科普一下AlphaGo的论文算法并谈谈自己的思考
alphago使用的主要算法
alphago使用的主要算法
AlphaGo是一种机器学习算法，用于人机对弈，采用自然语言处理、深度学习和搜索算法结合的方法。
AlphaGo由谷歌谷歌机器智能（Google DeepMind）团队开发，最初用于蒙特卡洛树搜索、深度神经网络和多层次棋谱学习，以及大规模机器学习。
AlphaGo使用了几种主要算法来实现训练过程。
首先，AlphaGo 使用蒙特卡洛树搜索算法来模拟游戏中的步骤，可以有效地计算出最佳的落子位置。
蒙特卡洛树搜索使AlphaGo可以准确地估算每一步的最佳落子位置，并在决策过程中做出无穷小的调整改进。
此外，AlphaGo还使用深度神经网络学习算法来训练。
这一算法可以从历史棋局数据中学习规则。
AlphaGo的深度学习算法可以利用多级神经网络，从历史棋局的特定棋步到整个棋盘的视角来模拟思考过程。
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【精编范文】alphago论文-精选word文档 (14页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==alphago论文篇一：浅谈Alpha Go所涉及的深度学习技术浅谈Alpha Go所涉及的深度学习技术作者注：关于Alfa Go的评论文章很多，但真正能够与开发团队交流的却不多，感谢Alfa Go开发团队DeepMind的朋友对我这篇文章内容的关注与探讨，指出我在之前那一版文章中用字上的不够精确，所以在此又作调整。
我之前文章提到的「全局」指的是跨时间点的整场赛局，很容易被误认为是某个特定时点整个棋盘的棋局，所以后面全部都修改为「整体棋局」。
此外，关于整体棋局评估，除了透过脱机数据学习的评价网络之外，还可以透过根据目前状态实时计算的不同策略评价差异(这项技术称之为Rollouts)，它透过将计算结果进行快取，也能做到局部考虑整体棋局的效果。
再次感谢DeepMind朋友的斧正。
在人类连输AlphaGo三局后的今天，正好是一个好时机，可以让大家对于AlphaGo所涉及的深度学习技术能够有更多的理解(而不是想象复仇者联盟中奥创将到来的恐慌)。
在说明Alpha Go的深度学习技术之前，我先用几个简单的事实总结来厘清大家最常误解的问题：AlphaGo这次使用的技术本质上与深蓝截然不同，不再是使用暴力解题法来赢过人类。
没错，AlphaGo是透过深度学习能够掌握更抽象的概念，但是计算机还是没有自我意识与思考。
AlphaGo并没有理解围棋的美学与策略，他只不过是找出了2个美丽且强大的函数来决定他的落子。
什么是类神经网络？其实类神经网络是很古老的技术了，在1943年，Warren McCulloch以及Walter Pitts首次提出神经元的数学模型，之后到了1958年，心理学家Rosenblatt提出了感知器(Perceptron)的概念，在前者神经元的结构中加入了训练修正参数的机制(也是我们俗称的学习)，这时类神经网络的基本学理架构算是完成。
alphago 蒙特卡洛算法
一、引言AlphaGo是一款由DeepMind公司开发的人工智能围棋程序，它在2016年击败了围棋世界冠军李世石，引起了全球的关注。
AlphaGo 的成功离不开蒙特卡洛算法的应用，在围棋中表现出色。
本文将介绍AlphaGo和蒙特卡洛算法的相关知识。
二、AlphaGo简介1. AlphaGo是由DeepMind公司研发的一款人工智能围棋程序，它利用深度学习和强化学习技术来提升自身的棋力。
2. 在2016年，AlphaGo击败围棋世界冠军李世石，成为全世界关注的焦点。
3. AlphaGo的成功背后离不开蒙特卡洛算法的应用，这一算法为它在围棋中实现了优异的表现提供了支持。
三、蒙特卡洛算法概述1. 蒙特卡洛算法是一种基于随机抽样的计算方法，主要用于求解某个问题的近似解。
2. 在围棋中，蒙特卡洛算法被用来评估棋盘上每个位置的价值，从而为AlphaGo选择最优的下棋位置。
3. 蒙特卡洛算法通过随机模拟大量的对局情况，从中统计得出每个位置的胜率，进而指导AlphaGo的下棋决策。
四、蒙特卡洛树搜索1. 蒙特卡洛树搜索是蒙特卡洛算法在围棋领域的具体运用，它结合了蒙特卡洛算法和树搜索技术，实现了对围棋局面的高效评估和决策。
2. 蒙特卡洛树搜索首先通过蒙特卡洛算法对可能的下棋位置进行模拟对局，然后利用树搜索算法对这些结果进行深入分析，找出最有希望的着法。
3. AlphaGo通过蒙特卡洛树搜索技术，能够更加全面地考量局面的变化和对手的应对，提高了自身的下棋水平。
五、蒙特卡洛算法的优势1. 蒙特卡洛算法具有较强的鲁棒性，能够处理复杂的、不确定的问题，这一特点使得它在围棋这类信息量大、变化复杂的领域表现突出。
2. 蒙特卡洛算法的随机性使得它能够全面地探索搜索空间，从而找到潜在的最优解，这也为AlphaGo的智能决策提供了可靠的支持。
六、蒙特卡洛算法的局限性1. 蒙特卡洛算法的计算复杂度较大，需要进行大量的随机模拟和计算，因此在实际应用中需要考虑时间和存储的成本。
AlphaGo是怎样模拟人类“思考”的
AlphaGo是怎样模拟人类“思考”的1月28日，谷歌的人工智能系统AlphaGo以5比0击败了职业棋手樊麾引发了围棋圈和人工智能圈的震荡。
这是在1997年IBM的国际象棋程序“深蓝”战胜了国际象棋冠军卡斯帕罗夫后，人工智能在围棋领域第一次在未让子的情况下击败职业选手。
