阿尔法狗是怎样击败人类围棋高手的

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

阿尔法狗的成功是部分归因于行为主义的成功，但不完全是。行为主义是一种心理学理论，即认为人类和动物的行为是由外部刺激所驱动的，并非由内在的思想、感受或意愿所决定。

对于阿尔法狗而言，它的“学习”是基于强化学习算法的。这个算法的基本思想就是让计算机智能体（如阿尔法狗）通过与环境的交互来学习哪些行为更有利于实现特定目标。在一个确定性的环境中，智能体可以通过试错来调整策略，以最大限度地增加它所面临的奖励。

而这个奖励正是强化学习算法中的强化信号，它相当于行为主义中的外部刺激。换句话说，阿尔法狗的学习过程确实是受到了行为主义理论的启发，它的学习结果也部分源于行为主义的基础：对环境中奖励和惩罚进行反应和调整。

但是，阿尔法狗的学习过程和结果不完全是由行为主义所解释的。虽然强化学习算法被认为是一种行为主义方法，但并不意味着它完全依赖于外部刺激。实际上，强化学习算法还可以采用一些深度学习技术，以借助神经网络等内部处理方式来识别和学习环境中的模式和规律。因此，阿尔法狗成功的原因是多方面的，行为主义只是其中之一。

新版拥有强大的自学能力，它能通过自学玩转多种游戏，这套系统名为“AlphaGo Zero”，它通过一种名为“强化学习”的机器学习技术，可以在与自己游戏中吸取教训。　仅三天时间，AlphaGo Zero自行掌握了围棋的下法，还发明了更好的棋步。这期间，除了被告知围棋的基本规则，它未获得人类的帮助。随着AlphaGo Zero被不断训练时，它开始在围棋游戏中学习先进的概念，并挑选出一些有利的位置和序列。

当被问到为什么AlphaGo Zero的训练如此稳定？

David Silver说，AlphaGo Zero所用的算法与策略梯度、Q-learning之类的传统（无模型）算法不同，通过使用AlphaGo search，我们极大地改进了策略和自我对弈的结果，然后我们应用简单的、基于梯度的更新来训练下一个策略+价值网络（policy+value network）。这比渐进的、基于梯度的策略改进（policy ）

为什么这次Zero就训练了40天？训练3个月会怎样？

David Silver认为，这是一个人力和资源优先级的问题，如果训练3个月，我想你会问训练6个月会发生什么。

为什么一开始选择用人类对局数据来训练AlphaGo，而不是通过自我对弈来从0开始？之前的AlphaGo瓶颈在哪里？

David Silver表示，创造一个完全自学的系统，一直是强化学习中的一个开放式问题，之前都非常不稳定，之后我们做了很多实验，发现AlphaGo Zero的算法是最有效率的。

DeepMind和Facebook几乎同时开始研究这一课题，为什么你们能达到这个水平？

David Silver说，Facebook更专注于监督学习，我们关注强化学习，是因为相信它最终会超越人类的知识，研究表明，仅使用监督学习能够获得令人惊讶的表现，但如果要远超人类水平，强化学习才是关键。

AlphaGo Zero是AlphaGo的最终版本吗？

David Silver：我们已经不再主动研究如何让AlphaGo变得更强，但我们仍然用它尝试新的想法。

AlphaGo有没有开源计划？

David Silver：我们在过去已经开源了许多代码，但AlphaGo始终是一个复杂的过程，它是一个非常复杂的代码。

学习时间长、学习案例好的AlphaGo赢的可能性更大一些。

AlphaGo采用了深度学习算法，即其具备了分析已发生对局提升自身水平的能力，AlphaGo的下棋方式除了学习别人的对局外，还可以自己跟自己下棋，通过对不同下法产生结果的分析来改善自己的下棋方式，颇有一种老顽童周伯通的绝技“左右互搏之术”的意思。

首先要说明，决策不存在绝对的对错，有些决策可能短时间看效果不好但长远看会产生更多效益，有些决策可能从一方面看存在失误但从另一方面看又十分明智。对于下棋而言，有些棋招经过后来无数人长时间的分析，依然难以断定它的好坏。

考虑到这种结果的不可量化性，AlphaGo在计算落子位置时引入了一定的随机性，即AlphaGo两次对同一棋局的判断，可能会产生不同，这种情况下，只能说“运气”好的AlphaGo会赢。

AlphaGo的两个大脑：

1、第一大脑：落子选择器 （Move Picker）

阿尔法围棋（AlphaGo）的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络（Policy Network）” ，观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上，它预测每一个合法下一步的最佳概率，那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。

2、第二大脑：棋局评估器 （Position Evaluator）

阿尔法围棋（AlphaGo）的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题，它不是去猜测具体下一步，而是在给定棋子位置情况下，预测每一个棋手赢棋的概率。这“局面评估器”就是“价值网络（Value Network）”，通过整体局面判断来辅助落子选择器。

这个判断仅仅是大概的，但对于阅读速度提高很有帮助。通过分析归类潜在的未来局面的“好”与“坏”，阿尔法围棋能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行，那么AI就跳过阅读。

这些网络通过反复训练来检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素，所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的，但更多的训练后能让它进化到更好。

1、围棋算最需要智力的一种游戏，机器战胜人类最强棋手李世石，柯洁，说明人工智能在一些方面已然超越人类，这可能是人工智能领域的又一次突破和飞跃。

2、“阿尔法狗”只是机器人的一个名字而已，是音译，英文叫 AlphaGo。其中Go有围棋的意思，所以这是一个围棋机器人的名字。它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程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。

