围棋人机大战背后与人工智能发展
纹枰论道——“数”拓新土 道不远人——围棋人机大战的意义
“数”拓新土道不远人——围棋人机大战的意义（李喆）震惊世界的人机大战一九九六年二月，计算机国际象棋软件“深蓝”挑战棋王卡斯帕罗夫，以二比四落败。
一九九七年五月，“深蓝”卷土重来，以三点五比二点五战胜卡斯帕罗夫。
此后，国际象棋软件不断变强，成为人类棋手学习的工具。
中国象棋、国际跳棋、五子棋、日本将棋……计算机在这些棋类项目迅速突破，很长一段时间里，围棋成了最后的堡垒。
二〇一五年十一月，北京举行了一次世界计算机围棋锦标赛，夺冠的韩国软件挑战中国职业棋手连笑，在受让四子、五子的条件下仍然落败，只在受让六子的条件下取得了胜利。
这样巨大的差距使人们认为，计算机在围棋竞技上击败人类棋手，仍然相当遥远。
“阿尔法围棋”（AlphaGo）的出现颠覆了这一判断。
二〇一六年一月，谷歌旗下“深度思维”（DeepMind）团队在英国《自然》杂志上发表文章，公布了“阿尔法围棋”在去年十月以五比零击败欧洲围棋冠军樊麾的棋谱，并确认将挑战韩国职业棋手李世石九段。
消息一出，举世关注。
李世石九段是近十几年世界围棋竞技赛场成绩最优者，获得过十四次世界冠军。
人机对弈之前，棋界大多数人认为李世石必胜无疑，科技界则大约一半人认为李世石会赢。
今年三月九日至十五日，围棋人机大战吸引了全世界的目光。
结果出乎多数人预料，“阿尔法围棋”以四比一的比分战胜了李世石。
震惊、兴奋、不解、怀疑……“阿尔法围棋”是怎么赢的？“阿尔法围棋”的“直觉”与“大局观”围棋是一个封闭的复杂空间，其复杂程度是棋类之最，人和计算机都难以通过暴力计算达到穷尽。
“阿尔法围棋”取得突破的核心在于深度学习方法，这一方法也是目前人工智能领域最热门的方向。
它构建了两套神经网络，对人类大量的棋谱进行学习，在此基础上进行“左右互博”，即自对弈学习。
深度学习的一大特点是，它不依赖于任何对象的具体知识，只需通过大量图像和结果的比对就能完成学习。
深度学习的方法在二〇〇六年就已经出现，但在近年大数据的背景下才展现出惊人的威力。
关注李世石与AlphaGo的“人机大战”
类 ？人 机 能和谐 相处 吗 ？
１ ． 如何看待人工智能技 术的进 步与未来？
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这项赛事受到 了全球各界人士的广泛关 学界等各界专家的广泛关注。对于人们争议
： 注， 比赛除起到了很好 的推广围棋 、 进行科普 较 多 的 问题 ， 专 家们也 给 出 了 自己的意 见 。 一 ： 的作用外 ， 还 引发 了很多争议 ， 如： 人工智能 起 来 了解 一下 专家 们是 怎 么说 的 ，谈一 谈 你
比斯与他们的团队开发。 这个程序利用“ 价值
在韩 国首尔进行的韩国围棋九段棋手李世石 网络” 去计算局面 ， 用“ 策 略网络” 去选择 下
： 与人 工智 能 围棋程 序 “ 阿 尔法 围棋 ” （ Ａ ｌ ｐ ｈ ａ 一 子。 ２ ０ １ ５年 １ ０月 ， Ａ ｌ ｐ ｈ ａ Ｇ ｏ以 ５ ： ０完 胜欧洲 围
【 人物链接 】
三谷 哲也 （ 日本棋 院东 京本 院七 段 ） ： 以
李 世石 ： １ ９ ８ ３年 ３月 ２ 日生 于 韩 国 ， 韩 前听说未来将 出现在 围棋 比赛 中击败人 类的计
： 国著 名 围棋 棋手 ， 世 界顶级 围 棋棋手 。 李 世石 算机 ， 可 内心深处 又觉得这是 不可能的 ， 但是现
Ｇ ｏ ） 之间的五番棋 比赛 。 比赛采用中国围棋规 棋 冠军 、 职业 二段 选手 樊麾 。
： 则 ，最终 结果 是人 工智 能 阿尔 法 围棋 以总 比 ： 分 ４比 １战胜人类 代 表李世 石 。
人机大战经典案例
人机大战经典案例
那我得讲讲李世石和AlphaGo的人机大战了，这可老经典了。
李世石啊，那可是围棋界的顶尖高手，就像武林中的绝世大侠一样。
结果呢，谷歌搞出个AlphaGo这玩意儿来挑战他。
第一盘的时候，大家都觉得李世石肯定手拿把掐，轻松拿下。
谁知道啊，AlphaGo 就像个围棋怪才，下的每一步都神出鬼没的，把李世石给整懵了，轻松就赢了第一局。
这一下就炸开锅了，大家都在想，这机器咋这么厉害呢？
第二盘的时候，李世石就卯足了劲儿，想着可不能再输了。
那棋局就像两个武林高手过招，你来我往，杀得是难解难分。
可是还是AlphaGo略胜一筹，又赢了。
这时候好多人都觉得人类在围棋上要被机器彻底打败了，沮丧得很。
到了第三盘，奇迹出现了。
李世石就像突然开了挂一样，下出了一手惊天地泣鬼神的棋，AlphaGo当时可能都懵圈了，李世石就这么赢了一局。
这一局可把人类的士气又给拉回来了，大家都欢呼雀跃的，感觉人类的尊严保住了那么一丢丢。
不过最后啊，AlphaGo还是以4 1的总比分赢得了这场人机大战。
这场大战可不得了，让全世界都看到了人工智能在围棋这个古老又复杂的领域里的强大，也让人类开始重新思考自己和人工智能的关系了呢。
人机大战(AlphaGo)
• AlphaGo——有棋风的“深度思考者”
• 围棋一直被看做是人类最后的智力竞技高地。据估算，围 棋的可能下法数量超越了可观测宇宙范围内的原子总数， 显然“深蓝”式的硬算在围棋上行不通。 • 今年1月，美国谷歌公司旗下的人工智能公司“深度思维” 在《自然》杂志上报告说，该公司研发的AlphaGo人工智 能程序去年10月以5：0战胜欧洲围棋冠军樊麾，这是人工 智能程序首次在不让子的情况下战胜人类围棋选手。 • 开战前，韩国棋手李世石对记者表示，AlphaGo实力难与 自己相争，自己将以4：1或者5：0取胜，如不出现失误， 将100%获胜。 • 事实给了李世石一个否定的回答：NO!!!
