如何打造有史以来最强的AlphaGo

为了应对博弈的复杂性，AlphaGo结合了监督学习和强化学习的优势。 它被训练形成一个策略网络，将董事会上的情况作为输入，并为所有可能的下降位置生成概率分布。 然后，一个价值网络被训练成与自我对弈，在-1（对手的绝对胜利）到1（alphago的绝对胜利）的范围内，所有可能的下降位置的结果。

这两个网络本身都很强大，Alpha Go通过将它们集成到基于概率的蒙特卡洛树搜索（MCTS）中来实现其真正的优势。 新版Alpha Go生成大量自下棋，为次世代版本提供训练数据，循环往复。

在获取到博弈信息后，Alpha Go会根据政策网络，探索哪个位置既有高潜在价值又有高概率，然后确定最佳跌位。 在分配的搜索时间结束时，系统在模拟过程中最常检查的位置将成为Alpha Go的最终选择。 经过彻底的探索和对最佳动作的不断推测，Alpha Go的搜索算法能够在其计算能力中增加类似人类的直觉判断。

去。

每年，都有晚间杯全国业余围棋锦标赛的压轴大戏，职业棋手和业余棋手都拿过前六名，30年来每年都坚持，职业棋手和业余高手之间的棋局很难解释问题，在棋局中两个儿子， 业余高手基本都能赢，尤其是现在的业余高手从小就被班级培养，但后来没能通过固定阶段的考试，成为了职业棋手，但他们的实力并不逊色于职业棋手，所以，专业高手对于两个儿子来说肯定有些疲惫， 并不是说完全不可能，赵志勋也击败了小林悟和山城浩，到了两个儿子都在游戏的地步，但这种可能性是从这些年职业和业余交锋的结果来看，职业棋手已经让两位业余高手根本无法动弹。 像胡雨清这样的业余高手，很难分辨出一个职业棋手先下棋的胜负，现在要一个职业棋手让他生两个儿子，怎么下？

同理，阿尔法围棋虽然很厉害，但是在面对柯杰这样的职业高手时，如果他给儿子，那么100%押注柯杰会赢。 这个“人机大战”三部曲，第一局和第二局，柯杰和阿尔法围棋的差距确实存在，那么这个差距就是职业高手之间的差距，而不是职业和业余之间的巨大差距，阿尔法围棋让第一，双方还是有好胜负的，但让两个儿子，阿尔法围棋不太可能赢。 让两个儿子平时有职业和业余的差距，难道说阿尔法围棋和柯洁的差距就这么大吗？

让第一黑不粘在眼睛上，等于7个半目，让两个儿子不只是把15个目做得这么简单，把两个儿子放在棋盘上的威力相当于让30个目，如果有人说alphago可以让柯杰做30个目，那实在是太夸张了。

Alphago确实很厉害，深度学习深不可测，但我个人认为，它和人类顶级高手的水平差距应该在第一名和第二名之间，不可能把两者分开。

其实是左右手互相厮杀，知根知，套路是一样的，最终的结果可能与硬件、游戏规则、人为干预等非人工智能因素有关。

任何战斗的双方都有两种结局：一方输得很惨，双方都输得很惨。

两个alphagos之间的战斗，也就是两个人工智能机器人之间的战斗，结果是不确定的，可能是一场没有胜利的战斗，可能有赢家或输家，结果是不可预测的。

一输一赢，可能会有平局。

意识与人工智能之间的关系。

1.人工智能的本质。

人工智能是相对于人类智能而言的。 正是因为意识是物质运动的一种特殊形式，所以根据控制论的理论，用功能模拟的方法，制造出一台计算机来模拟人脑的部分功能，并将人类的部分智能活动机械化，这就是所谓的人工智能。 人工智能的本质是模拟人类思维的信息过程，是人类智能的物化。

虽然人工智能可以模拟人脑的某些活动，甚至在某些方面超越人脑的功能，但人工智能不会成为人类的智能，取代人类的意识。

2.人工智能与人类思维的本质区别。

人工智能是思维的模拟，而不是人类思维本身，认为“机器思维”和人脑思维可以等同，可以超越人脑思维是没有根据的。

1）人工智能是一个无意识的、机械的、物理的过程。人类的智力主要是一个生理和心理过程。

2）人工智能不是社交的。人类的智力是社会性的。

3）人工智能不具备人类意识所特有的能动性和创造能力。人类的思维会主动提出新问题并发明事物。

4）计算机可以取代甚至超越人类的部分思维能力，但与人脑相比，它超越了部分，不如整体。智能机器是人类意识的物化，它的出现和发展不仅取决于人类科学技术的发展水平，而且必须以对人类意识本身的理解为前提。 所以，总的来说; 人工智能无法超越人类智能的界限。

