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运行围棋程序的Alpha GO计算机属于第四代计算机。AlphaGo是2014年由谷歌旗下的DeepMind公司开发的一款人工智能围棋程序。它使用深度学习等技术，在完全自主学习的情况下实现对弈水平的逐步提升，并且在后续的博弈中，战绩卓著，影响巨大。与此同时，AlphaGo能在人机对弈和机器对弈中独占鳌头，这归功于包括蒙特卡洛树搜索、估值网络、策略网络等技术的融合运用。其中，后两者是一种多层CNN神经网络模型。得益于深度学习理论的发展，AlphaGo获得了更强的智能和不断的进步。

Artificial intelligence eventually surpassed humans in the ancient Chinese board game Go as Google's computer program AlphaGo won 3-0 over South Korean Lee Sedol, the world Go champion in the past 10 years, dashing the remaining hopes for reversal in a historic five-game match

当谷歌计算机程序AlphaGo以3比0的比分击败了过去十年间的世界围棋冠军、来自韩国的李世石之后，人工智能最终在中国传统棋类围棋上超越了人类。同时这一结果也摧毁了在本次历史性的五番棋比赛中，人类企图逆转的希望。

AlphaGo, a computer program developed by Google's London-based AI subsidiary DeepMind, won the third consecutive game in the match with Lee, one of the greatest Go players who has won 18 world championships for 21 years of his professional career

AlphaGo是由位于英国伦敦的谷歌旗下DeepMind公司开发的一款人工智能程序，在与李世石的比赛中连胜三场。李世石是世界上最强大的围棋选手之一，他在自己21年的职业生涯当中，已经拿下了18个世界冠军。

阿尔法狗(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程序，由谷歌(Google)公司的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。

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。

起源

围棋，起源于中国，中国古代称为“弈”，可以说是棋类之鼻祖，围棋至今已有4000多年的历史。据先秦典籍《世本》记载：“尧造围棋，丹朱善之。”晋张华在《博物志》中继承并发展了这种说法：“尧造围棋，以教子丹朱。若白：舜以子商均愚，故作围棋以教之。”

1964年版的《大英百科全书》就采纳这种说法，甚至将其确切年代定在公元前2356年。

唐代诗人皮日休所作的《原弈》认为：“弈之始作，必起自战国，有害诈争伪之道，当纵横者流之作矣。岂曰尧哉！”

明朝陈仁锡在《潜确类书》中又提出“乌曹作博、围棋”。乌曹相传是尧的臣子，有的人又说他是夏桀的臣子。后来，董斯张的《广博物志》、张英的《渊鉴类函》等也采录了这种说法。

综述

AlphaGo英文怎么读Alphago，翻译为阿尔法狗。

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。

利用自动化机器将人类从繁重的工作中解放出来，是 科技 长久以来的发展目标。随着焊接劳动力成本逐年上升、技能人才缺口逐年拉大，企业对机器人填补人才缺口具有强烈需求。据PAISI及广发证券发展研究中心数据，2020年国内焊接机器人销量超过5万台，但是目前市面上焊接机器人基本停留在自动化状态，未实现智能化，导致在很多高端制造领域无法适用。

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市场现有焊接机器人一般需要通过人工示教确定焊接轨迹，由于每个动作都要人工示教一次，因此极度耗时。不仅如此，对于人力难以触及的较高或较深的焊缝，极难进行示教编程。另外主流品牌机器人程序语言各不相同，掌握一门机器人的 *** 作至少需要数周时间。同时，工艺参数不可调节、运动轨迹不可修改、焊接程序不可调整等导致在实际使用中，需要工件适配机器人工作条件，要求极为苛刻难以满足，实际焊接效率不足理论值30%。自动化示教编程对工件加工精度的容错率极低，除标准化程度较高的 汽车 产业外，很难满足其他大多数产业的使用需求，市场急需能够满足制造需求的智能焊接机器人。

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焊接是一种过程复杂、情况多变的混沌系统，从AI技术的应用角度，我们可以用大家熟悉的 汽车 的自动驾驶来做个类比，两者都需要有按预设程序执行的能力，更要求具备处理频繁突发情况的实时感知与分析能力。不同的是，自动驾驶的决策体现仅是刹车、加速、变道等几种处理形式，所以从智能形式而言 自动驾驶属于“重感知轻决策” 。

我们再来看AlphaGo，则更易于从另一个角度理解。基于围棋14310768的浩如星辰的落子结果，需要拥有庞大的数据处理能力和决策判断能力；较于强大的决策能力，AlphaGo的感知能力则相对较弱，只需要扫描判断实际发生的落子位置即可，所以 AlphaGo属于“重决策轻感知” 。

