如何做出最強的AlphaGo

其實是左右手互相廝殺，知根知，套路是一樣的，最終的結果可能與硬體、遊戲規則、人為干預等非人工智慧因素有關。

任何戰鬥的雙方都有兩種結局：一方輸得很慘，雙方都輸得很慘。

兩個alphagos之間的戰鬥，也就是兩個人工智慧機械人之間的戰鬥，結果是不確定的，可能是一場沒有勝利的戰鬥，可能有贏家或輸家，結果是不可預測的。

一輸一贏，可能會有平局。

意識與人工智慧之間的關係。

1.人工智慧的本質。

人工智慧是相對於人類智慧型而言的。 正是因為意識是物質運動的一種特殊形式，所以根據控制論的理論，用功能模擬的方法，製造出一台計算機來模擬人腦的部分功能，並將人類的部分智慧型活動機械化，這就是所謂的人工智慧。 人工智慧的本質是模擬人類思維的資訊過程，是人類智慧型的物化。

雖然人工智慧可以模擬人腦的某些活動，甚至在某些方面超越人腦的功能，但人工智慧不會成為人類的智慧型，取代人類的意識。

2.人工智慧與人類思維的本質區別。

人工智慧是思維的模擬，而不是人類思維本身，認為“機器思維”和人腦思維可以等同，可以超越人腦思維是沒有根據的。

1）人工智慧是乙個無意識的、機械的、物理的過程。人類的智力主要是乙個生理和心理過程。

2）人工智慧不是社交的。人類的智力是社會性的。

3）人工智慧不具備人類意識所特有的能動性和創造能力。人類的思維會主動提出新問題並發明事物。

4）計算機可以取代甚至超越人類的部分思維能力，但與人腦相比，它超越了部分，不如整體。智慧型機器是人類意識的物化，它的出現和發展不僅取決於人類科學技術的發展水平，而且必須以對人類意識本身的理解為前提。 所以，總的來說; 人工智慧無法超越人類智慧型的界限。

認為計算機可以思考，甚至超越人類思維，以及計算機和機械人將在未來統治人類的想法是完全沒有根據的。

3.人工智慧出現和發展的哲學意義。

1）人工智慧的出現和發展，有力地證明了意識是人腦的功能和物質屬性，證明了馬克思主義關於意識本質的觀點的正確性。

2）人工智慧的出現和發展加深了我們對意識相對獨立性和能動性的認識。機器思維，即人工智慧，表明思維形式在思維活動中相對獨立於思維內容，可以與人腦分化，具體化為機械和物理的運動形式，部分取代人類的思維活動。

3）隨著科學技術的發展，人工智慧將向更高的水平發展，進而推動科學技術、生產力和人類智慧向更高的水平發展，對推動人類社會的進步將發揮巨大作用。

以上是我的摘錄，我個人不同意上述觀點，我認為人工智慧可以超越人類的智慧型，這是由他的身體屬性決定的。 他的發展是不可估量的。 我不了解人工智慧，是的。

自我學習、自我進化和社會屬性。 在政治上，就是這樣，就是這樣。

愚弄一些無知的人。

Alphago依靠精準的專家評價系統（價值網路）、基於海量資料的深度神經網路（策略網路）和傳統的人工智慧方法蒙特卡洛樹搜尋相結合，可以通過左右拼搏來提公升自己的水平。

會有贏家或輸家，會有贏和輸，不會有意外。

我認為輸給瑞瑪壁掛爐的幾率更大。

殺死 1,000 個敵人，自己損失 800 個。

分法是輸，組合是贏。

這場戰鬥充滿了兩個結局：一方輸得很慘，另一方輸得很慘。

用對方的長矛攻擊盾牌，左右對戰，實力相等的戰鬥。

結果，肯定有乙個會輸，估計輸的機械人會殺死贏的機械人。

Alphago是基於大資料的，如果你們互相對弈，誰擁有大量的資料，誰就更有可能獲勝。

那就看哪個智慧型機械人更發達了！ 它們都是人造產品，必須有高低之分，如果它們都是相同的機械人，那就要看程式的執行了！

然後系統就會崩潰，白天和黑夜。。。兩個阿爾法戈最終陷入了混亂。

假設兩個alphago足夠強大，它們會像西洋雙陸棋一樣，按照目前的規則，如果沒有禁令，它總是以黑或白獲勝，而不是alphago1和alphago2會隨機輸贏。

這只是彼此之間的遊戲，都是聰明的。 估計很難區分它們，畢竟設計程式是一樣的。

如果alphago已經徹底解決了圍棋演算法，那麼最終的結果是先出手，然後直接認輸，因為沒有可以贏的解法。

我猜阿爾法圍棋會贏，人工智慧也越來越強大。

最後都報廢了，哈哈

最終，電腦崩潰，雙方打成平手。

無論勝負，從來都是平局。

其實，阿爾法圍棋之所以在下棋時像人類一樣“聰明”，是因為它具有幾個類似於人腦的功能，因此可以模仿人類西洋棋的步伐。

首先，它擁有數十萬人類6-9段職業棋手的資料庫。 Alphago模仿人類從中跌落的常見方式，根據谷歌透露的資料，模仿的準確率已經達到了57%。 換言之，僅憑這個特性，就能讓Alphago擁有與人類高水平職業棋手一樣的57%的擇步概率。