3、“阿尔法狗”不是用的穷举算法，而是通过学习优化能力，学会了下棋，不断进步是真正意义上拥有学习能力的人工智能，因此被称为里程碑

参考资料

百度：>

因为围棋的胜利是一步步计算出来的结果。阿尔法狗是属于人工智能的范畴，人们提前将比赛规则和算法步骤用程序的方法输入进去，在比赛过程中，阿尔法狗只需要应用程序，算出最优结果就好了。而且阿尔法狗是用大型计算机计算的，其运算能力自然要比人类强的多。

我们可以回顾一下这件人机大战的始末。之前代表人类的韩国围棋高手李世石在五番棋大战中以1:4负于机器人阿尔法狗，这是一次划时代的对弈，说明人工智能在围棋领域已经超越人类。，阿尔法技术在不断提高，阿尔法狗升级版Master在网上又连胜职业高手60盘。这意味着在快棋领域，人工智能也完胜人类。自李世石挑战阿尔法狗失败后，人类一直期待当今围棋第一人柯洁与阿尔法狗进行一场终极较量。人工智能的东西是人造出来的，人类被反超，总还是不甘愿的。

这次的较量是史诗级的较量，有背水一战的意味在里面。先让当今世界围棋第一人柯洁单挑阿尔法狗，试探一下柯洁有没有赢的希望，因为阿尔法狗主要强在计算，柯洁则是目前计算能力最强的棋手。如果柯洁都拿阿尔法狗没办法，那就意味着在一对一的情况下，人类已不可能击败人工智能。一旦柯洁败下阵来，接下来的车轮大战就是人类运用集体智慧挑战阿尔法狗，这是人类设置的最后一道防线，看一看组团来战，人类能否击败阿尔法狗。但最后还是失败了。

人类的技术越先进，带来的便利也越多，但与此同时我们也要承担相应的风险。

我个人认为谷歌开发乒乓球机器人主要是为了验证算法程序，至于消费者会不会买单，和谷歌没关系，因为人家也没打算卖。

怎么说呢，谷歌开发乒乓球机器人和开发“阿尔法狗 ”一个想法，那就是用来验证自己的算法程序是否合规，或者说用来训练算法程序吧。就像我读计算机科学与技术的，现在读研，每天的任务就是在写人工智能程序，然后再去建立一些模型训练这一套人工智能程序，这是业内很常见的做法。谷歌搞了个乒乓球机器人，应该也是这个目的，但谷歌这个乒乓球机器人应该还是属于试验阶段，不然不会用乒乓球这么简单的体育运动来训练机器人的。当然，具体情况，还是得人家谷歌X实验室的科研人员才能知道，我们就刘不要去多管闲事了，反正只需要知道这时候和自己没一毛钱关系就行了。

有一说一，人家谷歌才不理你消费者是否买单呢，也压根就不是拿来卖的，即使是真的要卖，你也买不起。人家谷歌开发出这个乒乓球机器人，主要是训练自己的机器人程序。一群什么都不懂的人，还真以为人家搞出来卖的，我想问，搞出一个乒乓球机器人来卖，有什么意义吗？要知道，这个乒乓球机器人是谷歌X实验室搞出来的，这个实验室玩的都是前沿科技，说直白一点就是未来技术，不是给现在的人用的，是在捣鼓未来的人用什么！所以不要自作多情，还会有消费者买单吗？你不买单又如何，人家压根不缺你这点钱，你这种行为就是在侮辱人家科学家！

总的来说，谷歌这个乒乓球机器人的意义就是让其训练出更成熟的机器人程序。另外，因为不对外售卖，属于科研产品，所以无需理会消费者！

阿尔法围棋用到了很多新技术，如神经网络、深度学习、蒙特卡洛树搜索法等，使其实力有了实质性飞跃。美国脸书公司“黑暗森林”围棋软件的开发者田渊栋在网上发表分析文章说，阿尔法围棋系统主要由几个部分组成：

1、策略网络（Policy Network），给定当前局面，预测并采样下一步的走棋。

2、快速走子（Fast rollout），目标和策略网络一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比策略网络快1000倍。

3、价值网络（Value Network），给定当前局面，估计是白胜概率大还是黑胜概率大。

4、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search），把以上这四个部分连起来，形成一个完整的系统。

“阿尔法狗”采用的是利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。阿尔法狗依旧处于一个弱人工智能的水平。什么是弱人工智能？简单的说，所谓弱人工智能就是仅在单个领域比较牛的人工智能程序。

比如我们熟悉的苹果Siri，就是一个会卖萌的弱人工智能程序。而阿尔法狗根据这个标准，依旧在这个范围以内。充其量，最多是人类围棋的陪练。而这场人际对决，本质上更像是谷歌的一场科技秀。

阿尔法围棋（AlphaGo）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，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。

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）为注册账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。

2017年5月27日，在柯洁与阿尔法围棋的人机大战之后，阿尔法围棋团队宣布阿尔法围棋将不再参加围棋比赛。2017年10月18日，DeepMind团队公布了最强版阿尔法围棋，代号AlphaGo Zero。

2017年7月18日，教育部、国家语委在北京发布《中国语言生活状况报告（2017）》，“阿尔法围棋”入选2016年度中国媒体十大新词。

以上就是关于阿尔法狗是怎样击败人类围棋高手的全部的内容，包括:阿尔法狗是怎样击败人类围棋高手的、阿尔法狗的成功是行为主义的成功对么、阿尔法狗新版有哪些特点等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！