什么是人工智能阿尔法,什么是人工智能

发布时间：2021-03-08 / 作者：问答网整理 / 阅读：126次

专题：【什么是人工智能】

什么是人工智能阿尔法,什么是人工智能,阿尔法旧版原理,新版原理,旧版战绩,新版战绩,阿尔法版本介绍,阿尔法设计团队,阿尔法的发展方向,阿尔法的社会评论,小编在这里为大家一一汇编总结。

一、什么是人工智能阿尔法

1、围棋机器人

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”。

2、对战成就

（1）战胜李世石

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。

（2）战胜柯洁

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。

3、退出比赛

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。

二、阿尔法旧版原理

1、深度学习

阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序。其主要工作原理是“深度学习”。

（1）训练方法

“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。

（2）工作原理

这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。

2、两个大脑

阿尔法围棋（AlphaGo）是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。

（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。

3、操作过程

阿尔法围棋（AlphaGo）为了应对围棋的复杂性，结合了监督学习和强化学习的优势。

（1）策略网络

它通过训练形成一个策略网络（policy network），将棋盘上的局势作为输入信息，并对所有可行的落子位置生成一个概率分布。

（2）价值网络

然后，训练出一个价值网络（value network）对自我对弈进行预测，以 -1（对手的绝对胜利）到1（AlphaGo的绝对胜利）的标准，预测所有可行落子位置的结果。

三、阿尔法新版原理

1、自学成才

AlphaGoZero的能力有了质的提升。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。

2、一个大脑

AlphaGoZero仅用了单一的神经网络。在此前的版本中，AlphaGo用到了“策略网络”来选择下一步棋的走法，以及使用“价值网络”来预测每一步棋后的赢家。而在新的版本中，这两个神经网络合二为一，从而让它能得到更高效的训练和评估。

3、神经网络

AlphaGoZero并不使用快速、随机的走子方法。在此前的版本中，AlphaGo用的是快速走子方法，来预测哪个玩家会从当前的局面中赢得比赛。相反，新版本依靠地是其高质量的神经网络来评估下棋的局势。

四、阿尔法旧版战绩

1、对战机器

研究者让“阿尔法围棋”和其他的围棋人工智能机器人进行了较量，在总计495局中只输了一局，胜率是99.8%。它甚至尝试了让4子对阵CrazyStone、Zen和Pachi三个先进的人工智能机器人，胜率分别是77%、86%和99%。

2、对战人类

2016年1月27日，国际顶尖期刊《自然》封面文章报道，谷歌研究者开发的名为“阿尔法围棋”（AlphaGo）的人工智能机器人，在没有任何让子的情况下，以5:0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。

3、网上对战60胜0负

2016年12月29日晚起到2017年1月4日晚，阿尔法围棋在弈城围棋网和野狐围棋网以“Master”为注册名，依次对战数十位人类顶尖围棋高手，取得60胜0负的辉煌战绩。

4、战胜柯洁

2017年5月23日到27日，在中国乌镇围棋峰会上，阿尔法围棋以3比0的总比分战胜排名世界第一的世界围棋冠军柯洁。

5、战胜由5位世界冠军组成的围棋队伍

在这次围棋峰会期间的2017年5月26日，阿尔法围棋还战胜了由陈耀烨、唐韦星、周睿羊、时越、芈昱廷五位世界冠军组成的围棋团队。

五、阿尔法新版战绩

1、击败AlphaGo版本

经过短短3天的自我训练，AlphaGo Zero就强势打败了此前战胜李世石的旧版AlphaGo，战绩是100:0的。

2、AlphaGo Master版本

经过40天的自我训练，AlphaGo Zero又打败了AlphaGo Master版本。“Master”曾击败过世界顶尖的围棋选手，甚至包括世界排名第一的柯洁。

六、阿尔法版本介绍

据公布的题为《在没有人类知识条件下掌握围棋游戏》的论文介绍，开发公司将“阿尔法围棋”的发展分为四个阶段，也就是四个版本。

1、战胜樊麾

第一个版本即战胜樊麾时的人工智能。

2、战胜李世石

第二个版本是2016年战胜李世石的阿尔法围棋。

3、Master版本

第三个是在围棋对弈平台名为“Master”（大师）的版本，其在与人类顶尖棋手的较量中取得60胜0负的骄人战绩。

4、Zero版本

而最新版的人工智能开始学习围棋3天后便以100:0横扫了第二版本的阿尔法围棋，学习40天后又战胜了在人类高手看来不可企及的第三个版本“大师”。

七、阿尔法设计团队

1、戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）

人工智能企业家，DeepMind Technologies公司创始人，人称“阿尔法围棋之父”。4岁开始下国际象棋，8岁自学编程，13岁获得国际象棋大师称号。17岁进入剑桥大学攻读计算机科学专业。2011年创办DeepMind Technologies公司，以“解决智能”为公司的终极目标。

2、大卫·席尔瓦（David Silver）

剑桥大学计算机科学学士、硕士，加拿大阿尔伯塔大学计算机科学博士，伦敦大学学院讲师，Google DeepMind研究员，阿尔法围棋主要设计者之一。

3、其他人员

除上述人员之外，阿尔法围棋设计团队核心人员还有黄士杰（Aja Huang）、施恩·莱格（Shane Legg）和穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）等。

八、阿尔法的发展方向

1、新IT时代

“阿尔法围棋”（AlphaGo）能否代表智能计算发展方向还有争议，但比较一致的观点是，它象征着计算机技术已进入人工智能的新信息技术时代（新IT时代），其特征就是大数据、大计算、大决策，三位一体。它的智慧正在接近人类。

2、与医疗结合

谷歌Deep mind首席执行官（CEO）戴密斯·哈萨比斯宣布“要将阿尔法围棋（AlphaGo）和医疗、机器人等进行结合”。因为它是人工智能，会自己学习，只要给它资料就可以移植。

3、攻克现代医学

在柯洁与阿尔法围棋的围棋人机大战三番棋结束后，阿尔法围棋团队宣布阿尔法围棋将不再参加围棋比赛。阿尔法围棋将进一步探索医疗领域，利用人工智能技术攻克现实现代医学中存在的种种难题。

九、阿尔法的社会评论

1、中国围棋职业九段棋手聂卫平

“Master（即阿尔法围棋升级版）技术全面，从来不犯错，这一点是其最大的优势，人类要打败它的话，必须在前半盘领先，然后中盘和官子阶段也不容出错，这样固然很难，但客观上也促进了人类棋手在围棋技术上的提高。”

2、世界排名第一的围棋世界冠军柯洁

“在我看来它（指阿尔法围棋）就是围棋上帝，能够打败一切。”“对于AlphaGo的自我进步来讲，人类太多余了。”

3、复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师危辉

“人机大战对于人工智能的发展意义很有限。解决了围棋问题，并不代表类似技术可以解决其他问题，自然语言理解、图像理解、推理、决策等问题依然存在，人工智能的进步被夸大了。”

4、中国围棋世界冠军唐韦星

“看了之后不知道说什么，它（AlphaGo）确实不需要我们的知识，之前版本用了好几年，被这个才学了40天的打败似乎就是我们拖后腿了。”

5、五子棋棋手吴侃

“有时候感觉对AlphaGo的评价过于高了，人类也不需要把其奉为神明，但不可否认，AlphaGo的出现给围棋界带来了巨大的震动。”

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