那么AlphaGo的棋力究竟几何，到底是怎样模拟人类“思考”的呢？AlphaGo棋力如何在围棋人工智能程序方面，除了开源程序Pachi和Fuego，还有日本的Zen、韩国的DolBaram 和法国的CrazyStone。
按照以往的战绩来看，AlphaGo和Crazy Stone、Zen的战绩为495战，494胜，而且在让四子的情况下（让对方先下四个子），与Crazy Stone、Zen的胜利为77%和86%。
虽然还没有AlphaGo与韩国DolBaram交手的具体战绩，但这并不妨碍AlphaGo成为现阶段顶尖水平围棋人工智能程序。
职业棋手的段位是根据比赛成绩来确定的——根据胜、负、和的成绩计算积分，按照积分高低将棋手分为1-9段，而且段位会根据棋手在一定时间内的比赛成绩而上升或下降。
根据2014年12月31日公布的中国围棋职业棋手等级分排名，在让4子和5子的情况下战胜DolBaram的中国棋手（七段）连笑排名为第12位，而作为棋坛宿将的李世石（九段）的棋力则更胜一筹。
被AlphaGo击败的中国职业二段棋手樊麾，在棋力上与即将和AlphaGo交手的李世石，以及战胜DolBaram的连笑有着非常大的差距，但毕竟具备职业棋手的基本素质和水平。
就现今的战绩来看，AlphaGo基本具备不低于职业初段棋手的棋力。
如果AlphaGo的棋力与韩国DolBaram的水平相当，或仅仅是略优于DolBaram，那显然是无法战胜李世石的。
若是AlphaGo具备能在让6子的情况下战胜DolBaram的棋力，那么和李世石的比赛就有可能存在一定悬念了。
笔者在此斗胆做一个推测，也许在将来AlphaGo能与李世石一较高下，但就现阶段而言，AlphaGo战胜李世石的可能性并不高。
alphago算法原理
alphago算法原理
AlphaGo是一种基于人工智能的计算机程序，以围棋为主题。
该算法利用了深度强化学习和蒙特卡洛树搜索等方法。
AlphaGo的算法原理如下：
1. 数据收集：AlphaGo首先通过对数以百万计的围棋对局进行观察和分析，来学习围棋的规则、策略和知识。
2. 神经网络训练：使用深度神经网络来根据围棋局面的输入，输出对应的落子概率和胜率评估。
该神经网络利用了卷积神经网络和残差网络等结构，通过反向传播算法进行训练。
3. 强化学习：使用蒙特卡洛树搜索和增强学习，以找到最佳的落子策略。
蒙特卡洛树搜索是一种通过模拟大量可能的落子和对局来评估局面的方法，而增强学习则是根据最终结果对神经网络的参数进行调整，从而提高下一次搜索的准确性。
4. 自我对战：AlphaGo通过与自己进行多次对局，来不断优化神经网络和搜索算法。
这种自我对战的方式可以提高算法的实力，并且避免了过度拟合。
通过以上的步骤，AlphaGo可以学习和运用复杂的围棋策略，超越人类棋手的水平，并且在2016年成功击败了世界围棋冠军李世石，引起了广泛的关注。
alphago使用的主要算法
alphago使用的主要算法
AlphaGo是一种强大的人工智能系统，企图击败世界上最强大的人类围棋棋手。
它使用了一种叫做“深度强化学习”的复杂机器学习算法，它利用包括计算机视觉、自然语言处理和游戏决策逻辑在内的众多组件，在一定的范围内，能够像人类一样进行推理，识别游戏的正确策略，从而使用最佳位置移动棋子使得获胜的可能性更大。
AlphaGo使用的主要算法包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）以及单步迁移算法等。
其中，卷积神经网络（CNN）是一种由多个层次组成的网络结构，用于识别图像中特定的模式，而递归神经网络（RNN）则是一种神经网络，可用于模拟大脑的记忆和更深层
次的学习过程，它的示例可以帮助AlphaGo识别不同的棋局，以及分析每一步棋的正确策略，从而帮助它赢取比赛。
此外，AlphaGo还使用单步迁移算法，让它根据局面分析出当前最有可能赢得游戏的移动，以及移动最有可能带来胜利的情况。
这些算法在AlphaGo中共同起作用，使它能够为每一步棋做出深思熟虑的判断，并做出正确的决定。
CNN让 AlphaGo够识别图像中的模式，而RNN让它能够模拟人类大脑的学习过程，从而识别棋局的正确策略。
最后，单步迁移算法则可以帮助AlphaGo做出有利的决策，从而推动其一步步击败世界上的人类强棋手。
总的来说，AlphaGo的机器学习算法可以说是一个复杂而有效的系统，通过使用卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）以及单
步迁移算法，AlphaGo能够模拟人类大脑进行推理和抉择，最终帮助
它赢取比赛。
这种算法的使用，也让人们能够更好地理解机器学习，从而推动更多人工智能技术的发展。
alphago给人带来的启示
alphago给人带来的启示AlphaGo是一款由谷歌DeepMind开发的人工智能程序，它在围棋领域上达到了超越人类的水平，而这给我们带来了许多启示和思考。
首先，AlphaGo让我们更加认识到人工智能的威力和潜力。
在人类历史上，机器从来没有达到过如此高的智能水平，AlphaGo的出现让我们知道人工智能已经不再是科幻小说中的概念，已经开始在实践中产生巨大的作用。
它可以帮助我们解决许多复杂的问题，提高人类的生产力和创新能力。
其次，AlphaGo的成功表明了人类智力和技术的有机结合是取得成功的关键。
与人类大师的比赛过程中，AlphaGo不断从中学习，不断完善自己的算法和策略，最终超越了人类大师。
这表明机器和人类之间可以进行高效的协作，在实践中相互学习和相互成长。
