与韩国人下棋的机器人叫什么

与韩国围棋运动员对弈的机器人叫AlphaGo。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”。

围棋人机大战采用中国围棋规则，执黑一方贴3又3/4子（即黑出七目半）。李世石与阿尔法围棋的比赛为五番棋，无论比分如何都要下满五局，每局各方用时为2小时，3次60秒的读秒机会。五局比赛分别于2016年3月9日、10日、12日、13日、15日在韩国首尔钟路区四季酒店进行，总比分胜者奖金100万美元（约11亿韩元）。

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。

参考资料来源：人民网——“人机大战”收官 李世石1比4负于“阿尔法围棋”

参考资料来源：百度百科——阿尔法围棋

2017年5月25日，人机大战第二局继续进行，柯洁执白迎战AlphaGo，弈至155手，柯洁认负，AlphaGo执黑中盘胜，目前比分2比0。

也就是说，AlphaGo已经赢下与柯洁的人机大战。27日上午10:30，双方将进行第三场比赛，就看柯洁能否让人类赢得一盘了。

扩展资料：

柯洁，1997年8月2日出生于浙江丽水，中国围棋职业九段棋手。

柯洁于2003年正式开始学棋，2004年首次参加围棋比赛，2008年入段成为职业棋手，2013年开始担任中国围棋甲级联赛主将。他曾获“阿含桐山杯”“理光杯”“洛阳白云山杯”“威孚房开杯”“CCTV贺岁杯”“龙星战”“星锐战”“世界围棋巅峰对决”“围棋汽车拉力赛”等各项国内国际围棋大赛冠军。

柯洁自2015年1月至2016年1月一年内夺得第2届百灵杯世界围棋公开赛冠军、第20届三星杯世界围棋公开赛冠军、第2届梦百合杯世界围棋公开赛冠军；2016年12月蝉联三星杯冠军，成为中国首位蝉联同一项世界大赛冠军的围棋选手；2017年12月获得首届新奥杯世界围棋公开赛冠军。

2016年3月，柯洁作为主帅为中国队夺得第17届农心杯世界围棋团体锦标赛冠军。2017年5月23日至27日，他与阿尔法围棋（AlphaGo）进行人机大战，三番棋全败，其中第二局被机器评定表现完美。

参考资料：

谷歌旗下的deepmind公司通过深度强化学习训练的阿尔法狗围棋。根据查询相关资料信息显示，阿尔法狗围棋是由DeepMind公司开发的强大的计算机围棋程序，该程序使用了深度强化学习来训练，这意味着它学会了如何从实际游戏经验中学习，让它能够从这些棋局中学习到有用的信息，从而在围棋比赛中取得更好的表现。

人工智能最为重要的作用之一，在于它帮助人类了解并发掘复杂领域中新知识的能力。人工智能在数个领域的运用已经让我们对它的能力得以惊鸿一瞥。例如，运用算法，我们为数据中心大幅优化了能源的使用。当然，还有我们的围棋程序——AlphaGo。

自从去年三月首尔那场载入史册的比赛以来，AlphaGo已经为围棋这个古老的游戏开启了新纪元。对局中，AlphaGo显示出了非凡的创造性，也使用了一些前所未有的有趣招法，这在围棋职业棋手和爱好者之间都引起了广泛关注，大家纷纷在对局中尝试人工智能曾使用的招法和战术。在这个过程中，人们对于千百年流传下来那些被认为具有普遍性的围棋常识，展开了新的思考。

“AlphaGo去年对阵李世石九段的那几局棋，可以说整个颠覆了棋手们对于围棋的认知。AlphaGo所展现出来的实力大大超出我们的预期，并且给围棋带来了很多新的思路。”

——时越，职业九段，世界冠军

“我相信所有棋手都或多或少受到了‘阿老师’的影响。AlphaGo的对局让我们感受到围棋的自由性，没有任何一招棋是绝对不可能的。如今，每一名棋手都在尝试新的风格，这在过去是不可想象的。”

——周睿羊，职业九段，世界冠军

在乌镇围棋峰会即将到来之际，我们总结了AlphaGo最近在对局中使用的战略和战术创新，以及这些招法所展现的关于围棋的一些新认知。

AlphaGo 的棋风

AlphaGo最强大的地方，并不体现在具体某一手棋或者某个局部变化中，而是它在每一局棋里所展现出来的独特视角。虽然AlphaGo的棋风本身并不容易总结，但是总体来说，AlphaGo更倾向于使用一种自由、开放式的行棋风格。在它的世界里，没有什么先入为主的概念，也没有什么必须要遵守的规则，这让它得以打破常规，发现当前棋局中最高效的一手。在接下来的两局棋里，AlphaGo这种独特的对局哲学，常常让它下出违反第一感、但却极具威力的一手棋。