這是“模仿大腦”。

其次，它可以根據選擇“模仿大腦”計算出的下一步棋的不同選擇，不斷下落，直到獲勝者被瓜分，並根據結果的反饋“模仿大腦”，從而優化棋路，這就是“學習大腦”。 如果兩個alphago棋手對弈，其中一人直接使用該招式“模仿腦”的“模仿腦”，另一人選擇“學習腦”優化的走法，後者有80%的獲勝概率。

最後，它還具有“態勢判斷大腦”來判斷當前態勢的勝負，準確率接近80%。

有了這些特點，alphago就可以實現上述人類西洋棋的模式：

一招，視遊戲情況而定，快速使用“模仿大腦”選擇一招（通常為多項選擇）;

第二步，對於每乙個選擇，都用“態勢判斷大腦”來判斷跌倒後的態勢，然後模擬後退一步。

在計算了基於模仿人類而選擇的多種可能性後，Alphago將選擇獲勝機會最大的一種。

這也是有限範圍內的合理解法，模擬人類的習慣，很多“愚蠢”的方法都會被自動排除。 它的學習和迭代方法和人類差不多，就像人類遇到火就感到疼痛，所以不再碰火，或者吃了食物覺得好吃，所以下次還會再吃，都是由經驗反饋驅動的。

它具有學習功能，與他人下棋將學習如何與他人下棋。 事實上，Alpha Dog vs. Kejie 相當於與網際網絡上數千名玩過 Alpha Dog 的人對戰 Kejie。

聶衛平回答馬的提問，阿爾法圍棋相當於職業圍棋的20段，而人類的最高境界是圍棋的9段。

Alphago是人類集體智慧的結晶，具有學習（深度演算法）功能，人類不出一招，別人拿出上千個對比分析資料得出最佳結論。

如果你是人，你會犯錯誤，但如果你不是人，你犯錯的機會就更少了！

因為是人工智慧程式，融合了眾多高智商程式設計師的智慧，是團隊實力的結晶。 俗話說，三個臭人，爭奪諸葛亮，人工智慧程式的背後是團隊的強大力量。

alphago用什麼樣的技術讓它與眾不同？ 教機器下棋，傳統的AI方法是建立乙個所有可能走棋的搜尋樹，用這種方法成功擊敗世界排名第一的棋手，但這種方法對圍棋不起作用。 谷歌此次推出的alphago將高階搜尋樹與深度學習演算法相結合，甚至允許機器“左打右戰”，實現自學。

在相對較短的時間內變得更聰明不可避免地會導致質的變化，而量的變化是計算機最容易實現和最擅長的。 對此，國內人工智慧公司圖普科技CEO李明强也表達了自己的看法：“作為像Alphago這樣基於深度學習的人工智慧公司，我非常看好Alphago乃至整個人工智慧的前景。

當被問及深度學習演算法未來可以在哪些民用領域為人類服務時，李明强自信地說：“我認為所有領域都會逐步應用，而AI是對人類的高維打擊，是到處綻放的東西，而不是某個行業。 在實施路徑上，人工智慧首先取代了簡單的機械事物，比如現在產線上的智慧型機械人，我們的圖普智慧型色情檢測機械人，然後逐漸過渡到複雜曖昧的事物，比如自動駕駛、機器服務員，甚至未來模擬人類細膩的情感和藝術創新，機器會比人類做得更好， 比如談戀愛和與人類調情，獨立寫歌畫。

總之，人類現在能做到的，人工智慧未來可能實現的，甚至做得更好，這樣的未來已經不遠了。 ”

Alphago依靠精準的專家評價系統（價值網路）、基於海量資料的深度神經網路（策略網路）和傳統的人工智慧方法蒙特卡洛樹搜尋相結合，可以通過左右拼搏來提公升自己的水平。 李世石的九段當然很厲害，但畢竟人是動物，機器軟體程式是無窮無盡的工作，這也是乙個客觀因素。

Alphago依靠精準的專家評價系統（價值網路）、基於海量資料的深度神經網路（策略網路）和傳統的人工智慧方法蒙特卡洛樹搜尋相結合，可以通過左右拼搏來提公升自己的水平。 李世石的九段當然很厲害，但畢竟人是動物，機器軟體程式是無窮無盡的工作，這也是乙個客觀因素。 比賽結束了，李世石以1-4輸給了Alphago。

有一種人為的信念，即你可以通過玩阿爾法圍棋遊戲中沒有記錄的動作來獲勝，即使它們根本不符合圍棋的原則。 這種方法不是很可行。

Alphago不是人類棋手背誦後對弈的簡單複製，而是具有“思考”模擬人類神經網路的能力，既不像過去那樣使用窮盡的方法尋找最多的選項，也沒有複製遊戲。

規定的姿勢或tesuji。 相反，他們會“思考”選擇，刪除那些勝率低的選項，而對勝率高的選項進行深入的“思考”，最終根據自己的“思考”從落入遊戲的無數選擇中選擇最佳選項。 因此，如果乙個人類玩家想下幾步不符合圍棋原則或沒有記錄在遊戲中的棋，他們不太可能輕易擊敗AlphaGo。

因為阿爾法圍棋是人工智慧，而不是只能複製人類棋手棋法的機器。

棒。

金晶科技一看就喜歡。

是的，有很多很棒的東西。 這個足夠強大。

“幾十萬高手”算計你，結果可想而知。

因為他是人機和電腦大腦的結合體。 我真的不明白為什麼人們必須與機器競爭。 難道不是同類的東西，研究出這麼高科技的東西，你就不怕第三種生物出現統治人類嗎？

因為它是一種高科技電子產品，所以整體響應和功能更加強大。