人工智能的应用围棋阿尔法-人工智能阿尔法围棋***用了哪一项新技术

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能的应用围棋阿尔法的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能的应用围棋阿尔法的解答，让我们一起看看吧。

1. 阿尔法狗战胜诸多围棋高手，人工智能真的超越人类了么？
2. 柯洁落败阿尔法狗，除了围棋，人工智能的打牌技术又是怎样的呢？
3. 阿尔法元无师自通却完爆阿尔法狗，你怎么看？

阿尔法狗战胜诸多围棋高手，人工智能真的超越人类了么？

这个事情非常真，不必再有任何的疑问了，在***这个领域，人类已经完败于人工智能。不过这一切都是人类智慧的进步。

如果说问什么样的棋有可能不被阿尔法狗这样的人工智能绝对战胜，那么请关注一下奇袭象棋，该棋正在广东象棋网棋友交流栏目介绍讨论。

下围棋，人工智能肯定早晚超越人类，这是一个很简单的逻辑，但是阿尔法狗还会干啥。。。一个围棋上的胜利就说明人类智商被虐了？说白点，阿尔法狗现在不过是已经掌握了现有围棋能出现的所有可能，而这个可能是可以用数学逻辑计算出来的，围棋再大一圈，增加十几个子，阿尔法狗就又得过几年才能运算完。这不是人类大脑的谋算，而是死板的计算然后做出选择，也只能用人工智能来定位这种伪智能，就和人造娃娃似得。。。

柯洁落败阿尔法狗，除了围棋，人工智能的打牌技术又是怎样的呢？

人工智能打败围棋顶尖棋手也就这两年的事，侧面说明围棋的复杂程度是其它任何***都没法相提并论的。所以你就会明白这些公司为什么没开发一个阿***出来，因为他们不屑于搞这个，没挑战性，QQ游戏那个程度足以。

国际上比较受关注的人工智能打牌有两个：德州***以及桥牌。这两个项目很有技术含量，2017年人工智能顶级会议NIPS上的最佳论文，不是Deepmind终结各种棋类的AlphaZero，而是德州***1V1战胜人类的Libratus（冷扑大师）。桥牌人工智能的水平还比较低。

打牌时，一般各家的牌是互相看不见的，所以叫“非完全信息博弈”，比“完全信息”的棋类难度高。开发打牌机器人用的技术，与开发下棋机器人用的不一样。例如Libratus就没有用现在十分流行的深度学习与神经网络技术，而是用较为传统的优化算法（当然也很专业）。

在德州***上，人工智能解决了1V1（机器与1个人类对战）。2017年1月30日，CMU开发的 Libratus击败了四位人类顶级职业***玩家。比赛共打了 20 天，四人分别对战Libratus，玩了12 万手，最终AI令人信服地取得了统计性的压倒胜利。

上图是四位人类玩家与Libratus每天的收益表，人类越输越多。Libratus还曾经到中国（新闻中名为“冷扑***”）与中国“龙之队”对战，中国玩家输得更多。

德州***更常见的玩法是多人在一张桌上混战，比1V1更为复杂。这方面人工智能学界还需要开发，但预计没有本质的困难。

另一个在西方比较受关注的***类竞技项目是桥牌，这也是中国体育总局明确纳入体育竞技项目的唯一***类，各级别的智力运动会都有桥牌项目。桥牌项目是四人打，分成两边对抗，需要两个同伴相互配合。

在桥牌项目上，人工智能也有了一些进展，在国际流行的BBO桥牌网，中国的新睿桥牌网上，都有机器人自动打牌。但是从目前的技术水平来说，机器人打桥牌的技术还不行，经常作出令人哭笑不得的打法。打桥牌需要更多的逻辑与概率思考，比德州有更多的逻辑，而且需要两边配合，理解同伴与对手的行为，对人工智能还是相当有挑战性的。

目前桥牌人工智能对于确定性的局面，能够给出确定性的答案，如四家牌明了，最佳攻防结果是什么，牌手们都相信机器给出的结果。但是桥牌的精髓正好是不确定性，攻防双方需要在不确定性的概率里找到最佳方案。在只看到自己牌的叫牌阶段，如何达到最佳定约，非常复杂，人工智能还没有很好的开发方向。

阿尔法元无师自通却完爆阿尔法狗，你怎么看？

从19***年下国际象棋的深蓝，到今天下围棋的的Alpha Go，人机大战20年进化史里，智能机器人被赋予的除了超强的记忆能力、逻辑思维能力，还有自主学习能力、创造力甚至“个性”。

在复杂程度上，国际象棋和围棋绝对不属于一个量级。象棋从有到无，每一个子都有固定走法，变数较少；围棋像是在模拟宇宙的形成，这是一个从无到有的过程，棋盘上361个交叉点，落子越来越多，越来越复杂，它的变化趋势无法进行预测。

无论是20年前被输入两百多万局国际象棋比赛的深蓝，还是通过“深度学习”大败柯洁的Alpha GO，这些都是基于人类在棋坛的经验所取得的胜利。

与深蓝和Alpha GO不同的是，最近Deep Mind开发的新一代人工智能阿尔法元，不再***用人类的先验经验，而是自学成才，3天走完人类几千年的围棋历史，并以100:0的成绩完爆Alpha GO。当然，棋盘上的输赢已经不再那么重要了，科技进步下，最终的胜利者都是人。

同样的，人工智能的良性发展所带来的最终受益者也是人。2016年3月，[_a***_]Deep Mind首席执行官德米斯•哈萨比斯表示， Alpha Go未来的发展方向是要和医疗、机器人等进行结合。如果这个方向真的走得通，那么临床诊断辅助医疗服务、大数据医疗、基因测序等等都将不再是噱头，而是未来。

到此，以上就是小编对于人工智能的应用围棋阿尔法的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能的应用围棋阿尔法的3点解答对大家有用。

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