人机大战的影响
• 而对于很多人担心的人工智能未来会否对人类产 生威胁，AlphaGo开发者哈萨比斯称，希望人工 智能更多地为人类服务，在保证人工智能发展的 基础上，一定站在道德观上去考虑。这给人类带 来另一个憧憬，人工智能正如工业革命之后的一 切技术创新，将造福于人类，或许在未来的某一 天，“阿尔法医疗”、“阿尔法交通”、“阿尔 法教育”等也出现在我们的生活之中。
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人机大战里程碑 AlphaGo完胜围棋世界冠军
• 2016年3月9日起，围棋世 界冠军李世石（韩国）与 谷歌计算机围棋程序“阿 尔法围棋”（AlphaGo）进 行围棋人机大战。截止3月 15日，李世石不敌人工智 能“阿尔法围棋”，以总 比分1:4落败。
《未来战警》
无 人 机
目录
人机大战的历史
人机大战的启示
人机大战的启示
• 逻辑上说，在这样的对局中，机器获胜只是时间 问题。事实上也早在30多年前，人工智能研究刚 刚起步的时候，就有人做此断言。但即使机器最 终获胜，体现的也依然是人类智慧。或者说，是 更多人的智慧打败了一个人的智慧，仅此而已。 所谓“机器战胜了人类”，本质上就是一个伪命 题。正如谷歌董事长施密特所说，这次无论谁胜 谁负，实际上都是人类的胜利，正是因为人类的 努力，才让机器学习有了现在的进展和突破。
人工智能与传统文化的作文素材
人工智能与传统文化的作文素材《人工智能与传统文化》素材一《围棋——人机大战背后的文化底蕴》在说起人工智能和传统文化的交集时，就不得不提到围棋。
这围棋啊，那可是咱中国传统文化里的一颗璀璨明珠。
我记得有一次去街边看大爷们下围棋，那场面可太有趣了。
棋盘就像是一个缩小的战场，两位大爷全神贯注，每落下一子都像是深思熟虑后的一场小战役。
黑子和白子交错，就如同双方的士兵在棋盘这个战场上你来我往。
后来人工智能阿尔法狗出来，跟世界顶级围棋棋手较量。
这事儿一下子就轰动了。
人们开始担心这人工智能是不是要把这有着深厚文化内涵的围棋搞乱了。
但实际上呢，这反倒让更多人开始关注围棋。
那些以前对围棋了解不多的人，像是我身边很多年轻人，忽然就起了好奇心，纷纷去了解围棋的规则，什么“金角银边草肚皮”之类的。
这就像是一阵风，把围棋文化从那小小的街边棋局，吹向了更广阔的人群。
这表明人工智能和传统文化碰撞的时候，虽然可能看似是一种挑战，但其实也能成为传统文化传播的一个新契机。
素材二《戏曲与智能音效》戏曲这东西，从小就听爷爷奶奶辈的人哼。
各种唱腔，像京剧的西皮二黄，越剧的婉转轻柔，那可都是传统文化的宝藏。
我有次去剧院看戏曲表演，看着演员们在台上那一招一式，精心画好的脸谱，色彩斑斓的戏服，听着那悠扬的曲调，真的是一种享受。
现在呢，有了人工智能帮忙制作戏曲的音效。
一些戏曲剧团为了让演出效果更震撼，用上了智能音效设备。
有一回我又去看一出古老的戏曲表演，就发现这次的音效那可真是绝了。
以前有时候音效会因为场地问题有一些瑕疵，这一次在开场的锣鼓声响起的时候，那声音特别纯正、嘹亮，感觉就像是从古老的戏台上穿越过来一样，但又比以前更饱满丰富。
这种新科技和传统戏曲的结合，既保留了戏曲传统文化的原汁原味，又给它注入了新活力，使得年轻一代对戏曲的兴趣都提升了不少，不再觉得那是老古董，而是一种很酷的艺术形式。
素材三《书法与智能临摹》书法可是老祖宗传下来的文化精髓。
对阿尔法狗连续战胜中外围棋高手的看法
对阿尔法狗连续战胜中外围棋高手的看法一、背景介绍二、阿尔法狗能战胜中外围棋高手的原因1.人工智能技术的发展2.阿尔法狗的学习能力和自我提高机制三、阿尔法狗连胜对人工智能和人类的影响1.对人工智能领域的发展2.对人类思维方式的挑战和启示四、阿尔法狗连胜引发的争议和反思1.人工智能是否会替代人类2.如何平衡人工智能与人类之间的关系五、结论一、背景介绍2016年3月，谷歌旗下DeepMind公司开发出了一款名为“阿尔法狗”（AlphaGo）的计算机程序，成功地在围棋领域击败了韩国职业围棋选手李世石。
此后，阿尔法狗又连续战胜了中外围棋高手，引起了广泛关注和讨论。
二、阿尔法狗能战胜中外围棋高手的原因1.人工智能技术的发展阿尔法狗之所以能够战胜中外围棋高手，首先得益于人工智能技术的发展。
人工智能技术是一种模拟人类智能的计算机系统，通过学习和自我提高来实现更加准确、快速、高效的决策和行动。
在围棋领域，传统的计算机程序很难取得好成绩，因为围棋具有极其复杂的规则和变化。
而阿尔法狗采用了深度神经网络和强化学习等技术，可以从大量数据中学习并提高自己的水平，从而达到了令人惊讶的成绩。
2.阿尔法狗的学习能力和自我提高机制除了人工智能技术的发展，阿尔法狗之所以能够连胜中外围棋高手，还得益于它强大的学习能力和自我提高机制。
阿尔法狗采用了深度强化学习算法，在不断地与人类选手对战中积累经验并进行反思、调整，从而不断提升自己的水平。
阿尔法狗还可以通过与其他版本的自己对战来进行自我提高，这种机制被称为“自我对弈”。
三、阿尔法狗连胜对人工智能和人类的影响1.对人工智能领域的发展阿尔法狗的连胜表明，人工智能技术已经取得了巨大的进步，并在某些领域超越了人类。