在实际的焊接工作中，智能焊接感知系统需在恶劣条件下对工件、熔池等实现数字化感知建模，为确保焊接结果的高度精准，微小变化都将引起庞大的数据变化及处理，最终体现出的是智能焊接机器人完美执行多层多道规划、变间隙焊接、错边焊接、薄板焊接等复杂高难度焊接工作，也就是我们所说的全流程自适应焊接，这也是为什么只有智能焊接机器人才能最终代替高技能焊工的重要原因，所以 智能焊接机器人属于“重感知重决策” 。

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可以看出，要能称得上智能焊接是有相当高的难度的， 并非有”手“就行。自适应焊接的实现，需要从焊接工艺的需求出发设计系统，驱动系统适应工件情况，取代过去要求工件适配机器人的工作逻辑，建立各类工件的识别模型和各类材料的工艺数据库，实现焊接过程动态参数化控制。同时，感知系统需在恶劣工作条件下对工件、熔池等实现数字化感知建模，多传感器融合方案不可或缺。

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高端制造如船舶海工、桥梁建筑、航空航天等领域面对的焊接难点通常体现在两大方面：工件的小批量多规格形态和焊接复杂程度，这两大因素组合形成了各领域制造企业的焊接难题。

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在桥梁钢结构预制行业中，工件的多样性迫使传统焊接机器人的使用者在每次切换工件前不得不面对数以天计的机器人编程问题，这就导致企业虽然省去了焊工，但是复杂的机器人编程却又要招聘专业机器人工程师来完成，无法根本解决自动化应用难题。在中铁集团扬州宝桥桥梁钢结构生产基地的应用中，大熊 星座 WELDING MASTER实现了自主感知判断工件形状并生成所需的机器人轨迹，轨迹生成时间由5天缩短至30s，大幅提高对应工序的生产效率，同时解决钢结构等重工行业长久以来因为结构多样化导致的自动化应用难题。

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在中国远洋集团船舶海工高难度有色金属管段焊接项目中，面临的最大难题则是解决工件原材料以及装配误差带来的焊接难题。大熊 星座 WELDING MASTER在此项目中，以200ms一次的速度对工件进行分析判断，并实时调用各类工艺参数，实现了真正意义上的全流程自适应焊接。焊后合格率达98%，是人工合格率的14倍，同时每天可生产120吋管段，生产效率是工人的5倍。

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大熊 星座 智能 科技 有限公司（以下简称“大熊 星座 ”）推出的智能焊接机器人产品WELDING MASTER（焊接大师），具有自主编程无需人工示教、对工件容错率高，广泛适用各类材料、焊接效率高且质量好、适合小批量多样化工件生产的特点。其焊接工艺可以达到具有10余年焊接经验的焊接工人的水平，能够为制造业企业解决焊接技能人才短缺的问题。

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作为行业数字化程度最优的焊接机器人，WELDING MASTER搭载大熊 星座 自主研发的新一代WOS智能焊接系统，全面突破技术壁垒，实现焊接工件的全规格全流程适配，自主编程时间快至30s，并达到20ms、01mm级的精细工艺控制；以软件驱动研发的WELDING MASTER可以像经验丰富的焊接工人一样来应对焊接过程中随机出现的特殊情况，焊接合格率高达98%；同时适用于高端制造领域焊接特种材料过程中复杂的工艺参数变化，焊接产品的一次检测合格率远高于一般焊接机器人。

目前除与船舶制造领域的中远重工展开合作外，WELDING MASTER产品已应用于FPSO船只的制造中，同时接连获得中集太平洋LNG球罐焊接项目及招商局重工不锈钢管段焊接项目，并与中国航天、中国石油进行案例验证测试。大熊 星座 希望通过与行业龙头企业合作达到标杆示范作用，未来大熊 星座 计划拓展到航空航天、高端装备、能源装备、轨道交通等领域，预计在约10个行业进行应用。

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大熊 星座 创立于2019年12月，公司以“改善2000万焊接工人的工作环境”为使命，积极推进焊接大师经验数据化、模块化。公司自主研发的智能焊接 *** 作系统（Welding Operation System），集环境感知、目标分析和行为决策于一体，实现了与多品牌、多结构的工业机器人适配，已在船舶及海洋工程、航天设备、桥梁预制、轨道交通等多领域实现应用。

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LISP：是一门高级的语言，在人工智能中备受青睐，因为它具备垃圾收集、动态类型、数据函数、统一语法、交互式环境、可扩展性等特性，所以非常适合人工智能编程。

PROLOG：提供了针对关于逻辑相关问题的解决方案，或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征，主要缺点就是学习起来很难。

C/C++：主要用于对执行速度要求很高的时候，它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个常见的例子。

JAVA：使用了LISP中的几个理念，最明显的就是垃圾收集，它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有一套内置类型，Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，但如果要求可移植性它是最好的。

Python：是一种用LISP和Java编译的语言，按照比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别;还有JPython，提供了访问Java图像用户界面的途径，这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因，JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的>

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