认为计算机可以思考，甚至超越人类思维，以及计算机和机器人将在未来统治人类的想法是完全没有根据的。

3.人工智能出现和发展的哲学意义。

1）人工智能的出现和发展，有力地证明了意识是人脑的功能和物质属性，证明了马克思主义关于意识本质的观点的正确性。

2）人工智能的出现和发展加深了我们对意识相对独立性和能动性的认识。机器思维，即人工智能，表明思维形式在思维活动中相对独立于思维内容，可以与人脑分化，具体化为机械和物理的运动形式，部分取代人类的思维活动。

3）随着科学技术的发展，人工智能将向更高的水平发展，进而推动科学技术、生产力和人类智慧向更高的水平发展，对推动人类社会的进步将发挥巨大作用。

以上是我的摘录，我个人不同意上述观点，我认为人工智能可以超越人类的智能，这是由他的身体属性决定的。 他的发展是不可估量的。 我不了解人工智能，是的。

自我学习、自我进化和社会属性。 在政治上，就是这样，就是这样。

愚弄一些无知的人。

Alphago依靠精准的专家评价系统（价值网络）、基于海量数据的深度神经网络（策略网络）和传统的人工智能方法蒙特卡洛树搜索相结合，可以通过左右拼搏来提升自己的水平。

会有赢家或输家，会有赢和输，不会有意外。

我认为输给瑞玛壁挂炉的几率更大。

杀死 1,000 个敌人，自己损失 800 个。

分法是输，组合是赢。

这场战斗充满了两个结局：一方输得很惨，另一方输得很惨。

用对方的长矛攻击盾牌，左右对战，实力相等的战斗。

结果，肯定有一个会输，估计输的机器人会杀死赢的机器人。

Alphago是基于大数据的，如果你们互相对弈，谁拥有大量的数据，谁就更有可能获胜。

那就看哪个智能机器人更发达了！ 它们都是人造产品，必须有高低之分，如果它们都是相同的机器人，那就要看程序的执行了！

然后系统就会崩溃，白天和黑夜。。。两个阿尔法戈最终陷入了混乱。

假设两个alphago足够强大，它们会像西洋双陆棋一样，按照目前的规则，如果没有禁令，它总是以黑或白获胜，而不是alphago1和alphago2会随机输赢。

这只是彼此之间的游戏，都是聪明的。 估计很难区分它们，毕竟设计程序是一样的。

如果alphago已经彻底解决了围棋算法，那么最终的结果是先出手，然后直接认输，因为没有可以赢的解法。

我猜阿尔法围棋会赢，人工智能也越来越强大。

最后都报废了，哈哈

最终，电脑崩溃，双方打成平手。

无论胜负，从来都是平局。

其实，阿尔法围棋之所以在下棋时像人类一样“聪明”，是因为它具有几个类似于人脑的功能，因此可以模仿人类国际象棋的步伐。

首先，它拥有数十万人类6-9段职业棋手的数据库。 Alphago模仿人类从中跌落的常见方式，根据谷歌透露的数据，模仿的准确率已经达到了57%。 换言之，仅凭这个特性，就能让Alphago拥有与人类高水平职业棋手一样的57%的择步概率。

这是“模仿大脑”。

其次，它可以根据选择“模仿大脑”计算出的下一步棋的不同选择，不断下落，直到获胜者被瓜分，并根据结果的反馈“模仿大脑”，从而优化棋路，这就是“学习大脑”。 如果两个alphago棋手对弈，其中一人直接使用该招式“模仿脑”的“模仿脑”，另一人选择“学习脑”优化的走法，后者有80%的获胜概率。

最后，它还具有“态势判断大脑”来判断当前态势的胜负，准确率接近80%。

有了这些特点，alphago就可以实现上述人类国际象棋的模式：

一招，视游戏情况而定，快速使用“模仿大脑”选择一招（通常为多项选择）;

第二步，对于每一个选择，都用“态势判断大脑”来判断跌倒后的态势，然后模拟后退一步。

在计算了基于模仿人类而选择的多种可能性后，Alphago将选择获胜机会最大的一种。

这也是有限范围内的合理解法，模拟人类的习惯，很多“愚蠢”的方法都会被自动排除。 它的学习和迭代方法和人类差不多，就像人类遇到火就感到疼痛，所以不再碰火，或者吃了食物觉得好吃，所以下次还会再吃，都是由经验反馈驱动的。

它具有学习功能，与他人下棋将学习如何与他人下棋。 事实上，Alpha Dog vs. Kejie 相当于与互联网上数千名玩过 Alpha Dog 的人对战 Kejie。