因此，我们应该探索更多机器和人类互动的模式，分享知识和智慧，实现更高效的合作。
另外，AlphaGo的成功还启示我们要重视教育。
AlphaGo的开发者们花费了数年时间对其进行了训练和优化，而这背后是无数研究者和工程师的努力。
他们建立了龙门阵，输送了一批又一批的专业选手，打造了一整套训练路径和培养方法，最终将这种与生俱来的天赋充分发挥出来。
这表明一个成功的人工智能不仅取决于技术的进步，更需要人的智慧和教育的支持。
因此，我们应该重视人才和教育，提高人类自身的智慧和创新能力。
最后， AlphaGo还激发我们思考人类自身的定位和未来。
从某种意义上来说，AlphaGo的成功是对人类智力的一次压缩，它在某些方面超越了人类的思维能力。
这表明人类需要不断努力提升自身的智慧和创新能力，才能与机器赛跑。
但更重要的是，人类需要通过思考、探索和合作，找到自身的价值和未来发展的方向。
综上所述，AlphaGo的出现给我们带来了许多思考和启示，我们应该看到其带来的机遇和挑战，以更加开放、创新和合作的方式迎接未来的机遇。
深度强化学习探索AlhaGo背后的算法和思想
深度强化学习探索AlhaGo背后的算法和思想深度强化学习探索AlphaGo背后的算法和思想深度强化学习是通过深度神经网络结合强化学习算法来实现智能决策的一种方法。
AlphaGo是由Google DeepMind开发的一款深度强化学习程序，它在围棋比赛中击败了世界围棋冠军李世石，引起了广泛的关注。
本文将探讨AlphaGo背后的算法和思想。
一、深度神经网络深度神经网络是深度强化学习的核心组成部分。
它是由多个神经网络层组成的结构，每个神经网络层都包含多个神经元。
深度神经网络可以自动学习特征表示，从而提取输入数据的高层次特征。
在AlphaGo中，深度神经网络用于对围棋局面进行评估和价值估计。
二、强化学习算法强化学习是指智能体通过与环境的交互，通过不断试错来学习最优策略的一种方法。
在AlphaGo中，采用了蒙特卡洛树搜索算法和深度Q网络算法。
1. 蒙特卡洛树搜索算法蒙特卡洛树搜索算法是一种基于随机模拟的搜索算法，它通过模拟多次游戏来评估每个动作的价值。
在AlphaGo中，通过蒙特卡洛树搜索算法来选择最优的下一步棋。
2. 深度Q网络算法深度Q网络算法是一种基于Q-learning算法的深度强化学习方法。
它通过训练一个深度神经网络来估计每个动作的价值函数。
在AlphaGo中，通过深度Q网络算法来学习围棋局面的价值函数，从而选择最优的下一步棋。
三、AlphaGo的训练过程AlphaGo的训练包括两个阶段：监督学习和强化学习。
1. 监督学习阶段在监督学习阶段，使用大量的围棋对局数据来训练深度神经网络。
每个围棋局面都会被标记上人类专家的意见，作为标签来进行监督学习。
通过监督学习可以使深度神经网络学习到围棋局面的特征表示。
2. 强化学习阶段在强化学习阶段，使用蒙特卡洛树搜索算法和深度Q网络算法来改进深度神经网络的棋局评估能力和决策能力。
通过与自我对弈进行训练，AlphaGo可以逐渐提升自己的水平，并学习到更优秀的策略。
精选阿尔法狗大战议论文
精选阿尔法狗大战议论文【篇一：思考不能停止】近日于韩国首尔举办的人机大赛以1：4的人机比分结束引起了巨大轰动。
我们不难发现，科技进步的脚步越来越快，人工智能一点点的入侵我们的生活。
看似遥不可及。
可却近在咫尺。
小到我们家中的自动扫地机，大到谷歌人工智能系统“阿尔法狗”，其实它早已无处不在。
那么问题便已然产生，关乎人工智能，亦关乎人工智能对人类生活的影响，甚至可以将人工智能的范围扩大至整个科学技术的存亡。
这是一个无解的问题，因为它早已有了必然的答案。
科技进步的步伐不会停止，也决不会放缓。
那么应该如何呢霍金说：人工智能对人类产生威胁。
李开复讲人工智能未来将创造更多的价值。
这两个观点看似全然相反，事实上却并无任何矛盾。
对人类有威胁不代表不去做，对人类有益不代表会全然实施。
霍金与李开复的言论是不可否认的事实。
人类在计算一类事务上不可能超越机器，不肯超越人工智能。
无论是逻辑思考还是科学推理。
可以说当人类面对上人工智能时将毫无胜算。
然而，我们同样不可忽视的是，即使再强大的人工智能也是由人类开发设计的，由人类创造的。
所以，若说人类在哪一方面对人工智能占绝对优势，那必然是思考，是思想。
在人工智能这些科技产物中的世界是固定的，由一条条公式组成，不存在感情也不存在精神思考，是一个绝对的物质化世界。
他们执行的再复杂的命令，最终的结果无非是0和1。
他们的思考是单纯的且单薄的。
可以一览无遗的展现在别人面前。
正如《三体》中所刻画的三体人，他们拥有超水准的科学文明，可他们的精神文明却单薄的可怜，甚至无法理解人类的一个寓言故事。
这便是他们，也是人工智能的局限性。
他们没有自己的思想与思考，他们所能做的只有判断当前的情况，使用已有的命令去执行。
而人类不同。
我们知道，有些鸟儿是绝对不会被关在笼子里的，因为他们没一片羽毛都闪烁着自由的光辉。
这便是人类的思考，人类的不可入侵的精神世界。
人之所以不同于人工智能，便在于拥有自我思考的能力。
这种能力是他们能够不断创新的动力源泉，是他们精神文明发展的必要要求，也是人工智能永远无法理解与拥有的，更是人类能够掌握人工智能的重大筹码。
alpha go原理
alpha go原理AlphaGo是一种基于深度学习和强化学习原理的人工智能程序，它在围棋领域的突破引起了广泛的关注和讨论。
本文将从AlphaGo的原理出发，详细介绍其背后的技术和算法，并分析其对人工智能和人类思维的影响。