这将进一步推动人工智能领域的发展，促进技术创新和产业升级。
同时，阿尔法狗的成功也为其他领域提供了借鉴和启示。
在医疗、金融等领域，也可以采用类似的机器学习技术来提高决策水平。
2.对人类思维方式的挑战和启示阿尔法狗连胜所带来的不仅是技术上的突破，还涉及到哲学层面的问题。
从AlphaGo完胜李世石看人工智能与人类发展
近年来，随着科技的迅速发展，人工智能技术逐渐走进我们的视野，并与我们的生活产生了紧密的关联。
手机可以进行指纹识别、人脸检测；汽车可以全程自主驾驶；疾病也可以通过机器进行诊断。
人工智能已成为生活中不可或缺的要素，人类已慢慢习惯并依赖于人工智能所带来的便利。
正当人工智能技术如日方升的时候，人类也逐渐开始担忧其会不会在未来的生活中逐渐取代人类并主宰未来的世界。
人类对于人工智能及机器人的担忧并非空穴来风，自1997年国际象棋冠军卡斯帕罗夫在象棋对决中5场比赛均败给IBM超级计算机“深蓝”后，人们便深深地感到人工智能的发展或许在将来的某一天会给人类造成不可预计的威胁。
2016年3月谷歌旗下子公司DeepMind研发的智能机器人AlphaGo与韩国围棋九段选手李世石的对决结果更是引发了广泛的争议，作为人类智力综合体现的最后堡垒也被人工智能攻陷了，“机器人比人还要聪明”这一现象也逐渐加剧了人们的担忧，人工智能威胁论更加深入人心，人工智能真的会代替人类吗？1 AlphaGo与人工智能AlphaGo是一款基于人工智能的围棋对弈程序，它运用了当下最热门的深度学习和增强学习技术。
该对弈程序具有两个深度神经网络：价值网络和决策网络，其中价值网络用于进行整体局面判断，决策网络用于决定落子位置。
该网络经由3 000万盘人类顶级棋手对奕数据，通过不断的“自我对战”来进行增强学习。
相比于象棋对弈的IBM深蓝计算机，AlphaGo不是简单的暴力搜索，它将围棋下子的行为交由深度神经网络去处理，并通过大量的数据去学习一个最优的神经网络模型。
AlphaGo作为一个由顶级计算机科学家精心设计的系统，再辅以谷歌庞大的计算机资源，他是人类智慧的一个结晶。
AlphaGo和李世石共5场对弈，虽然最终是以4：1完胜李世石，但我们也不得不承认AlphaGo在整场比赛中暴露了很多缺陷或弱点。
据专业人士分析，AlphaGo 在几场对弈中多次出棋章法凌乱甚至像是个小学生的对弈方式，尤其是在每场比赛的开始阶段，在第四场被李世石一招极其冷门的妙手逼出其弱点之后，AlphaGo 更是“惊慌失措”，出现一连串低级错误。
AlphaGo算法在围棋智能博弈中的应用
AlphaGo算法在围棋智能博弈中的应用围棋是一种古老而复杂的游戏，它的战略和智慧一直以来都吸引着人们的关注。
然而，围棋的复杂性也使得它成为人工智能领域的一个巨大挑战。
过去，人们一直认为围棋是一个人类智慧无法超越的领域，直到AlphaGo的出现。
AlphaGo是由谷歌旗下的DeepMind公司开发的一个围棋人工智能程序。
它在2016年与世界冠军棋手李世石进行五局三胜的对局时，赢得了这场史无前例的人机大战。
这一事件引起了全球的轰动，并被认为是人工智能领域的一个里程碑。
AlphaGo的成功离不开其独特的算法。
它采用了深度学习和强化学习的技术。
深度学习是一种模拟人类大脑神经网络的方法，通过训练模型来理解和推理复杂的问题。
强化学习则是通过试错和反馈来优化模型的方法。
AlphaGo利用这些技术，在大量的围棋数据中学习并提高自己的水平。
在围棋智能博弈中，AlphaGo的应用已经取得了显著的成果。
首先，它在战略层面上展现出了超人类的水平。
通过分析过往的大量棋局和棋谱，AlphaGo能够形成自己独特的理解和思考方式。
它能够预测可能的对手动作，并做出针对性的应对。
这种超强的战略能力对于围棋的发展具有重要的推动作用。
此外，AlphaGo还在局部层面上展现出了惊人的直觉能力。
围棋的每一步都可能导致不同的结果，而AlphaGo能够准确地预测这些结果和可能性。
这种直觉能力使得它能够制定最合理的棋局，并展现出与人类不同的战术思维方式。
值得一提的是，AlphaGo不仅仅是一个学习者，它还是一个创新者。
它创造了一种全新的围棋下法，被称为“AlphaGo风格”。
AlphaGo风格与传统的人类下法有所不同，它更加注重对丢分的限制，强调整体棋局的平衡。
这种创新的围棋下法为整个围棋界带来了新的思路和启发，推动了围棋的发展。
然而，AlphaGo的应用也并非没有争议。
一些人担心，AlphaGo的出现会威胁到人类围棋的发展和普及。
他们认为，人类面对的是人机合作的对局，无法与AlphaGo进行真正的对抗。
人机大战
深蓝 - 美国国际象棋电脑
１９９７年５月１１日，国际象棋 世界冠军卡斯帕罗夫与ＩＢＭ公司 的国际象棋电脑“深蓝”的六局对 抗赛降下帷幕。在前五局以２.５ 对２.５打平的情况下，卡斯帕罗 夫在第六盘决胜局中仅走了１９步 就向“深蓝”拱手称臣。整场比赛 进行了不到一个小时。深蓝可说是 一部为下国际象棋而设计的超级计 算机，它的内部芯片是专门为国际 象棋进行了编程。幕后的科学家和 象棋大师在每次赛后都要为深蓝改 进程序帮助其被动学习。
人机大战
制作人：王文言
思考
什么是人机大战?
