阿尔法狗最终以总分4:1战胜李世石,说明了什么哲学原理

B项正确：“深度学习”是机械学习研究的一个新领域。其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，让机器模仿人脑机制来解释数据甚至进行“思考”，例如图像，声音和文本。阿尔法围棋程序正是运用了这样的技术，当选；

A项错误：量子计算是一种依照量子力学理论进行的新型计算。同普通计算机相比，量子计算机的寄存器可同时存储四个二进制数，因此具有更强的计算能力。应用此技术可以大幅提高计算机运算能力，但此技术与阿尔法围棋程序无关，排除；

C项错误：纳米技术是用单个原子、分子制造物质的科学技术，研究结构尺寸在1-100纳米范围内材料的性质和应用。在计算机方面更多地应用于将硬件零件缩小化，用以提高计算机性能。但与阿尔法围棋程序无关，排除；

D项错误：基因编辑是指生物学中能够让人类对目标基因进行“编辑”，实现对特定D．NA．片段的敲除、加入等的技术。属于生物范畴的技术。阿尔法围棋程序属于计算机范畴应用，两者无关，排除。

“Zero提高了计算效率，并且没有使用到任何人类围棋数据，”AlphaGo之父、DeepMind联合创始人兼 CEO 戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）说。AlphaGo此前的版本，结合了数百万人类围棋专家的棋谱，以及强化学习的监督学习进行了自我训练。在战胜人类围棋职业高手之前，它经过了好几个月的训练，依靠的是多台机器和48个TPU（谷歌专为加速深层神经网络运算能力而研发的芯片）。AlphaGo Zero的能力则在这个基础上有了质的提升。最大的区别是，它不再需要人类数据。也就是说，它一开始就没有接触过人类棋谱。研发团队只是让它自由随意地在棋盘上下棋，然后进行自我博弈。AlphaGo Zero强化学习下的自我对弈。经过几天的训练，AlphaGo Zero完成了近5百万盘的自我博弈后，已经可以超越人类，并击败了此前所有版本的AlphaGo。DeepMind团队在官方博客上称，Zero用更新后的神经网络和搜索算法重组，随着训练地加深，系统的表现一点一点地在进步。自我博弈的成绩也越来越好，同时，神经网络也变得更准确。AlphaGo Zero习得知识的过程“这些技术细节强于此前版本的原因是，我们不再受到人类知识的限制，它可以向围棋领域里最高的选手——AlphaGo自身学习。” AlphaGo团队负责人大卫·席尔瓦（Dave Sliver）说。

第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序是阿尔法狗。在韩国首尔举行的2016围棋人机大战中，阿尔法狗战胜了韩国名手李世石。

AlphaGo程序是美国谷歌公司旗下DeepMind团队开发的一款人机对弈的围棋程序，被中国棋迷们戏称为阿尔法狗。游戏是人工智能最初开发的主要阵地之一，比如博弈游戏就要求人工智能更聪明、更灵活，用更接近人类的思考方式解决问题。

扩展资料：

AlphaGo通过蒙特卡洛树搜索算法和两个深度神经网络合作来完成下棋。在与李世石对阵之前，谷歌首先用人类对弈的近3000万种走法来训练“阿尔法狗”的神经网络，让它学会预测人类专业棋手怎么落子。

然后更进一步，让AlphaGo自己跟自己下棋，从而又产生规模庞大的全新的棋谱。谷歌工程师曾宣称AlphaGo每天可以尝试百万量级的走法。

参考资料来源：人民网——“阿尔法狗”为什么厉害

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