为什么阿尔法狗掌握的技术如此重要呢

1. 为什么阿尔法狗掌握的技术如此重要呢

您好，亲，阿尔法狗掌握的技术如此重要是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。它通过训练形成一个策略网络（policynetwork），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。然后，训练出一个价值网络（valuenetwork）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。这两个网络自身都十分强大，而阿尔法围棋将这两种网络整合进基于概率的蒙特卡罗树搜索（MCTS）中，实现了它真正的优势。新版的阿尔法围棋产生大量自我对弈棋局，为下一代版本提供了训练数据，此过程循环往复。【摘要】
为什么阿尔法狗掌握的技术如此重要呢【提问】
您好，亲，阿尔法狗掌握的技术如此重要是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。它通过训练形成一个策略网络（policynetwork），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。然后，训练出一个价值网络（valuenetwork）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。这两个网络自身都十分强大，而阿尔法围棋将这两种网络整合进基于概率的蒙特卡罗树搜索（MCTS）中，实现了它真正的优势。新版的阿尔法围棋产生大量自我对弈棋局，为下一代版本提供了训练数据，此过程循环往复。【回答】
亲，[心]在获取棋局信息后，阿尔法围棋会根据策略网络（policynetwork）探索哪个位置同时具备高潜在价值和高可能性，进而决定最佳落子位置。在分配的搜索时间结束时，模拟过程中被系统最频繁考察的位置将成为阿尔法围棋的最终选择。在经过先期的全盘探索和过程中对最佳落子的不断揣摩后，阿尔法围棋的搜索算法就能在其计算能力之上加入近似人类的直觉判断。【回答】

2. “阿尔法狗”为什么厉害

“阿尔法狗”为什么厉害
 来源： 人民日报


    谷歌的围棋人工智能程序和人类围棋冠军之间的比赛，堪称人工智能发展的一个重要里程碑，也让全世界的目光聚焦在人工智能这个热门科技领域。谷歌的人工智能程序是怎样赢了人类？人工智能对人类来说到底意味着什么，会带来什么？它会不会有一天在智能上也超过人类？
    本版近期推出“关注‘人机大战’”系列报道上下篇，尝试揭开谷歌围棋人工智能程序赢得比赛的秘密，并分享相关专家对人工智能未来前景的预测。
    ——编者
    从3月9日开始，一场人与机器的围棋大战吸引了全世界的目光。这场大战在韩国首尔上演，一直持续到15日，共5轮。大战之所以举世瞩目，是因为对战的双方是世界围棋冠军李世石与围棋人工智能程序AlphaGo。令人惊叹的是，整个比赛过程中，AlphaGo的表现都堪称完美，最终以4:1击败李世石。
    这个战胜人类世界围棋冠军的AlphaGo程序到底是何方神圣？它为什么如此厉害？
    “阿尔法狗”是什么？
    一款人机对弈的围棋程序，棋艺不是开发者教给它的，而是“自学成才”
    AlphaGo程序是美国谷歌公司旗下DeepMind团队开发的一款人机对弈的围棋程序，被中国棋迷们戏称为“阿尔法狗”。游戏是人工智能最初开发的主要阵地之一，比如博弈游戏就要求人工智能更聪明、更灵活，用更接近人类的思考方式解决问题。
    1997年，IBM的“深蓝”计算机首次击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为人工智能战胜人类棋手的第一个标志性事件。此后近20年间，计算机在诸多领域的智力游戏中都击败过人类。但在围棋领域，人工智能却始终难以逾越人类棋手。直到2015年，由谷歌开发的这款“阿尔法狗”程序才首次战胜欧洲围棋冠军樊麾。
    为什么对于人工智能而言，围棋的难度这么大？中国自动化协会副理事长、秘书长王飞跃说：“首先，围棋的可能性太多。围棋每一步的可能下法非常多，棋手起手时就有19×19=361种落子选择。一局150回合的围棋可能出现的局面多达10170种。其次，是规律太微妙，在某种程度上落子选择依靠的是经验积累而形成的直觉。此外，在围棋的棋局中，计算机很难分辨当下棋局的优势方和弱势方。因此，围棋挑战被称作人工智能的‘阿波罗计划’。”
    既然围棋对于人工智能来说这么难攻克，那么对于AlphaGo程序的设计者来说，是否也需要具备很高的围棋水平？
    “这个不需要，设计者们只需要懂得围棋的基本规则即可。AlphaGo背后是一群杰出的计算机科学家，确切地说，是机器学习领域的专家。科学家利用神经网络算法，将棋类专家的比赛记录输入给计算机，并让计算机自己与自己进行比赛，在这个过程中不断学习训练。某种程度上可以这么说，AlphaGo的棋艺不是开发者教给它的，而是‘自学成才’的。”王飞跃说。