揭秘人机大战
人机世纪大战是指 2016年由谷歌公司研 造的人工智能系统阿 尔法围棋，挑战世界 围棋冠军李世石。根 据日程安排，5盘棋将 分别于3月9日、10日、 12日、13日和15日举 行，即使一方率先取 得3胜，也会下满5盘。 最终，以阿尔法围棋 以4:1赢得这场“战 争”。
沃森与深蓝的区别
在计算能力上，十四五年前的深蓝已经完全不能 与沃森同日而语。在摩尔定律一直有效的计算机 界里，十五年的差距是天文数字级别的。 在面对的挑战上，为象棋专门设计的深蓝完全没 有能力面对危险边缘的智力挑战。在节目中沃森 要独自面对人类语言的挑战，自行理解问题，寻 找答案，并与对手展开博弈。这需要强大的人工 智能才可以做到。 为了面对象棋的挑战，深蓝只要用它强大的计算 能力来穷举详细的所有路数选择最佳策略。沃森 则要去理解人类的语言，并从海量信息中挑选出 唯一的正确答案，并以人类的语言给出答案。听 上去很简单，但对于人工智能来说却是巨大的挑
思考：
未来人应具有什么能力？
Байду номын сангаас
“人工智能”这个概念是人机大战最终极的 受益者。围棋人机大战前，人工智能对于 普通人而言还是那么“云山雾罩”；围棋 人机大战后，人们通过各种报道已经了解 到，人工智能已经渗透到每个人的工作和 生活中。智能化服务将会快速地接入餐饮、 出行、旅游、电影、教育、医疗等生活服 务领域，覆盖用户吃、住、行、玩，人工 智能在未来可能媲美人类的专职秘书。
ai战胜人类的例子
AI战胜人类的例子介绍人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使机器能够展现出智能行为的学科。
随着科技的不断发展，AI在许多领域取得了惊人的进展，甚至能够战胜人类。
本文将探讨一些AI战胜人类的例子，并讨论其潜在影响。
1. AlphaGo战胜围棋世界冠军1.1 背景围棋是一种复杂的棋类游戏，其棋盘上有19×19个交叉点，比国际象棋的复杂度更高。
在2016年，谷歌旗下的DeepMind公司开发的AI程序AlphaGo战胜了韩国围棋世界冠军李世石，引起了全球的关注。
1.2 AlphaGo的原理AlphaGo基于深度强化学习算法，通过大量的围棋对局数据进行训练，不断优化自己的策略。
它能够预测对手的下一步，并做出最佳应对。
1.3 影响AlphaGo的胜利标志着AI在复杂智力游戏上超越人类的里程碑。
它的成功激发了人们对AI潜力的无限想象，并推动了AI在其他领域的应用。
2. 自动驾驶技术2.1 背景自动驾驶技术是指通过AI和传感器来实现车辆自主行驶的技术。
它能够识别交通标识、感知周围环境并做出决策，实现无人驾驶。
2.2 例子：特斯拉自动驾驶特斯拉是自动驾驶技术的领军企业之一。
其车辆通过激光雷达、摄像头和超声波传感器等设备获取道路信息，并通过AI算法进行处理和决策。
特斯拉的自动驾驶功能在实际道路上已经取得了一定的成功。
2.3 影响自动驾驶技术的发展将彻底改变交通运输行业。
它可以提高道路安全性、减少交通事故，同时节省能源和减少交通拥堵。
3. 自然语言处理3.1 背景自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的技术。
它涉及语音识别、语义理解、机器翻译等多个方面。
3.2 例子：语言翻译谷歌的神经机器翻译系统（GNMT）是一个基于深度学习的翻译系统，它能够自动将一种语言翻译成另一种语言。
GNMT在多个语言对之间的翻译上取得了比传统方法更好的效果。
“人机大战关于人工智能的激辩
“人机大战关于人工智能的激辩【新闻背景】2022年3月9日至15日，注定要写入围棋界的历史、IT界的历史、科学界的历史，甚至人类历史。
在这一个礼拜时间里，拥有1200多个处理器的谷歌人工智能系统AlphaGo，在深邃的围棋棋盘上，与14次围棋世界冠军得主、韩国围棋九段李世石展开一场五番棋的对决。
在开始并不看好的情况下，AlphaGo最终以4∶1战胜李世石。
这场旷世的“人机大战”引起了全世界前所未有的关注，其结果也令人瞠目结舌。
并由此引发了舆论场和IT界、科技界、围棋界等知名人士关于人工智能的激辩，也引起众多外行人的围观。
人类制造的工具是如何战胜人类的？人工智能对围棋发展，对人类其他领域的发展将会产生怎样的影响？人工智能到底是福利还是威胁？人工智能会不会在逐步超越人类单项能力的过程中全面超越人类？是杞人忧天，还是“技术奇点”真的已经到来？有些人对围棋——这项古老东方的智慧顶礼膜拜，觉得电脑永远无法真正体悟围棋中蕴含的美学艺术和哲学意义。
而另外有些人视阿尔法惊为天人，认定现代科技逻辑密不可透，细思恐极。
许多人在探讨人工智能未来的时候流露出对人类命运的担忧。
埃隆·马斯克、史蒂芬·霍金、比尔·盖茨都曾在不同场合表示，人工智能可能会给人类带来威胁。
如果所有技术瓶颈一一被突破，人工智能全面超越人类，人类最终面对的是友好的超人工智能还是企图控制人类的“天网”？当然更多的乐观者认为电脑是人脑的产物，它再强大也不可能超越人类思想的维度；人工智能赢了棋局，但是人类却赢得了未来，如此等等。
这场人机大战所衍生出的系列问题，必将在相当长一段时间内，引发更广泛、更深入的思考讨论。