AlphaGo采用了深度学习技术，通过大量的训练数据来学习围棋的规则和策略。
它使用了卷积神经网络（CNN）来分析棋盘状态，并预测下一步最有可能的走法。
这种深度学习的方法使得AlphaGo能够具备较强的模式识别能力，从而更好地理解围棋的复杂性。
AlphaGo还运用了强化学习的原理，通过与自己对弈来不断提升自己的棋力。
它使用了蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）算法来选择最优的下法，并通过与预测结果的比较来优化网络模型。
这种强化学习的方法使得AlphaGo能够通过不断的实践和反馈来提高自己的棋艺，最终达到了人类顶尖职业选手的水平。
AlphaGo的突破在于它能够通过“自我对弈”来学习和进步。
在训练阶段，AlphaGo通过与自己进行大量的对弈，并从中学习和优化自己的模型。
这种自我对弈的方式使得AlphaGo能够不断挑战自己，并且从中发现新的策略和可能性。
这种“自我对弈”不仅仅是一种训练方法，更是一种思维方式。
它告诉我们，在面对困难和挑战时，我们可以通过不断地思考和实践来提高自己的能力，达到更好的结果。
AlphaGo的出现对人工智能和人类思维产生了深远的影响。
首先，它向我们展示了深度学习和强化学习在复杂问题上的强大能力。
通过大量的数据和不断的实践，AlphaGo能够超越人类的棋艺水平，这为我们在其他领域中应用人工智能提供了新的思路和方法。
AlphaGo的背后是一种新的思维方式，即“自我对弈”。
这种思维方式告诉我们，面对困难和挑战时，我们应该勇于挑战自己，不断思考和实践，找到解决问题的新方法和策略。
这种积极向上的思维方式对于我们个人的成长和发展，以及社会的进步和创新都具有重要的意义。
alphago原理
alphago原理
AlphaGo是一种人工智能系统，专门用于在围棋游戏中挑战人类职业选手。
它采用了一种深度学习算法和强化学习算法的结合方式来提高其对棋局的分析和决策能力。
AlphaGo的核心是一个由神经网络构成的模型。
该模型通过大量的训练数据进行深度学习，从而使其能够预测每一步棋的最佳选择。
与传统的计算机程序不同，AlphaGo并不依赖于固定的规则或启发式算法来进行决策，而是完全基于数据驱动的方法。
在训练阶段，AlphaGo会使用一种称为强化学习的算法来提高其棋局分析和决策能力。
它将与自己进行大量的对弈，并通过与专业棋手对局的经验来调整自身的参数，从而不断优化其棋艺。
这种强化学习的方式能够使AlphaGo逐渐学会更加准确地评估局势，并做出更加明智的决策。
经过大量的训练和优化，AlphaGo在2016年成功击败了世界围棋冠军李世石。
这次胜利引起了广泛的关注，并成为人工智能领域取得突破性进展的一个重要里程碑。
除了在训练过程中使用无监督学习来提高自己的棋艺，AlphaGo还能够通过解析人类职业棋手的棋谱来学习他们的技巧和策略。
它可以利用这些数据作为先验知识，进一步提高自己的决策能力。
AlphaGo的成功证明了深度学习和强化学习在复杂智能任务中
的潜力。
它不仅仅是一种在围棋领域取得突破的算法，还为人工智能技术在其他领域的应用提供了有益的启示。
alphago使用的主要算法有 遗传算法
alphago使用的主要算法有遗传算法AlphaGo是一款能够打败人类顶级围棋选手的AI程序，被广泛认为是AI领域的一个里程碑。
其中，AlphaGo使用的主要算法包括遗传算法（Genetic Algorithm），这种算法应用广泛，是一种求解最优解的常见方法。
遗传算法是模拟自然选择机制的一种优化算法，它以一种种基因的方式，不断优化基因组合，以求得最佳解决方案。
遗传算法的实现有很多步骤，下面我们将一步步来了解。
首先，遗传算法需要有一个初始种群，这个初始种群需要有一定数量的随机个体，每个个体包含若干基因，它可看作优化问题空间中的一种解；其次，遗传算法会基于某种规则，对这个种群进行选择，对于优质的个体，保留下来，而对于不优秀的个体，则淘汰掉，这一步也可以被称为选择操作；接下来，遗传算法会利用之前优秀个体的基因，通过交叉互换的方式，改变基因的排列顺序，以产生新的后代，这一步是交叉操作；然后，遗传算法会基于概率，产生一些随机变异事件，这一步是变异操作。
随着不断的迭代，整个种群将逐渐趋于最优解，减少个体失精现象的产生；最后，经过不断的迭代优化，遗传算法将找到一些最优的解，其实现方式可以是多种多样，比如求最优解、求次优解等等。
当然这一步可能会出现过拟合的现象产生，因此需要采用一些权衡的方法。
总体而言，遗传算法可视为一种基于自然选择机制的求解最优问题的算法，它的算法优点是可以在多维空间内快速地找到全局最优解作为解决方案。
在AlphaGo中，遗传算法作为其中的一个核心算法之一，成功地打败了人类围棋的顶级选手，向世人展示了AI的强大威力。
关于AlphaGo论文的阅读笔记
关于AlphaGo论文的阅读笔记2016 年 1 月 28 日，Deepmind 公司在 Nature 杂志发表论文Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search，介绍了 AlphaGo 程序的细节。
本文是对这篇论文的阅读笔记，以及关于人工智能和围棋进一步的一些想法。
>>>>声明：我是数学 PhD 和软件工程师，但不是人工智能领域的专家。
我也不会下围棋。
一、AlphaGo 总体上由两个神经网络构成，以下我把它们简单称为「两个大脑」，这并非原文中的提法，只是我的一个比喻。
