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      3月9日12點(diǎn)，舉世矚目的谷歌圍棋（Alpha GO）挑戰(zhàn)李世石的“人機(jī)大戰(zhàn)”在韓國首爾鈡路區(qū)fourseasons酒店正式打響，有關(guān)“人工智能”的信息更是引發(fā)人們的關(guān)注。

 

 

Alpha GO主要功能

 

      位于英國倫敦的谷歌旗下DeepMind公司的戴維·西爾弗、艾佳·黃和杰米斯·哈薩比斯與他們的團(tuán)隊，開發(fā)了一個叫“AlphaGo”的程序，利用“價值網(wǎng)絡(luò)”去計算局面，用“策略網(wǎng)絡(luò)”去選擇下子。訓(xùn)練這些深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的，是對人類專業(yè)棋局的監(jiān)督學(xué)習(xí)以及讓它和自己對弈的增強(qiáng)學(xué)習(xí)。

 

    “AlphaGo”程序在和其他圍棋程序的對抗中獲得了99.8%的勝率，并且在一項競賽中以5比0的成績戰(zhàn)勝了歐洲圍棋冠軍。計算機(jī)程序能在不讓子的情況下，在完整的圍棋游戲中擊敗專業(yè)選手，這還是第一次。原本人們認(rèn)為，要到10年后人工智能才能達(dá)到這一成就。

 

  系統(tǒng)原理

 

      作為一種人工智能系統(tǒng)，AlphaGo擁有兩個大腦，落子選擇器 （Move Picker）和棋局評估器 （Position Evaluator）。這也基于兩個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，policy network與value network。二者極大地降低了需要考慮的搜索空間的復(fù)雜度，前者降低搜索的廣度，后者降低搜索的深度，很像人腦在下圍棋時憑直覺快速鎖定策略的思維。

 

      集合了3000萬種職業(yè)棋手的下法，數(shù)百萬次深度學(xué)習(xí)與自我對戰(zhàn)，十分接近帶著直覺和第六感的人類大腦，能以57%的概率預(yù)測與其對陣人類的水平。

研發(fā)者表示，AlphaGo有自己學(xué)習(xí)和進(jìn)化的能力。人類在長時間的比賽中會因疲勞而犯錯，但電腦程序不會，人類可能一年只能下一千盤棋，而AlphaGo一天就能下一百萬盤。