【媒体声音】一、人机大战胜负理由维度AlphaGo战胜李世石，一方面是因为深度技术的谷歌人工智能机器人AlphaGo的围棋水平相较于之前的计算机围棋系统有了很大的提高；另一方面是因为其研发团队DeepMind采用了最先进的深度学习技术，利用深度神经网络对棋盘的局势进行了预测，并且AlphaGo在前期搜集了大量围棋对弈的历史数据，其中也包括很多围棋名人的棋谱，而且，它已经具备了从大规模数据中学习的能力，所以它仅仅在几个月内实现了人类若干年才能够达到的学习效果。
人机大战开头结尾
人机大战开头结尾案例一：就在去年和前年的两场人机大战中，机器人阿尔法围棋分别以3：0和4：1战胜世界排名第一的中国选手柯洁以及韩国九段棋手李世石。
这两场比赛均以人类的惨败而告终，顿时引发了一阵热潮。
很多人大肆的宣扬恐慌论，认为人类将来会被机器所统治。
这种想法是荒谬可笑的，尽管在两场人机大战中人类输了，但是这从另一方面来说恰好是人类的一种进步。
谷歌公司旗下的阿尔法围棋将神经网络、先进的算法以及计算机最擅长的计算能力结合在一起，寻找围棋实战中的“最优解”。
这就是人工智能，它的发展恰好就是人类不断超越和创造的证明。
或许将来的某一天，人工智能不会仅仅停留在围棋方面，它会深入到人们生活的各个领域，改变着人类的生活，造富着人类社会。
我们应该向人类“脱帽致敬”，正是因为不变的初心，我们才能够发明这么多人工智能来帮助我们，而柯洁、李世石，这两位东方智慧的杰出代表亲身体验到了这一成果。
因为相信，我们创造了一个又一个惊人的成果，我们应该为人类喝彩，为美好的未来喝彩！案例二：在如今，现代科技已经十分发达，机器人也越来越多，机器人的性能也越来越高，人类的工作也被许多机器人所替代了。
在距今二十年后，机器人都已经有了自己的思想，地球也不再是那样美丽。
机器人们依赖着自己拥有全面知识的强大芯片，创造出了更多的机器人，企图消灭人类，统治地球。
我作为人类的最高等级司令，自然要带领全世界的人类将机器人消灭，使地球没有机器人制造的战火硝烟。
我带着人类创造了等量子大炮、信号干扰器、电流组织器、飞行机翼等高科技武器来抵制机器人的入侵。
来到战场，只见敌方阵营排山倒海，气势雄伟。
一列列机器人面无表情，好似胜券在握。
我拿出望远镜看了看他们的元首，只见它坐在充能椅上，喝着最高等级的汽油，显得非常傲慢。
它就是第一台拥有自主意识的机器人贪狼。
我在阵营里看着对方，气得青筋暴起，犹如一只发怒的雄狮。
快把我的等量子大炮抬过来！”我大吼道。
坐在大炮上，带上光学眼镜，轰！”一声巨响，一排排机器人相继倒下。
人机大战那只AlphaGo又赢了!人工智能AI都学啥？
北京时间3月9日12:00整，一场举世瞩目的围棋“人机世界大战”在韩国首尔上演。
比赛一方为谷歌公司研制的人工智能程序AlphaGo，另一方则是围棋世界冠军、韩国名将李世石九段。
最终阿尔法狗取胜。
3月10号星期四，AlphaGo和李世石的这场世纪人机大战进行到第二场，双方先后进入读秒阶段，最终李世石再次认输，AI又下一城!行至今日，双方已进行两番棋大战，人类均告失败，阿尔法狗的胜利已经引起了人类世界不小的骚动，很多人类不敢相信这样的结果。
但是无论最后五番棋结局如何，AI技术的兴起已经成为不争的事实，与AI相关的专业也必将成为近年留学生选择的热门专业，相信许多具有计算机背景的同学甚至没有计算机背景的同学已经跃跃欲试了。
那么到底什么事AI，它到底涉及哪些研究领域，AI专业有哪些研究方向，有哪些美国大学开设与AI相关的专业呢?我们又该如何进行申请呢?就业如何?下面我们一一为你解答。
什么是人工智能(AI)?首先我们来看一下人工智能的定义，人工智能(AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是计算机科学的一个分支，它通过了解智能的实质，生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
人工智能的定义可以分为两部分，即”人工“和”智能“。
”人工“比较好理解，争议性也不大。
有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。
但总的来说，”人工系统“就是通常意义下的人工系统。
关于什么是”智能“，就问题多多了。
这涉及到其它诸如意识(consciousness)、自我(self)、思维(mind)(包括无意识的思维(unconscious mind)等等问题。
著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：”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。
alphago发展史
alphago发展史
AlphaGo是人工智能领域的一项重要突破，它的发展历程可以追
溯到2014年。
2014年，DeepMind科技公司在伦敦成立，旨在开发人
工智能技术。
2015年，AlphaGo的前身AlphaGo初代诞生，其通过深
度强化学习算法训练，在围棋领域取得了令人瞩目的成就。
2016年3月，AlphaGo在与韩国围棋大师李世石的对局中赢得了
惊人的胜利，震惊了整个围棋界。
这次胜利引起了全球范围内的关注，并促使围棋的普及与发展。