虽然围棋是围地盘的游戏，但事实上最具决定性的部分在于如何平衡棋盘上的各个局部。在这一点上，AlphaGo展现出了卓越的能力。尤其值得一提的是，AlphaGo对于外势的把控可以说到达了出神入化的地步，具体来说，它可以近乎准确地判断棋盘上现有棋子能给周围区域带来多大的影响力。虽说棋子的影响力本身很难衡量，但是AlphaGo强大的价值网络让它能够把棋盘上所有的棋子当作一个整体来考虑，因此它的判断几近精确。AlphaGo的这种能力，使得它能够把局部棋子的影响力，转变为全局的优势。

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本局，黑方（AlphaGo）实空很少，白方占了三个角，但是黑方全局外势较为可观。特别是图中三角形标记的交换，一方面帮助白方加强了左上角实地，同时也扩张了黑方的大模样。通常，棋手们不愿意做这样的交换，因为白方得到的是显而易见的实地，而黑方所得还有很大不确定性。但是AlphaGo结合了精确的判断以及对于风险的把控，使得这一手棋成为可能。

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不过，对于外势价值的判断完全取决于当前局面，如果外势的价值可能被削弱，AlphaGo也会自愿放弃外势。在上图的对局中，AlphaGo最为令人震惊的几手棋，出现在右侧的六子二路连爬。围棋有一句棋谚：四路外势线，三路实地线，二路失败线。AlphaGo的这几招棋粗看之下正应了这句棋谚，因为这几手交换让白棋变强的同时还拥有了外势，而黑棋仅仅在边上围住四目实空。大多数棋手以图中这样的二路连爬为耻，因此会在第一时间否定这种下法。然而，AlphaGo判断如果能用这些交换将白棋的棋子分断，之后再通过对于白棋几块棋的攻击，慢慢将白棋获得的外势侵消掉，这种下法更利于确保优势。

新手、新型

Alphago近期也弈出了一些布局阶段的新手，其中最有代表性的当属开局的点三三和妖刀定式的新变化。两者都打破常规，并且在更深入的研究后得到认可。

开局点三三

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围棋中最注重实地的定式之一，无疑是角部的点三三定式：

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这种下法能够快速占据角部地盘，但是传统围棋书都将这个定式归类为不适合开局阶段使用，因为它给予对方太多外势：

AlphaGo的创新在于它省略了有三角形标记的这些交换，使角部保持了未完成的形态：

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虽然角部不如定式那么安定，但是黑棋保留了从左边出逃和之后完成定式的见合下法（两者选其一），在抢占角地的同时也只让出了部分外势。这种战术在职业棋手中引起轰动，而且已经有棋手将它应用在了正式比赛中：

第18届韩国麦馨杯，第一轮

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2017-01-10： 韩钟振 九段（黑）—— 金成龙 九段（白） 白胜25目（贴目65目）

棋谱来源 Go4Gonet

新妖刀定式

最初以人类对局作为数据基础，AlphaGo了解现代定式，而且一般都会按照定式来下棋。但是，在以变化复杂著称的妖刀定式中（得名于被诅咒的村正妖刀），AlphaGo采取了变招：

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从这个棋型开始，一般定式黑棋占边，白棋占角：

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但是，AlphaGo常常更愿意牺牲出头的权利，换取角部实地：

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大多数棋手不愿选择这个变化，因为让黑棋得到了一道厚势，但是白棋接下来的下法宣告了黑棋外势的价值并没有看上去的那么巨大。如果黑棋不进一步加强自己的外势，甚至于还可能成为白棋攻击的目标。韩国顶尖棋手金志锡最近在一场比赛战中选择了这个变化，并且赢得了这盘对局：

第22届韩国GS加德士杯，第二轮

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2017-02-10：柳珉滢 五段（黑）——金志锡 九段（白） 白中盘胜（贴目65目）

棋谱来源Go4Gonet

更多期待

AlphaGo的创新正在对职业棋界产生着越来越深远的影响，我们希望在接下来的乌镇围棋峰会上，提供更多合作研究的机会。我们兴奋地期待着AlphaGo和人类职业棋手协力，共同探索围棋的真谛。

好多种 但Google应该是最牛的 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手，这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手，包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过，Google人工智能专家表示， 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5：0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾，AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。今天早上，《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述，在AlphaGo中，DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI，让它自己下棋，研习棋谱。不过这只是第一步。理论上，这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩，研究员随后让系统进行自我博弈，计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说，战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是，AlphaGo不仅记录着大量的棋谱，还有一系列规则来指导 思考 ，”DeepMind CEO Demis Hassabis说道，“事实上，该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段，这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说，要让机器人变得更“自然”。

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