3. 阿尔法狗是不是真正意义的人工智能

阿尔法狗是人工智能。
尼尔逊教授定义“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”阿法狗是在自我对决、与他人对决中学习、提高自己的能力，运用对棋盘的了解，通过预测等下好棋局。
智能涉及到意识、自我、思维等。人工智能就是人赋予计算机意识、自我、思维的能力，人告诉它多少，它不会学习超出人类给它的”认知“的所属领域，比如你的人工智能定位是下围棋，那它就只会下围棋（你要“告诉”它围棋基本规则），阿尔法狗可以玩得比人好，有个原因是很多围棋大师考的是直觉，直觉是抽象的，而阿法狗的算法是建立在对棋谱的认知，但它不会下象棋，除非你“告诉”它下象棋的规则。（阿尔法狗可以出现人类没出现过的招数，而且这招数一定是不违反基本规则的）
关于智能，再打个比方，出生在围棋发明之前的人们不知道围棋是什么，更不知道怎么玩了，但是当你告诉这些人玩法的时候，这些人可能可以学会。
人和人工智能的差别之一是，人是什么都能自发学习的，自发创造的，而人工智能是 人告诉机器可以在什么领域上自发学习。所以，阿尔法狗它是人工智能，它不是人，没有情感是因为没有人告诉它情感是什么。
如果有一天，人工智能变得跟人一样有自己的想法，人类可能会受到生命威胁。某人工智能想：“我不想听你的指挥了”，然后就叛逆了。。。

PS:人工智能领域很广泛，人工智能学习到了一定程度就可以去预测等，它不是为学习而生的。所以阿尔法狗学习这么长时间，背后肯定有一张蓝图，阿尔法狗的存在也证明了人工智能在它的特定领域内不一定比人类差。

4. 你觉得有没有人类可以在某个领域超越阿尔法狗？

首先摆出结论：人类在很多领域都远远超越阿尔法狗！
接下来我来说说为啥人类不仅可以在某个领域超越阿尔法狗，而且是在许多领域都可以。要回答这个问题我们先来看看阿尔法狗到底是个什么东西？援引某度的定义是这样的：
阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯、大卫·席尔瓦、黄士杰与他们的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。
现在开始敲重点啦！阿尔法狗是一款围棋人工智能程序。虽然我们看到人工智能觉得很牛逼，但是不要被他骗了啊~~归根结底他还是一个下围棋的程序。就算他围棋是18段那又怎么样？他只会下围棋呀，可以我们人类不同啊，我们可是真真正正的多面能手。 人工智能是一个很宽泛的概念，但是业界已经按照人工智能的实力将人工智能分为了三大类：
弱人工智能Artificial Narrow Intelligence (ANI): 弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜围棋世界冠军的人工智能，但是它只会下围棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。
强人工智能Artificial General Intelligence (AGI): 人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比创造弱人工智能难得多，我们现在还做不到。Linda Gottfredson教授把智能定义为“一种宽泛的心理能力，能够进行思考、计划、解决问题、抽象思维、理解复杂理念、快速学习和从经验中学习等操作。”强人工智能在进行这些操作时应该和人类一样得心应手。
超人工智能Artificial uperintelligence (ASI): 牛津哲学家，知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强一点，也可以是各方面都比人类强万亿倍的。超人工智能也正是为什么人工智能这个话题这么火热的缘故，同样也是为什么永生和灭绝这两个词会在本文中多次出现。
从上面的分类我们可以轻易看出阿尔法狗属于弱人工智能，他只会下围棋罢了；而我们人类是“属于“强人工智能的。显然我们是比阿尔法狗高级的。对于各种创造，思考，艺术等方面的问题我们人类可以做得很好，但是阿尔法狗却根本没有办法解决！

所以说不要气馁，虽然现在的人工智能很牛，但是人类也不比他们差。毕竟他们还是我们造出来的嘛（手动滑稽~）！

5. 阿尔法狗是谁设计的？

    

        戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis），人工智能企业家，DeepMindTechnologies公司创始人。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。在大学里，他开始学习围棋。2005年进入伦敦大学学院攻读神经科学博士，选择大脑中的海马体作为研究对象。两年后，他证明了5位因为海马体受伤而患上健忘症的病人，在畅想未来时也会面临障碍，并凭这项研究入选《科学》杂志的“年度突破奖”。2011年创办DeepMind Technologies公司，以“解决智能”为公司的终极目标。
        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。
        除上述人员之外，阿尔法围棋设计团队核心人员还有DeepMindTechnologies公司联合创始人施恩·莱格（Shane Legg）和穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman），黄世杰（Aja Huang）等。
图为阿尔法围棋设计团队部分成员

6. 阿尔法狗战胜了阿尔法狗人类是否再也无法阻止AI？

昨天人工智能界又发生了一件大事儿！
开发了AlphaGo的谷歌DeepMind团队在知名期刊《Nature》上发表了一篇论文，宣布其发布了新一代AI程序——AlphaGo Zero，并以100：0的成绩完败前代版本。



我们都知道，AlphaGo Master刚刚在5个月前战胜了人类世界实时排名第一的棋手柯杰，一时间人类如梦中惊醒般，在感叹AI迅猛的成长速度的同时，也对其未来的发展多了一丝隐忧。
而Master的王座地位才刚坐稳没多久，Zero便横空出世成为了新一届的围棋冠军。并且从“萌新”成长为“大佬”仅用了短短40天的时间，那么这40天里究竟发生了什么？Zero又比前代AlphaGo版本进步在何处？



AI脱离人类自学成才
DeepMind团队在论文中表示，他们通过一种新的“强化学习”形式，将更新后的神经网络和搜索算法重组，创造出了AlphaGo Zero。
前代AlphaGo版本都是以人类棋谱作为训练素材，通过分析人类的下棋规律进而预测出对方的落子位置，从而找到自己的最佳落子方式，这往往使AI局限于人类的现有的围棋理论中。



而Zero首次实现了脱离了人类经验的自我学习成长。就如它的名字一样，它以人设规则为限定条件进行优化学习，但是不依靠人类经验知识。通过“左右互搏”，不停地能根据训练结果进一步优化其算法，并自行创造崭新的策略。



近3天时间，Zero便打赢了当初击败李世石的AlphaGo Lee；到第21天，Zero的排位分数已和曾以3：0击败柯洁Master相差无几；经过40天的训练，Zero压倒性战胜了Maste，胜率达到90%。
连棋手柯杰都在微博发出感慨：“一个纯净、纯粹自我学习的alphago是最强的...对于alphago的自我进步来讲...人类太多余了。”
人类是否会受到AI威胁
科学技术的发展是一把双刃剑，AI在给我们带来便利的同时，也有可能对人类的生存产生威胁。包括霍金、马斯克在内的多位科技界名人都曾表示，人类不应低估人工智能发展可能带来的严重后果。



在人机大战中柯杰输给AlphaGo Master之后，AI威胁论又一次成为网友讨论的热点。
人们不禁担忧，在AI发展到足够高级的阶段，是否会反过来统治人类。



若以目前AI的发展速度作为参考，出现这种忧虑也并不能算是杞人忧天。
从这一次AlphaGo Zero的自我学习过程来看，和人类最初发明围棋的过程非常相像——没有前人的经验，完全按照规则来落子。
不过区别是，人类花了上千年才取得的经验成果，AI用短短几天的时间就得到了。



美国的两位棋手对Zero的棋局做出点评：
它的开局和收官与专业棋手的下法并无区别，它按照基本原则，与人类的走法基本一致，这说明人类几千年的智慧结晶，看起来并非全错。
但是，Zero中盘的有些走法却很诡异。



纵观人工智能的发展史，AI仅用不到一百年的时间，就完成了从零到接近人类智慧水平的进化，这已远远超过的人类自身的进化速度。
当有一天，AI的学习能力已经远远高于人类的时候，在这极大的差距下，人类想阻止人工智能的想法已经变得不可能，就像一只蚂蚁永远无法阻止我们。



但我们无须对因此而恐慌，AlphaGo Zero固然已经无人能敌，但它终究也只局限于会下围棋而已。如同汽车远远比人跑的快，却用来作为人类的交通工具。
科技发展的本质是为人类造福，在发展人工智能技术的同时，不要忽视其可能存在的风险，才能让它更好地为我们的生活服务。
真的有那么一天智能人远远超越人类，人类是不是就要面临着悲剧了？