之后，DeepMind团队继续改进AlphaGo，并于2017年推出了AlphaGo Zero。
AlphaGo Zero通过与自己对弈学习，无需依赖人类数据，将其水平再度提升至超越人类水平。
2018年，DeepMind发布了AlphaGo Zero的后续版本AlphaZero，它不仅能在围棋领域表现卓越，还具备学习并击败其他棋类游戏的能力。
AlphaGo的发展使得人工智能在围棋领域的应用得到飞速发展。
它的突破性成就不仅对于人工智能技术有着重大的意义，还对于推动
人工智能在其他领域的应用产生了积极的影响。
AlphaGo的发展历程向全世界展示了人工智能技术的巨大潜力。
它不仅令人们对于人工智能的未来充满期待，同时也让我们认识到，
人类与人工智能技术的结合将在各个领域带来更加卓越的成就。
人工智能对围棋的影响论文
人工智能对围棋的影响论文人工智能（AI）技术在围棋这一古老棋类游戏中的应用和影响是近年来科技领域的一大突破。
围棋，作为一种策略性极强的棋类游戏，自古以来就被视为智慧的象征。
然而，随着AI技术的飞速发展，人工智能在围棋领域的应用已经超越了人类的想象，对围棋界产生了深远的影响。
人工智能的兴起与围棋的结合人工智能的兴起可以追溯到20世纪中叶，但直到21世纪初，AI才开始在围棋领域崭露头角。
2016年，谷歌DeepMind开发的AlphaGo战胜了世界围棋冠军李世石，这一事件标志着AI在围棋领域的巨大突破。
AlphaGo的成功不仅震惊了围棋界，也引起了全球对人工智能潜力的广泛关注。
人工智能对围棋策略的影响AI在围棋中的应用，极大地推动了围棋策略的发展。
传统的围棋策略往往依赖于人类棋手的直觉和经验，而AI则通过深度学习和强化学习等技术，能够分析数以亿计的棋局，从而发现新的策略和布局。
这些策略往往超出了人类棋手的想象，为围棋的发展带来了新的视角。
人工智能对围棋教育的影响AI技术在围棋教育中的应用，为围棋学习者提供了更加个性化和高效的学习方式。
通过与AI对弈，学习者可以快速获得反馈，了解自己的不足，并在AI的指导下进行改进。
此外，AI还能够根据学习者的棋风和水平，提供定制化的训练计划，从而提高学习效率。
人工智能对围棋比赛的影响AI的介入也改变了围棋比赛的格局。
一方面，AI的参与为围棋比赛增添了新的看点，使得比赛更加激烈和不可预测。
另一方面，AI的强大计算能力也对人类棋手构成了挑战，促使他们不断提升自己的棋艺，以适应这一新的竞技环境。
人工智能对围棋文化的影响围棋作为一种文化现象，其内涵远远超出了游戏本身。
AI对围棋的影响，也反映在对围棋文化的传播和推广上。
通过AI与围棋的结合，更多的人开始关注和了解围棋，围棋文化得以在全球范围内传播。
人工智能对围棋伦理的挑战然而，AI在围棋领域的应用也引发了一些伦理问题。
例如，AI是否应该参与到围棋比赛中，以及AI的参与是否会削弱人类棋手的价值等问题，都是围棋界需要思考的问题。
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谷歌围棋人工智能作文范文谷歌围棋人工智能作文篇1：人工智能赢得围棋人机大战棋类智力对战游戏，历来是计算机智能水平的试金石之一。
但随着人工智能技术的进步，近年来，人类在棋盘上的阵地也不断失守：1997年，美国IBM 公司超级计算机深蓝依仗强大的计算能力，暴力碾压当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。
2022年，中国超算浪潮天梭同时对战5位中国象棋特级大师，最终以总比分险胜，取胜关键被认为是不知疲倦的稳定性和超强的计算能力。
围棋被视为人机对决的最后一块棋盘，但人工智能技术的发展似乎超出了多数人的想象。
2022年3月15日，谷歌人工智能程序阿尔法围棋(AlphaGo，被中国棋迷戏称为阿尔法狗)与韩国棋手李世石九段的最后一轮较量以前者获胜结束。
最终，这场轰动全球的人机大战的总比分定格在了4:1，阿尔法围棋轻松战胜了代表人类出战的李世石。
此次比赛后，阿尔法围棋的世界排名跃升至第二名，仅次于中国棋手柯洁九段。
被誉为人类智慧堡垒的围棋被人工智能攻克，这个结果为人类留下了一连串的兴奋和担忧。
让人工智能在安全范围内服务人类阿尔法围棋的获胜，反映出了人工智能的新进步。
这些进步的总和可能意味着人工智能正在走向指数式发展的下半场，引领新一轮产业创新与变革的到来。
其实，对于电脑超越人脑的担忧，倒也大可不必。
人工智能作为人类的发明创造之一，本身就是人脑非凡能力的产物，人工智能技术的发展，也正是由人类智慧所推动。
而且，尽管人工智能发展的趋势是更像人，但本质上它仍是服务于人类的机器。
机器在各类智力游戏中击败人类本就是迟早问题。
但正如德国乌尔姆大学教授弗朗茨约瑟夫拉德马赫尔所说，这并不意味着机器与人拥有同样形式的智能，而只能说明在某些功能上，机器做到了类似、甚至超过了人类。
与其在胜负上纠结，不如发挥智慧提前设计好路线图和安全阀，让技术更好地推动社会文明发展。
保持一颗敬畏之心人工智能属于人类的尖端前沿科技，尽管从现在的发展水平来看，我们还不用担心人工智能会超越人类、反制人类，但是未来会如何发展，确实很难说。
人机大战的经典案例
人机大战的经典案例