第一个大脑（Policy Network）的作用是在当前局面下判断下一步可以在哪里走子。
它有两种学习模式：一个是简单模式，它通过观察KGS（一个围棋对弈服务器）上的对局数据来训练。
粗略地说：这可以理解为让大脑学习「定式」，也就是在一个给定的局面下人类一般会怎么走，这种学习不涉及对优劣的判断。
另一个是自我强化学习模式，它通过自己和自己的海量对局的最终胜负来学习评价每一步走子的优劣。
因为是自我对局，数据量可以无限增长。
第二个大脑（Value Network）的作用是学习评估整体盘面的优劣。
它也是通过海量自我对局来训练的（因为采用人类对局会因为数据太少而失败）。
在对弈时，这两个大脑是这样协同工作的：第一个大脑的简单模式会判断出在当前局面下有哪些走法值得考虑。
第一个大脑的复杂模式通过蒙特卡洛树来展开各种走法，即所谓的「算棋」，以判断每种走法的优劣。
在这个计算过程中，第二个大脑会协助第一个大脑通过判断局面来砍掉大量不值得深入考虑的分岔树，从而大大提高计算效率。
与此同时，第二个大脑本身通过下一步棋导致的新局面的优劣本身也能给出关于下一步棋的建议。
最终，两个大脑的建议被平均加权，做出最终的决定。
在论文中一个有趣的结论是：两个大脑取平均的结果比依赖两者各自得出的结果都要好很多。
近期看到AlphaGo算法最清晰的解读
最近DeepMind团队（google旗下）的AlphaGo（一个围棋的AI）以4:1战胜顶尖人类职业棋手李世石。
她到底是怎么下棋的？AlphaGo在面对当前棋局时，她会模拟(推演棋局)N次，选取“模拟”次数最多的走法，这就是AlphaGo认为的最优走法。
例如图中，所有没有落子的地方都是可能下子的，但在模拟中，右下那步走了79%次， 就选那一步了，就那么简单。
后面你会发现，“模拟”次数“最多”的走法就是统计上“最优”的走法。
1. 啥是模拟？模拟就是AlphaGo自己和自己下棋，相当于棋手在脑袋中的推演，就是棋手说的“计算”。
AlphaGo面对当前局面，会用某种（下面会讲）策略，自己和自己下。
其中有两种策略：往后下几步（提前终止，因为AlphaGo有一定判断形势的能力）；或者一直下到终局（终局形势判断相对简单，对于棋手简单，对于机器还有一定难度，但是这个问题已经基本解决）。
对于棋手来说就是推演棋局。
AlphaGo会模拟多次，“不止一次”。
越来越多的模拟会使AlphaGo的推演“越来越深”（一开始就1步，后来可能是几十步），对当前局面的判断“越来越准”（因为她知道了后面局面变化的结果，她会追溯到前面的局面，更新对前面局面的判断），使后面的模拟“越来越强”（更接近于正解，她后面模拟出来的着法会越来越强）。
怎么做到的？看她怎么模拟的。
注意，这里的模拟是下棋（线上）时的模拟，后面还会有个学习时的模拟，不要混淆了。
2. AlphaGo怎么模拟的？每次模拟中，AlphaGo自己和自己下。
每步中由一个函数决定该下哪一步。
函数中包括了以下几个方面：这个局面大概该怎么下（选点：policy net），下这步会导致什么样的局面，我赢得概率是多少（形势判断：value net 和rollout小模拟），鼓励探索没模拟过的招法。
这些英文名词后面会有解释。
模拟完一次后，AlphaGo会记住模拟到棋局，比如几步以后的棋局。
并且计算这时policy，value。
关于围棋人工智能阿尔法的观后感作文
关于围棋人工智能阿尔法的观后感作文围棋，这项古老而充满智慧的游戏，在人类文明的长河中闪耀了数千年。
然而，当人工智能阿尔法（AlphaGo）横空出世，它以一种前所未有的方式挑战并改变了我们对围棋的认知。
第一次听闻阿尔法战胜人类顶尖围棋选手时，我的内心充满了震撼与疑惑。
围棋，那可是人类智慧的结晶，是无数棋手穷其一生钻研的艺术，怎么会被一个机器轻易超越？带着这样的疑问，我开始深入了解阿尔法以及它所代表的人工智能技术。
观看阿尔法与人类棋手的对弈过程，就像是在目睹一场跨越时空的智慧较量。
每一步棋，阿尔法都展现出了超乎寻常的计算能力和战略眼光。
它不会被情绪左右，不会因为压力而犯错，始终以一种冷静、精准的方式进行着思考和决策。
这让我不禁思考，人工智能的优势究竟在哪里？是强大的计算能力？还是能够快速处理海量数据的能力？或许两者兼而有之。
但更重要的是，它能够从无数次的自我对弈和学习中总结经验，不断优化自己的策略。
相比之下，人类棋手虽然有着丰富的经验和直觉，但在面对复杂的局面时，难免会受到情绪、疲劳等因素的影响。
而且，人类的思维模式往往存在一定的局限性，容易陷入固有的套路和偏见。
然而，这并不意味着人类在围棋领域就失去了价值。
阿尔法的出现，反而激发了更多人类棋手去探索围棋的奥秘。
它让我们看到了围棋更多的可能性，也促使我们重新审视自己对于围棋的理解和追求。
从更深层次的角度来看，阿尔法的成功不仅仅是在围棋领域的突破，更是对整个人类社会的一次冲击和启示。
它让我们意识到，科技的发展正在以惊人的速度改变着我们的生活和思维方式。
在过去，我们总是认为只有人类才能拥有智慧和创造力，但阿尔法的出现让我们开始重新定义这些概念。
它告诉我们，机器也可以通过学习和进化，展现出类似于人类的智慧行为。
但这是否意味着未来的世界将完全由人工智能主导？我认为并非如此。
人工智能固然强大，但它终究是人类智慧的产物。
它没有情感、没有价值观、没有道德观念，这些都是人类所独有的特质。
AlphaGo论文解析-第01篇
AlphaGo论⽂解析-第01篇⽬录⽤AI下围棋是⼀个⾮常⼤的挑战，因为围棋具有巨⼤的搜索空间，也难以评估棋⾯和动作的好坏。
