遛狗小编
阿法狗用的什么算法
答：阿尔法围棋（AlphaGo）的主要工作原理是“深度学习”
“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法
一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出
这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样
主要包括4个部分：1.走棋网络（PolicyNetwork），给定当前局面，预测/采样下一步的走棋
2.快速走子（Fastrollout），目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍
3.估值网络（ValueNetwork），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜
4.蒙特卡罗树搜索（MonteCarloTreeSearch，MCTS)，把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统
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
为何阿法狗会被打败？
答：原因在于阿法狗—零”（AlphaGo Zero）的新程序不需要任何人类指导的条件下，迅速“自学成才”
为了赢得这场比赛，科学家在训练“阿法狗”时，同时用到了监督式学习（基于上百万种人类专业选手的下棋步骤）和基于自我对弈的强化学习
其训练过程长达几个月，用到多台机器和48个TPU（神经网络训练所需的专业芯片）
此次在最新论文中，英国深度思维公司“阿法狗”项目主要负责人戴维·西尔弗、戴密斯·哈萨比斯及其同事，报告了新版“阿法狗”软件——“阿法狗—零”
与前辈版本在刚开始学习围棋时要依靠人类知识不同，新软件的学习从“零”开始，且单纯基于与自己的对弈，人类的输入仅限于棋盘和棋子，没有任何其他数据
“阿法狗—零”仅使用一台机器和4个TPU，依靠一张经过训练的神经网络来预测程序自身的棋步和棋局的赢家，在每次自我对弈中飞速进步
通过几天的训练——包括近500万局自我对弈——“阿法狗—零”已能够超越人类并打败所有之前的“阿法狗”版本
在程序训练的过程中，它独立发现了人类用几千年才总结出来的围棋规则，还建立了新的战略，为这个古老的游戏带来新见解
阿法狗是什么意思啊？
答：有只牛逼的狗叫阿尔法，出生在英国，后来被google领养去了
听说围棋很厉害
阿法狗有学习能力吗
答：1、据李世乭透露，当时谷歌有3个人选，李世乭、柯洁、井山裕太，首先找的李世乭，如果李世乭不能应战，谷歌应该会依次联络柯洁、井山，看后者能否应战
据说，如果柯洁应战，比赛地点将选在香港
2、为什么把李世乭放在第一顺序上
首先是时间点，当时是去年梦百合杯决赛前夕，柯洁虽然是2015年等级分第一，但当时只拿了两个世界冠军，而李世乭是10年来都居于世界顶尖水平，已经拿了18个世界冠军（含4个亚洲杯冠军，相当于世界冠军），又杀入了梦百合杯决赛，无论从知名度还是影响力上，柯洁都不如李世乭
如果战胜了柯洁，别人可能会说柯洁发挥不稳定、大赛经验不足云云，而如果战胜李世乭，则会更有说服力
3、谷歌无法预料柯洁在梦百合即随后的贺岁杯、农心杯上以5比2比分领先李世乭，在世界等级分上继续排名第1，难免会让人觉得李世乭并非世界第一人，即使击败了李世乭也不等于击败了人类，也许这么说也不无道理
如果柯洁能够在今年继续保持等级分第一，并表现出世界统治力的话，不排除谷歌在击败李世乭的前提下再联系挑战柯洁的可能性（事实上，围棋TV已传出此消息，称谷歌在联系挑战中国棋手）
当然，如果AlphaGo没有战胜李世乭，那估计下次还会继续挑战小李
阿法狗怎么看到
答：科学研究要有道德要求科学技术是中性的，可以用以造福人类，也可以用以祸害人类
随着技术的发展，技术的威力越大，它能带来的效果越来越大，可能的恶果也会越来越严重，产生的影响会是全球性的和全人类的
实际上人类早就拥有了毁灭自己的能力
一旦发生核战争，现在的核武器储备足以把人类毁灭很多次了
全球气候变暖、环境问题同样让人类的生存面临困境，这也与技术的发展有关
至于人工智能，在可预见的未来还没有达到足以让我们担忧的地步
阿尔法棋只是一个下棋程序，虽然能战胜世界冠军，但也只是个下棋程序，不给它编程它别的什么都不会做，更不会真正的思考，比如它对李世石的第四盘第97手下出了任何人类棋手都不可能下的自杀式臭棋，表明它其实没有智能、不会真正下棋
它能战胜世界冠军令人惊讶，但是为此夸大人工智能的成就，为此忧心忡忡担心未来有一天人工智能会失控、人类会被人工智能控制甚至被灭绝，则大可不必，是科幻电影、科幻小说看多了
有人问，你能理解智商2千的人工智能吗？未来真有那样的人工智能，也不过意味着其思维更严密、更敏捷、判断力更强、解决某些问题更快而已，有什么恐怖的？对未来人工智能胡思乱想的人，有的是工程师思维，以为世界上的东西都能够量化、数字越大越好而且增长没有止境
但世界不是这样的直线
当然，和所有的技术一样，人工智能是福是祸，取决于人们怎么用它
如果将来人工智能毁灭了人类，那也不是它自己的选择，而是被人类滥用，比如被用来作为武器
