大小:7.41M更新:2017-07-11 14:58
类别:棋盘游戏系统:Win7, WinAll
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阿尔法围棋AlphaGo是一款很有意思的人工智能围棋软件,拥有很多强大的功能从而能与人类棋手对战,想要知道更多关于阿尔法围棋AlphaGo的故事吗,那就快来试用这款软件吧。
阿尔法围棋(AlphaGo)是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序,由谷歌(Google)旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。
2016年3月,阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战
1.走棋网络,给定当前局面,预测/采样下一步的走棋。
2.快速走子,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,给定当前局面,估计是白胜还是黑胜。
4.蒙特卡罗树搜索,把以上这3个部分连起来,形成一个完整的系统。”
第一大脑:落子选择器 (Move Picker)
阿尔法围棋(AlphaGo)的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络(Policy Network)” ,观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上,它预测每一个合法下一步的最佳概率,那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。
第二大脑:棋局评估器 (Position Evaluator)
阿尔法围棋(AlphaGo)的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题,它不是去猜测具体下一步,而是在给定棋子位置情况下,预测每一个棋手赢棋的概率。这“局面评估器”就是“价值网络(Value Network)”,通过整体局面判断来辅助落子选择器。这个判断仅仅是大概的,但对于阅读速度提高很有帮助。通过分析归类潜在的未来局面的“好”与“坏”,阿尔法围棋能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行,那么AI就跳过阅读。
这些网络通过反复训练来检查结果,再去校对调整参数,去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素,所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的,但更多的训练后能让它进化到更好。
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