DeepMind提出了⼀种新的⽅法，即使⽤价值⽹络(value networks)来评估棋⾯好坏，使⽤策略⽹络(policy networks)来选择落⼦动作。
这两个⽹络的训练过程有⼀些创新，使⽤的训练数据有⼈类⾼⼿的对弈数据以及AI左右博弈的数据。
单纯的使⽤这两个⽹络，就可以达到蒙特卡洛树搜索（MCTS，以前的下棋程序主要⽤它）的⽔平。
Deepmind ⼜进⾏了创新，即把这两者（两个⽹络、MCTS）有机合并，最终达到了⾮常好的效果（打败欧洲冠军樊麾）。
具有完备信息的游戏都会有⼀个最优的价值函数(value function)，，它能够在任何的状态s（棋⾯）下知道游戏的最终胜负。
其实就是穷举的思想，做法就是在某个状态下，递归的向下展开游戏树，然后就知道所有落⼦位置的精确胜率。
但是，展开⼀棵游戏树是不可能的，因为复杂度太⾼为，b表⽰游戏的宽度（可以落⼦的位置数），d是深度（游戏的长度）。
所以就需要对价值函数进⾏近似，可以从两⽅⾯⼊⼿：1.减少搜索深度：通过位置评估的⽅式，对树的搜索进⾏截断。
⽐如搜索到某个状态s，使⽤⼀个近似函数来预测当前价值，就不继续向下展开游戏树了。
2.减少搜索宽度：在某个状态下，不对所有的可以落⼦的位置进⾏搜索，⽽是通过落⼦位置采样的⽅式，也就减⼩了搜索宽度。
落⼦的采样可以服从策略的分布。
使⽤残差⽹络的架构，将棋盘状态编码为19*19的张量（19是棋盘⼤⼩）作为输⼊，来训练价值⽹络和策略⽹络。
⽹络的训练分成了⼏个阶段：1.训练监督学习策略（SL）⽹络，使⽤的是⼈类围棋专家的对弈数据。
使⽤相同的⽅法，再训练监督学习策略⽹络，该⽹络更⼩，推理速度更快。
2.训练强化学习策略（RL）⽹络，该⽹络训练参数以的参数为起点，使⽤左右博弈产⽣的数据，进⾏强化学习，可以理解成对的进⼀步提升。
译文丨AlphaGo论文：精通围棋——深度神经网络和搜索树
译文丨AlphaGo论文：精通围棋——深度神经网络和搜索树王目宣刘伟人机与认知实验室摘要因为巨大的搜索空间、评价棋局局面和落子的困难性，围棋历来被认为是最具挑战人工智能的传统游戏。
本文介绍了一种下围棋的新方法：使用价值网络来评估棋局局面，使用策略网络来选择落子。
这些深度神经网络是由有监督学习和强化学习共同训练完成的，其中有监督学习是由人类专家的下棋记录训练的，强化学习是由计算机“自我弈棋”不断学习的。
在没有任何前瞻性搜索的情况下，深度神经网路经过数以千计的自我对战就能达到蒙特卡洛搜索树围棋程序的最高水平。
本文还介绍了一种综合使用蒙特卡洛搜索树、决策网络和价值网络的算法。
通过本文使用的算法，AlphaGo以99.8%的胜率大胜其他围棋程序，而且以5:0完胜欧洲围棋冠军樊麾。
这是计算机程序历史上第一次在“全尺寸”棋盘上战胜人类职业围棋棋手，完成了以前被认为是至少十年之遥历史创举！0 前言完全信息可知的游戏都有最优化价值函数，它在考虑所有游戏参与者完美决策的情况下，决定当前棋局局面下的最好输出。
这些游戏可能通过包含的搜索树来递归的计算价值函数，其中b代表游戏的广度（每个棋局局面的合法落子总数），d代表游戏的深度（游戏前瞻的步数）。
在一些大型游戏中穷举搜索（暴力搜索）是不可行的，比如国际象棋（、围棋（），但有效的搜索空间却可以用以下两个一般原则减少。
第一，搜索的深度可以通过棋局位置的评估来减少：在棋局状态s的情况下，通过近似价值函数（评价当前棋局局面）对搜索树剪枝并替换子树。
这种方法已经在国际象棋、跳棋、奥赛罗棋（黑白棋）等方面达到超人类水平，但是由于游戏的复杂性在处理围棋时还很棘手。
第二，搜索的广度可以通过策略函数p(a|s)抽样着法来减少：p(a|s)是给定当前棋局状态s下着法的条件分布。
例如，蒙特卡洛系列方法利用策略函数对双方棋手抽样长序列的棋局着法，在从而在不剪枝的情况下搜索到最大深度。
这系列算法能提供有效的位置评价，并在西洋双陆棋（backgammon）、拼字游戏（Scrabble）方面达到超人类水平，但在围棋方面也就达到弱的业余水平。
AlphaGo 具体是怎么思考的？
AlphaGo 具体是怎么思考的？看了 AlphaGo 和李世乭九段这 5 场比赛之后，你知道 AlphaGo 是怎么思考的吗？其实，AlphaGo 的“思考”和人类的思考有些相似，所以它的胜利才显得意义重大。
想要知道 AlphaGo 怎么下围棋，简单了解围棋的规则非常重要。
10 分钟围棋入门顾名思义，“围棋”的要点在于“围”。
围棋棋盘是 19 × 19 的格状棋盘，黑子和白字在交叉点上交替落子，哪一方“围”的地盘大便获胜。
如何计算“地盘”？每当棋盘上落下一子，便会出现与该子横或竖相邻的四个交叉点，这四个点被称为“气”，一颗棋子最多拥有四口“气”，斜方向相邻的交叉点不是气。
横或竖相邻的同色棋子可以共用“气”。
如果一个字或几个字周围所有的气都被对方棋子占据，没有气的棋子就是死子。
左侧图中 A 点若落下白字，则两颗黑子没有气，被杀死提走。
在这样的规则要求下，胜负的关键便在于如何高效地用棋子占据更大的地盘，同时还要防止对方将你已经占据的位置围死。
围棋开局时一般从靠近边缘的地方开始落子也是因为相对于棋盘中央，边缘方便用更少的棋子占据更大的地方。
围棋棋盘一共有 361 个落子点，平均分配的话，一方棋子占据的位置加上活棋围住的落子点只要超过 180.5 个就会胜利。
但先落下第一个子的黑棋占有优势，按照中国规则，在计算棋子数量时，黑棋必须减掉 3 又 3/4 子，也就是必须超过 185 子才能获胜。
有的棋局会在未下完时，便因为对方已经占据了无法追赶的优势而认输。
而有的棋局双方会进行到“收官”的阶段，这里不再展开。