既然科技是中性的，就要求科学家、工程师在从事研究的时候要有伦理、道德要求
不过我们也不要把科学家、工程师设想得太可怕
如果未来真的出现威胁人类生存的全球危机的话，那也不太可能是某个疯狂科学家所为，而是某个疯狂政客或军事狂人滥用权力的结果
阿法狗用的什么算法？
答：阿尔法围棋（AlphaGo）的主要工作原理是“深度学习”
“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法
一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出
这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样
主要包括4个部分：1. 走棋网络（Policy Network），给定当前局面，预测/采样下一步的走棋
2. 快速走子（Fast rollout），目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍
3. 估值网络（Value Network），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜
4. 蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS)，把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统
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
阿法狗围棋水平到底有多高
答：阿法狗其实是没有围棋水平的,甚至连人工智能都算不上,你可以当它是一个超级储存软件,阿法狗分为两部分,一部分是用来储存棋谱,一部分是用来乱下,阿法狗和人对战是这样进行的,它会首先按照储存好的棋谱来下已度过前期,但到了中後期,这时围棋的千变万化就出来了,没有了棋谱,阿法狗就会开始乱下,乱下完之後,阿法狗就会知道,原来这麼下会赢,这麼下会输,他的储存系统就会把下赢的棋谱记下,以此重复!所以阿法狗刚面世就是放到网上让他下棋,这就是所谓的学习,现在的人类已经不可能在围棋领域下赢阿法狗了!
如何向一个科盲解释阿法狗算法的复杂性
答：阿尔法围棋（AlphaGo）的主要工作原理是“深度学习”
“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法
一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出
这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样
主要包括4个部分：1. 走棋网络（Policy Network），给定当前局面，预测/采样下一步的走棋
2. 快速走子（Fast rollout），目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍
3. 估值网络（Value Network），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜
4. 蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS)，把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统
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
阿法狗用的什么算法
答：阿尔法围棋（AlphaGo）的主要工作原理是“深度学习
是指多层的人工神经网络和训练它的方法“一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入”通过非线性激活方法取权重
再产生另一个数据集合作为输出，这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量
多层组织链接一起，形成神经网络，进行精准复杂的处理“就像人们识别物体标注图片一样”采样下一步的走棋，但在适当牺牲走棋质量的条件下，3.估值网络（ValueNetwork），给定当前局面
MCTS)
形成一个完整的系统，阿尔法围棋（AlphaGo）是通过两个不同神经网络，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”去处理围棋棋盘的定位
为何阿法狗会被打败？
答：（AlphaGo Zero）的新程序不需要任何人类指导的条件下，为了赢得这场比赛
科学家在训练，同时用到了监督式学习（基于上百万种人类专业选手的下棋步骤）和基于自我对弈的强化学习，其训练过程长达几个月
用到多台机器和48个TPU（神经网络训练所需的专业芯片），此次在最新论文中
阿法狗“项目主要负责人戴维·西尔弗、戴密斯·哈萨比斯及其同事”软件——”与前辈版本在刚开始学习围棋时要依靠人类知识不同”新软件的学习从
且单纯基于与自己的对弈”人类的输入仅限于棋盘和棋子，没有任何其他数据，仅使用一台机器和4个TPU
