棋类 人工智能原理与应用-人工智能对弈围棋

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于棋类 人工智能原理与应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍棋类 人工智能原理与应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 阿尔法围棋程序的工作原理？
2. ai为什么用围棋？
3. 围棋ai技术是什么？

阿尔法围棋程序的工作原理？

阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序。这个程序利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。 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。这些大脑是多层神经网络跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。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。

这些网络通过反复训练来检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素，所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的，但更多的训练后能让它进化到更好。

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”。

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。不是去猜测具体下一步，它预测每一个棋手赢棋的可能，再给定棋子位置情况下。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。这个判断仅仅是大概的，但对于阅读速度提高很有帮助。通过分类潜在的未来局面的“好”与“坏”，AlphaGo能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行，那么AI就跳过阅读在这一条线上的任何更多落子。

ai为什么用围棋？

围棋AI是指人工智能围棋，是指计算机程序模仿人类思考，像人类一样下围棋。是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

围棋对局双方各执一色棋子。空枰开局。黑先白后，交替着一子于棋盘的点上。棋子下定后，不再向其他点移动。轮流下子是双方的权利，但允许任何一方放弃下子权而使用虚着。

棋局下到双方一致确认着子完毕时；局中有一方中途认输时；双方连续使用虚着，为终局。双方确认终局的次序是：先由轮到着手的一方以简洁的语言表明棋局结束，棋已下完，对方予以回应，终局即告成立。

着子完毕的棋局，***用数子法计算胜负。将双方死子清理出盘外后，对任意一方的活棋和活棋围住的点以子为单位进行计数。双方活棋之间的空点各得一半。棋盘总点数的一半180.5点为归本数。一方总得点数超过此数为胜，等于此数为和，小于此数为负。

正式比赛***用黑棋贴子制度，终局计算胜负时，黑棋贴还3又3/4子，也就是说黑棋要有180.5+3.75=184.25子以上才能赢棋。例如黑方总共得185子则黑胜3/4子，得184子则黑负1/4子。

围棋ai技术是什么？

1、围棋ai技术是针对围棋下法的人工智能技术。

2、围棋ai技术的原理是将大量的历史围棋的名局录入人工智能的数据库中，随着对手的下法，ai从数据库中调取最佳的应对下法。

到此，以上就是小编对于棋类 人工智能原理与应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于棋类 人工智能原理与应用的3点解答对大家有用。

[免责声明]本文来源于网络，不代表本站立场，如转载内容涉及版权等问题，请联系邮箱:83115484@qq.com，我们会予以删除相关文章，保证您的权利。转载请注明出处：http://www.bfgfmw.com/post/54786.html