以上，是围棋的简单的基础规则，但因为棋盘很大，围棋的战术千变万化。
AlphaGo 如何思考说起这个，“穷举”、“蒙特卡罗树算法”、“深度学习”等等一大堆术语经常出现。
所谓 “深度学习”，是 AlphaGo 围棋训练的第一步，将人类棋谱输入计算机，学习人类的落子习惯。
这种“识别”与人脸识别、图像分类等搜索技术类似。
alphago使用的主要算法有 遗传算法
alphago使用的主要算法有遗传算法
Alphago是谷歌DeepMind公司开发的一款人工智能程序，运用
了多种算法来实现其强大的围棋下棋能力。
其中最重要的算法之一就是遗传算法。
遗传算法是一种基于进化论思想的优化算法，通过模拟自然进化的过程来搜索最优解。
其基本思想是将问题转化为染色体编码，然后利用交叉、变异等操作对染色体进行操作，从而获得更优的解。
在Alphago中，遗传算法主要应用于选择最佳的下法。
它通过对已有的棋谱进行深度学习，学习出每一步下棋的可能性，并且根据遗传算法选取出最优的下法。
这就使得Alphago得以在与人类棋手对弈中取得惊人的胜率。
遗传算法的优势在于可以在大规模搜索空间中找到最优解。
在围棋这样的复杂问题中，遗传算法能够处理决策树庞大、分支繁多的情况，而且能够在有限时间内得到一个可靠的解决方案。
此外，遗传算法在解决多目标优化问题中也非常有效。
然而，遗传算法也存在一些缺点，例如可能会陷入局部最优解、选择适应度函数困难等。
因此在实际应用中，需要根据问题本身性质选择适合的算法。
总的来说，Alphago的成功得益于多种算法的综合应用。
遗传算法在其中扮演了一个至关重要的角色，使得其在围棋领域中无人能敌。
随着人工智能技术的不断发展，遗传算法等优化算法的应用将更加广泛，为各种复杂问题的解决提供有力支持。
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科普一下AlphaGo的论文算法并谈谈自己的思考
遥远地⽅剑星（farfromwhere）
二十年前我还是一名本科生的时候，就对计算机算法很感兴趣。
当时深蓝战胜了卡斯帕罗夫，大家都普遍会议论到围棋，并且基本的观点都一致，就是计算机虽然在国际象棋上战胜了人类，但是离在围棋上战胜人类还有相当遥远的距离。
没想到二十年后，我已经可以借助先进的4G通讯技术，实时收看AlphaGo在围棋上击败人类的全过程，真的是感慨万千。
虽然我不做科研很多年，但出于兴趣还是将DeepMind团队发表在Nature上的论文阅读了一遍。
之后发现，很多围棋爱好者、很多对AI感兴趣的人虽然在网上发表了诸多议论，但是很少有真正了解AlphaGo是怎样“思考”和下棋的。
考虑到很多AI领域、深度学习领域的专家不屑于科普AlphaGo的“算法”，而更多的人又不愿意去啃那篇论文，干脆我就来抛砖引玉，将AlphaGo的“思考过程”和大家做个普及性分享，并谈谈自己针对未来AI和深度学习领域的认识。
一、AlphaGo“思考”的过程
考虑到我们人类认识问题都愿意自顶向下，先看到全局再看局部。
所以我先介绍一下AlphaGo“思考”的全过程。
形象地说，AlphaGo有四个思考用的“大脑”，也就是DeepMind团队训练出来的四个神经网络，用论文中的符号表示，
就是Pπ、Pσ、Pρ和Vθ，为了方便起见，给它们起名为“快速走子网络”、“专家训练网络”、“自我提升网络”和“价值判断网络”。
前三个神经网络都以当前围棋对弈局面为输入，经过计算后输出可能的走子选择和对应的概率，概率越大的点意味着神经网络更倾向于在那一点走子，这个概率是针对输入局面下所有可能的走子方法而计算的，也就是每个可能的落子点都有一个概率，当然会有不少的点概率为0。
第四个神经网络是进行价值判断的，输入一个对弈局面，它会计算得出这个局面下黑棋和白棋的胜率。
简单的解释一下前三个网络的区别：“快速走子网络”是一个比较低水平但是计算量也很小的神经网络；“专家训练网络”的参数都是通过职业棋手对弈的棋局训练出来的，它的激活函数和具体的卷积核数量以及相应神经元数量会与“快速走子网络”有所不同，表现为计算量不同，水平也不同；“自我提升网络”是在“专家训练网络”的基础上，通过电脑自我对弈的大量棋局进行提升训练后的网络，理论上讲水平更高，计算量与“专家训练网络”是一样的，只是训练出来的参数不同。
训练好这四个神经网络之后，AlphaGo就可以开始与人对弈了。
对弈过程中，AlphaGo的“思考”是通过蒙特卡洛博弈树搜索和模拟来实现的。
大致步骤如下：
（1）假设当前棋局状态为St，对于每一种可选择的走法a，选择走a之后的棋局价值Q(St,a)与“专家训练网络”计算出的
走a的概率P(St,a)之和最大的那种a，记为a t。
注意，这里面的Q(St,a)不是简单的靠“价值判断网络”计算出来的，而是“价值判断网络”计算结果与蒙特卡洛模拟结果的加权平均；这里的P(St,a)也不是直接用“专家训练网络”计算出来的，而是正比于Pσ(St,a)／（1+N(St,a)），N(St,a)是（St，a）这个节点所经过的搜索次数，为了鼓励搜索模拟，“专家训练网络”所得到的走子概率用搜索次数进行了衰减。
（2）按照（1）中的方法继续搜索选择下一级节点，直到搜索下去碰上一个叶子节点，也就是原来没有再继续展开的、没有评估过的节点。
（3）将这个叶子节点S L展开，并用“价值判断网络”计算其价值Vθ（S L），然后用“快速走子网络”在这个节点的基础上进行多局自我对弈，根据多局对弈的胜负比率来估算胜率Z(S L)。