人机大战是指人类与计算机在某种智力游戏或竞赛中进行对抗
的情况。
其中最经典的案例之一是国际象棋领域的“深蓝”对战加里·卡斯帕罗夫的比赛。
1997年，IBM的深蓝计算机在一场国际象
棋比赛中击败了当时的世界冠军卡斯帕罗夫，这被认为是人工智能
领域的一个重要里程碑。
深蓝计算机通过计算和分析数百万个可能
的走法，以及对局面的评估，最终在这场比赛中战胜了人类世界冠军，展示了计算机在复杂智力游戏中的潜力。
另一个经典案例是围棋领域的AlphaGo对战世界冠军李世石的
比赛。
AlphaGo是由谷歌旗下的DeepMind开发的人工智能程序，2016年在一场围棋比赛中以4比1战胜了韩国围棋世界冠军李世石。
围棋是一种非常复杂的游戏，其棋盘上的可能走法数量远远超过国
际象棋，因此AlphaGo的胜利被认为是人工智能领域的又一重要突破。
除了棋类游戏，人机大战还涉及到德州扑克、Jeopardy!等不同
类型的智力竞赛。
这些经典案例都展示了人工智能在处理复杂决策
和战略规划方面的能力，引发了人们对人类智慧与机器智能的深入
思考和讨论。
总的来说，人机大战的经典案例不仅是对人工智能技术发展的重要验证，也引发了对人类智慧和机器智能的深刻思考，对未来人类与人工智能共处的可能性和影响产生了重要的启示。
人工智能围棋现状分析论文
人工智能围棋现状分析论文随着人工智能技术的飞速发展，围棋这一古老的东方智力游戏也迎来了前所未有的变革。
自2016年AlphaGo击败世界围棋冠军李世石以来，人工智能在围棋领域的表现引起了全球的广泛关注。
本文旨在分析当前人工智能围棋的发展现状，探讨其技术原理、应用前景以及对围棋文化和人类棋手的影响。
一、人工智能围棋技术的发展背景围棋，起源于中国古代，是一种策略性极强的棋类游戏。
其规则简单，但变化复杂，被认为是人工智能领域的一个重要挑战。
20世纪末至21世纪初，随着计算机技术的发展，人工智能开始尝试解决围棋问题。
然而，由于围棋的高复杂度，早期的人工智能围棋程序在对局中的表现并不理想。
直到2016年，谷歌DeepMind团队开发的AlphaGo战胜了欧洲围棋冠军樊麾，并在同年3月与世界围棋冠军李世石进行了一场历史性的对决，最终以4:1的成绩获胜。
这一事件标志着人工智能在围棋领域的重大突破，也为人工智能的发展开辟了新的道路。
二、人工智能围棋的技术原理人工智能围棋的核心是深度学习和强化学习技术。
深度学习通过构建多层神经网络来模拟人类大脑处理信息的方式，而强化学习则是通过不断试错来优化策略。
AlphaGo的成功，得益于其独特的算法架构，包括：1. 蒙特卡洛树搜索（MCTS）：一种用于决策过程的算法，通过模拟可能的走法来评估每一步的优劣。
2. 深度卷积神经网络（CNN）：用于从历史棋局中学习棋局的模式和策略。
3. 策略网络（Policy Network）：预测每一步棋的走法概率。
4. 价值网络（Value Network）：评估棋局的胜负概率。
这些技术的结合，使得人工智能围棋程序能够模拟人类棋手的思考过程，并在不断自我对弈中学习提高。
三、人工智能围棋的应用前景人工智能围棋的发展，不仅在技术层面取得了突破，也为围棋教育、训练和比赛带来了新的可能性。
1. 围棋教育：人工智能可以作为教练，帮助初学者快速学习围棋的基本规则和策略。
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AlphaGo的核心方法
• 由于天文数字的状态空间和搜索空间，蛮力计 算无法解决围棋问题（注：解决国际象棋的 IBM深蓝是用蛮力方法，就是靠计算，这种方 法在围棋这么大的计算与搜索空间是无法进行 的） • 围棋职业棋手的解决方法：棋感直觉+搜索验 证 • AlphaGo的核心方法完全类似于完全职业棋手 的解决方法 • AlphaGo的优势：完全以胜率为目标，不受任 何其它因素影响
深度神经网络：棋感直觉
• 棋感直觉，是高水平围棋对弈的要素
• 反应了职业棋手长期学习、训练、对弈的 经验积累 • AlphaGo通过深度神经网络机器学习，获得 围棋棋感直觉，并且训练强度远超出任何 棋手的个人能力（注：有的围棋对弈软件如：
Zen，没有棋感直觉，每走一步软件是硬写上去的， 这个是规则，不是棋感直觉。规则的覆盖面非常 小，围棋的变化太多）（训练两个网络，policy network走子网络和value network估值网络）
樊麾，与围棋人机大战的赛前预测
• • • • • AlphaGo开发过程： 1）项目正式开始于2014年 2）2015年7月已完全超越现有AI 3）2015年10月已5:0战胜了樊麾 4）2016年1月完全超越了普通职业棋手
• 樊麾的提示：说我棋臭的，我承认，确实 棋臭
李世石，与围棋人机大战的结果
人工智能的核心方法：搜索验证
• 验证：为直觉建立真实性、准确性和可靠 性的检验过程 • 验证是核实直觉不存在偏差的一个充分条 件
• 由于廉价并行计算和大数据的支持，直觉 可以通过搜索计算来验证
人工智能的核心方法：优化选择
• 人类生活面临一系列的抉择问题（注：有 了直觉和验证就可以找一个最好的）
• A.手里的股票是持有还是抛售 • B.驾驶员到交通灯前是左拐还是右拐
搜索结果：双方最佳的落子序列-28步搜索
