够战胜世界围棋冠军也足以证明系统的强大了。欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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