最后使用Vθ（S L）和Z(S L)的加权平均来估算此节点的胜率。
（4）将估算结果反向更新到这次搜索途经的全部节点，反向更新公式稍复杂，就不再列了，本来目的就是普及性介绍嘛。
（5）之后再从St开始，仍然按照（1）的规则重新搜索。
至于蒙卡搜索模拟到什么时候，取决于给AlphaGo多长的时间走一步棋，时间快到的时候，AlphaGo就停止搜索模拟，并以跟节点St下搜索途经次数最多的节点（因为每次都是选最佳节点搜索模拟，所以搜索结束后就以途经次数最多作为标准了）作为自己本步的着法。
以上就是AlphaGo思考的全过程，其实和人类很类似，有思考下一步着法的“大脑”，有判断局面价值的“大脑”，然后再向后推断若干步，确定自己的“走法”。
二、卷积神经网络（CNN）的极简介绍
下面简单介绍一下卷积神经网络。
先说神经网络，就是模拟人类或者动物大脑，用若干个神经元共同计算逼近某种复杂计算（函数）的方法。
其实任何一种价值判断都可以理解为某种多元函数，输入若干数据（信息），输出结论。
数学上可以证明，使用神经网络（多层）可以无限逼近这些多元函数。
拿围棋来讲，假设每种局面下会有一种或几种最理想的走法，那么就可以将局面作为输入，理想走法作为输出形成一类多元函数。
理论上，神经网络可以无限逼近这个函数。
由于围棋局面可以看成一个19＊19的图像，而卷积神经网络（CNN）又是处理图像比较理想的方法，所以DeepMind团队就使用了CNN。
当然CNN为什么设置为13层的神经网络，每层的卷积核有几个，激活函数是什么，使用什么样的误差传递函数来反向训练这个神经网络，这些都需要尝试，这才是DeepMind团队最主要的成果，当然论文里面也不会详细说了。
一个问题是，训练最基础的“专家训练网络”所使用的数据是大量职业棋手的棋局，但是没有理由认为职业棋手的走法就是最佳走法，所以这种训练实际上是用一种有误差的数据进行的，当然训练出来的神经网络也不会绝对理想。
但是，如果AlphaGo
真的在这种训练下达到高水平，以后可以考虑使用高水平AlphaGo自我对弈的棋局重新训练形成“专家训练网络”，也许效果会更好。
三、关于论文中的几个有趣事实
（1）“快速走子网络”计算一次需要2微秒，“专家训练网络”计算一次需要3毫秒。
（2）“快速走子网络”与专家走法的匹配准确度为24.2%，“专家训练网络”则为57%。
（3）“自我提升网络”和“专家训练网络”对弈胜率为80%。
（4）“价值判断网络”在使用职业棋手对局数据进行训练时，发生了过度拟合的情况，训练组偏差0.19而测试组达到0.37，说明泛化效果不好。
为了解决这个问题，改用了“自我提升网络”自我对弈3000万局作为“价值判断网络”的训练数据，基本解决了过度拟合的问题。
（5）DeepMind团队发现，在蒙特卡洛树搜索时，计算下一步走子概率使用“专家训练网络”效果要优于使用“自我提升网络”，虽然“自我提升网络”与“专家训练网络”对弈时胜率高达80%。
但是在训练“价值判断网络”时，使用“自我提升网络”自我对弈的棋局效果好于使用“专家训练网络”。
（6）计算上，多线程搜索使用CPU处理，策略和价值并行计算使用GPU处理。
单机版的AlphaGo使用了40个线程、48个CPU和8个GPU。
分布式版的AlphaGo使用了40个线程、1202
个CPU和176个GPU。
（7）分布式版本对单机版的胜率为77%。
四、澄清一些观点及个人思考
（1）AlphaGo有自己的“棋风”么？
从人类的角度看，某个固定版本的AlphaGo肯定会有自己的“棋风”，因为训练好的神经网络参数就决定了它会如何“判断”，蒙卡搜索算法又决定了它的“思考”过程，这些综合在一起就形成了它的走棋风格。
但是这种风格是在大量数据训练后形成的，肯定与人类的风格很不一样。
它未必有系统的、前后一致的特点，它的风格更多体现在某种局面下会有怎样的判断倾向。
当然，是否能够被人类准确抓住不好说。
（2）AlphaGo在第四局“抽风”的bug好解决么？
个人认为不好解决。
训练形成的神经网络里面有大量的参数，这些参数都不是程序员设定的，而是软件自己学习形成的。
如果这些参数不尽合理，在某些局面下会误判，那么可能的解决办法就是重新训练或者加强训练，绝不可能由哪个人直接修改某些参数来消除bug。
严格的说，没有哪个人敢随意修改神经网络参数，所以在与李世石这五局对局过程中，AlphaGo版本是没有任何变化的。
（3）关于人工智能在深度学习技术下的可能发展？
首先，个人认为那种能够威胁人类的AI还远远看不到希望，目前的AlphaGo是在“监督”下学习，还算不上完全自我学习。
即使不久的将来能自我学习了，也不过是针对围棋，并不是万能的“学者”。
我觉得人类还没必要担心AI会威胁人类。
其次，AI这次在围棋上战胜人类顶尖高手，基本证明了所谓的“棋感”、“棋风”、“大局观”等围棋高手所谈论的虚的能力，并不是人类独有的，经过训练的神经网络也会有。
所以，随着技术的进步，我相信电脑也会能够欣赏艺术（音乐、画作、小说、笑话），能够创作文学、艺术作品，能够针对不同的情况形成自己的“情绪”。
但是这些都不是人类害怕AI的理由，因为这些始终都是通过计算实现的，其实是我们人类可控的。
未来的AI可以帮助人类搞科研、分析数据、协助医疗、创作诗歌、写新闻报道等等，我相信这些都会是人类科技的进步，都会让生活更美好。
当然在享受这些美好的同时，也需要记住，世界上所有的事情都是双刃剑，AI也可以用来骗人、作恶，这就需要善良的人类通过有效的管理措施和监督措施，通过法律，禁止人们开展“坏”AI的研究。
2016/3/15 00:06
赵昊彤。