围棋人机大战之后的人工智能展望
• 人工智能的技术基础
• 人工智能的核心方法：直觉获取、搜索验 证、优化选择
• 人工智能的应用展望
人工智能的三大技术基础
• 1、大数据
• 2、廉价的并行计算 • 3、深度神经网络（其直觉的东西就是通过 深度神经网络利用大数据进行训练）
胜负棋感验证（采用b图）
最大信心上限搜索：落子棋感验证
• 最大信心上限搜索是在线机器学习的重要 方法（不同的选点通过树搜索） • 平衡机器学习过程中探索与利用之间的矛 盾 • 搜索最优的落子点，同时也是搜索次数最 多的、信心最大的、胜率最高的落子点 （在最优的落子点做大量的搜索）
落子棋感验证（采用e图）
• 柯杰：“就算AlphaGo战胜了李世石，但它赢 不了我”
为什么是围棋？
• 最复杂（注：状态复杂度与博弈复杂度）的智力游 戏：看似简单，实为复杂，具有10的170次方状态 复杂空间。 • 涉及逻辑推理，形象思维，优化选择等多种人类智 能（注：国际象棋只有逻辑推理，没有形象思维） • 公认是人工智能领域长期以来的重大挑战
搜索结果：双方最佳的落子序列
• 落子过程的最终搜索结果是双方最佳的落子序 列，反映了对棋局进程的展望（不太靠谱的可 能搜索5-6步就停下来，最有可能的就搜索深 一些，学习上限自动做的） • 在一般情况下，28步落子序列展望远远超出围 棋职业选手的搜索深度 • 在特殊情况下（一本道），28步的搜索深度仍 显不足（例如打劫，由于步数较多搜索深度可 能不足，如果机器被引入一个比较复杂的局面， 这个局面有可能会超出它的思维搜索深度） • 注：AlphaGo的底层技术还是蒙特卡洛树搜索， 它用了神经网络的棋感直觉进行有效剪枝（树 可以分枝不要那么宽，到了某个程度就不需要 往下搜索没有意义，是过去技术的升级）
• 蒙特卡洛树搜索也是AlphaGo的一个基本技 术点
刘知青教授的总结2
• 在此之上又使用了新的技术，就是基于机 器学习的神经网络 • 这个神经网络有很大的作用： • 1、通过学习高水平棋手的棋谱，获得如何 在盘面落子的棋感 • 2、提高机器的增强型学习，获得形势判断 的棋感
• 这两个棋感提供给蒙特卡洛树搜索技术进 行验证，从而达到目前的技术突破
• 直觉获取和搜索验证的结合使用，可以提 供优化选择
人工智能的应用展望：优化决策
• 国防：战略决策与战术决策
• 医疗：诊断决策与治疗决策 • 金融：投资决策与市场决策 • 交通：资源决策与物流决策
刘知青教授的总结1
• 过去10年计算机围棋一直使用新的技术： 蒙特卡洛树搜索 • 蒙特卡洛树搜索底层有一个坚实的数学基 础：上层使用并行计算，通过计算进行模 拟、采样一系列的数学方法使计算机围棋 有明显提高
围棋人机大战的背后与人工智 能发展趋势
刘知青 北京邮电大学教授、计算机 围棋研究所所长
（注：本文由刘教授于2016年4月在围棋TV上的发言整理而成）
报告提纲
• 什么是本次围棋人机大战的看点？
• 为什么是围棋问题？ • AlphaGo是如何解决围棋问题的？ • 如何展望围棋人机大战之后的人工智能？
• 李世石完败
• 李世石赢的一盘也是因为AlphaGo在大幅领 先局势下的失误
• AlphaGo在展现强大力量的同时，也暴露潜 在的问题和弱点
柯杰，与围棋人机大战的看点
• 不是普通意义上的挑战比赛，更是公司内部的 系统测试
• AlphaGo展现了独特的围棋风格
• 优秀的大局观和强大的总体把握能力 • 简明直接的局部定型，，虽非最优，但瑕不掩瑜 • 算法仍然存在弱点，还有很大改进间
人工智能的核心方法：直觉获取
• 直觉：不经过思考过程，很快就能出现的 直接想法、感觉、信念或者偏好（这个非 常重要，其强大的力量。如：落子的直觉， 胜负的直觉、棋盘的直觉、棋形的直觉）
• 英文Intuition来自于拉丁语：intueri，意思 是“往里看”、“默观” • 通过深度神经网络和大数据的训练而获得
蒙特卡洛树搜索：搜索验证
• 没有棋感直觉不行，完全依赖棋感直觉也 不行 • 直觉需要通过严格的数学模型和计算方法， 对棋感直觉进行验证
• AlphaGo使用蒙特卡洛树搜索，对落子棋感 和胜负感进行计算验证。
蒙特卡洛树搜索
蒙特卡洛模拟采样：胜负棋感验证
• 基于数学期望的胜负评估模型（胜率）
• 基于蒙特卡洛模拟进行胜负结果采样（模拟采 样比直觉更可靠） • 根据模拟采样结果验证盘面胜负的数学期望 • 可靠程度与采样规模相关（采样越大，离真理 会更近些）
刘知青教授的总结3
• 计算机在这次人机大战中使用了与职业棋 手相似的方式，通过棋感（落子棋感、形 势判断棋感）再加上逻辑判断进行落子。
• 计算机没有其它因素的干扰，不受情绪影 响。这是它在这次人机大战的优势
策略网络：落子棋感
• 深度神经网络的有监督学习
• 学习职业棋手和业余高段棋 手的棋谱（数十万份棋谱， 上亿数量级的落子方式） • 获得在围棋盘面下的落子棋感
价值网络：胜负棋感
• 深度神经网络的增强型学习（DeepMind独创）
• 通过自我博弈，学习不同盘面下的胜负情况 （三千万盘自我对局） • 获取在围棋盘面的胜负棋感（注：对每一个落 子点给一个当时的快速的胜负感（估算），这 个胜负估算并不是根据分析计算出来的，而是 直觉）（通过AlphaGo几千万盘的训练学习得 来的）