依靠一张经过训练的神经网络来预测程序自身的棋步和棋局的赢家“在每次自我对弈中飞速进步”
阿法狗是什么意思啊？
答：有只牛逼的狗叫阿尔法，后来被google领养去了
阿法狗有学习能力吗
答：科学研究要有道德要求科学技术是中性的，也可以用以祸害人类
随着技术的发展，技术的威力越大，它能带来的效果越来越大，可能的恶果也会越来越严重，产生的影响会是全球性的和全人类的
实际上人类早就拥有了毁灭自己的能力
一旦发生核战争，现在的核武器储备足以把人类毁灭很多次了
全球气候变暖、环境问题同样让人类的生存面临困境，这也与技术的发展有关
至于人工智能，在可预见的未来还没有达到足以让我们担忧的地步
不给它编程它别的什么都不会做，更不会真正的思考，比如它对李世石的第四盘第97手下出了任何人类棋手都不可能下的自杀式臭棋，表明它其实没有智能、不会真正下棋
它能战胜世界冠军令人惊讶，但是为此夸大人工智能的成就，为此忧心忡忡担心未来有一天人工智能会失控、人类会被人工智能控制甚至被灭绝，你能理解智商2千的人工智能吗？未来真有那样的人工智能，也不过意味着其思维更严密、更敏捷、判断力更强、解决某些问题更快而已，对未来人工智能胡思乱想的人，有的是工程师思维，以为世界上的东西都能够量化、数字越大越好而且增长没有止境
人工智能是福是祸，如果将来人工智能毁灭了人类，而是被人类滥用
阿法狗怎么看到
答：科学研究要有道德要求科学技术是中性的，可以用以造福人类，也可以用以祸害人类
随着技术的发展，技术的威力越大，它能带来的效果越来越大，可能的恶果也会越来越严重，产生的影响会是全球性的和全人类的
实际上人类早就拥有了毁灭自己的能力
一旦发生核战争，现在的核武器储备足以把人类毁灭很多次了
全球气候变暖、环境问题同样让人类的生存面临困境，这也与技术的发展有关
至于人工智能，在可预见的未来还没有达到足以让我们担忧的地步
阿尔法棋只是一个下棋程序，虽然能战胜世界冠军，但也只是个下棋程序，不给它编程它别的什么都不会做，更不会真正的思考，比如它对李世石的第四盘第97手下出了任何人类棋手都不可能下的自杀式臭棋，表明它其实没有智能、不会真正下棋
它能战胜世界冠军令人惊讶，但是为此夸大人工智能的成就，为此忧心忡忡担心未来有一天人工智能会失控、人类会被人工智能控制甚至被灭绝，则大可不必，是科幻电影、科幻小说看多了
有人问，你能理解智商2千的人工智能吗？未来真有那样的人工智能，也不过意味着其思维更严密、更敏捷、判断力更强、解决某些问题更快而已，有什么恐怖的？对未来人工智能胡思乱想的人，有的是工程师思维，以为世界上的东西都能够量化、数字越大越好而且增长没有止境
但世界不是这样的直线
当然，和所有的技术一样，人工智能是福是祸，取决于人们怎么用它
如果将来人工智能毁灭了人类，那也不是它自己的选择，而是被人类滥用，比如被用来作为武器
既然科技是中性的，就要求科学家、工程师在从事研究的时候要有伦理、道德要求
不过我们也不要把科学家、工程师设想得太可怕
如果未来真的出现威胁人类生存的全球危机的话，那也不太可能是某个疯狂科学家所为，而是某个疯狂政客或军事狂人滥用权力的结果
阿法狗用的什么算法？
答：阿尔法围棋（AlphaGo）的主要工作原理是“是指多层的人工神经网络和训练它的方法“一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入”通过非线性激活方法取权重
再产生另一个数据集合作为输出，这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量
多层组织链接一起，形成神经网络，进行精准复杂的处理“就像人们识别物体标注图片一样”采样下一步的走棋，但在适当牺牲走棋质量的条件下，给定当前局面
MCTS)
形成一个完整的系统，阿尔法围棋（AlphaGo）是通过两个不同神经网络，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”去处理围棋棋盘的定位
阿法狗围棋水平到底有多高
答：阿法狗其实是没有围棋水平的,甚至连人工智能都算不上,你可以当它是一个超级储存软件,一部分是用来储存棋谱,它会首先按照储存好的棋谱来下已度过前期,这时围棋的千变万化就出来了,没有了棋谱,阿法狗就会开始乱下,乱下完之後,阿法狗就会知道,原来这麼下会赢,这麼下会输,他的储存系统就会把下赢的棋谱记下,
如何向一个科盲解释阿法狗算法的复杂性
答：阿尔法围棋（AlphaGo）的主要工作原理是“深度学习
是指多层的人工神经网络和训练它的方法“一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入”通过非线性激活方法取权重
再产生另一个数据集合作为输出，这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量
多层组织链接一起，形成神经网络，进行精准复杂的处理“就像人们识别物体标注图片一样”预测/，采样下一步的走棋，但在适当牺牲走棋质量的条件下，3. 估值网络（Value Network），给定当前局面
MCTS)
形成一个完整的系统，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
