人工智能专业导论论文围棋怎么下

两下围棋主要是应用了深度学习，这种算法，他深度学习超过着人类的能力

围棋作为当今最难的智力游戏已经过数千年的发展，但从阿尔法狗的招法上看，人类对其奥秘的理解仍然停留在管窥蠡测的阶段。人工智能一些突破常规的下法启示我们，在围棋教育中，必须拥有更多开放性，摒弃一些传统的完全基于围棋理论的条框理解。其实，在李世石出道时，其“僵尸流”就被棋界普遍认为不合理，但李世石用自己彪悍的战绩打消了外界的质疑。围棋在竞技层面，更需要秉承的是具体问题具体分析的态度，而非仅仅将围棋理论生搬硬套到不同局面当中。

不管是东方人还是西方人，有一个基本共识：围棋是人类发明的最复杂也是最美的游戏。不是说围棋每一个着法都比国际象棋多，而是两者下法的理念有所不同。简单地说，国际象棋（中国象棋）的目的就是杀王，子是越下越少；围棋的目的是“圈地”，子越下越多，地多者胜。这实际上就给电脑出了一个难题，用专业的术语来说，国际象棋的着法较易通过函数评估，而围棋的着法相对抽象，电脑不好计算。此外，围棋还有手筋、劫争、弃子等战术战略层面的技法。　　所以，国际象棋史上第二位世界棋王伊曼纽尔·拉斯克在评论国际象棋和围棋时，说了这么一句话：“国际象棋是一种仅仅局限于这个世界的游戏，围棋则有些不像是从地球上诞生的。如果有那么一天，我们发现有一种天外文明和我们玩同一种游戏，那一定是围棋，决不会有任何疑问。”　　也很可能正是这种原因，围棋一直被认为是人类智力对抗电脑的“最后堡垒”。

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这是因为同现实世界相比，围棋有明确的规则，更能够“测试”人工智能的水平，AlphaGo也证明，面对人类难以实现的“以穷举法搜索”“由诸多变量共同作用决定结果的复杂系统”，人工智能同样能够达到超越人类最高水准的决策能力。包括金融、医疗、教育等等在内，上述两个条件也是现实世界难以决策的重要原因。AlphaGo开发团队表示，在围棋领域累积下来的高级通用算法，将被用于降低能源消耗、新材料发明和医疗。已经有数据显示，应用了AlphaGo的算法，互联网公司数据中心的能源消耗可减少40%。这也意味着，随着人工智能在硬件和基础算法上的优化，在未来将会对越来越多的产业带来积极影响。不过，硬币总有另外一面。从“人机大战”中的配对赛进程来看，人类顶尖棋手和AlphaGo之间，由于思考和判断方式不同，人类对AlphaGo的“招数”并不能完全理解，配合也还远远谈不上默契。围棋毕竟有相对明确的得与失，一旦决策型的人工智能被用于更为模糊和复杂现实世界，人类是否能够理解它，两者之间如何真正形成合力，人类要如何建立对人工智能的信任感，仍将是未来很长时间阶段中必须要面对的问题。从目前来看，当务之急是人工智能科学家们依然要帮助人们了解人工智能学习的原理，以及建立更多人类与人工智能沟通和互动的方式。“阿老师”走下棋盘，人工智能来到人间。人机大战硝烟散去，但通往未来的路才刚刚现形。

会导致很多人失去对于围棋的热爱，因此跟AI的对阵完全没有胜算，因此很多人会因此在自信心上受到严重打击，从而彻底放弃对于围棋的喜爱。

近日，人工智能又一次成为媒体和公众关注的焦点：谷歌旗下一家公司研制出的人工智能程序“阿尔法围棋”（AlphaGo）在比赛中5:0完胜欧洲职业围棋冠军樊麾二段，在这种复杂度最高的棋类游戏上，人工智能显示出有望超越人类顶尖高手的“智力”。今年3月，AlphaGo将挑战世界冠军李世石九段。1997年，IBM开发的计算机程序“更深的蓝”在六局棋比赛中，击败国际象棋棋王卡斯帕罗夫，成为载入史册的人工智能突破。然而，围棋的复杂度远远高于国际象棋，前者最多有10的约170次方种局面，后者的最多局面仅为10的约47次方种。近年来，人工智能有了什么发展，才有底气与职业围棋选手一较高下？它能否击败围棋世界冠军？如果击败，意味着什么？对于这些问题，专家给予了解答。深度学习“消化”2000万局棋复旦大学哲学学院教授、人工智能哲学专家徐英瑾介绍，传统的计算机下棋程序的基本原理，是有限步数的搜索树，即采用数学和逻辑推理方法，把每一种可能的路径都走一遍，从中选出最优解。显然，这种下棋思考方法是人类无法做到的，发挥了计算机速度快、运算量大的优势。不过，这种“暴力算法”并不适用于围棋。据计算，围棋每回合有250种可能，一盘棋可长达150回合，所以围棋最多有10的170次方种局面。即便对计算机而言，这个运算量也是相当大的。除了复杂度高，围棋还有一大特点——黑白两方棋的每个棋子是一样的，没有大小之分、角色之别。这给计算机程序的运算推理带来了很大难度，因为从哲学上看，围棋具有“语境敏感性”，不太适合逻辑推理；而棋子各不相同的中国象棋、国际象棋具有“超语境性”，每个棋子角色明确，不因棋局的变化而改变，非常适合逻辑推理，这正是计算机的强项。近年来，不同于搜索树的深度学习技术逐渐成熟，给围棋程序的研发带来了突破。深度学习源于人工神经网络，其模仿对象是人脑。研究表明，人脑由约10的11次方个神经元构成，神经元细胞的外表有很多突起。其中，比较短的放射性突起叫“树突”，外形似树枝分叉，具有接受刺激并将冲动传入细胞体的功能。而要把信息向其他神经元输送，就得依靠“轴突”。人工神经网络从信息处理角度对人脑神经元网络进行了抽象和模拟，建立运算模型。这种网络由大量模拟神经元的节点相互连接构成，每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个节点间的连接，都代表一个对于通过该连接信号的权重值，形成人工神经网络的记忆。网络的输出则根据连接方式、权重值和激励函数的不同而不同。“深度学习系统是人工神经网络的升级版。”徐英瑾解释说，这种系统由输入层、中间层和输出层构成，其中，中间层由多层人工神经网络构成，可多达七八十层，故名为“深度学习”。每增加一层，就意味着增加了一个人工智能分析维度。当人把某种大数据样本输入系统后，这种系统即可进行学习，掌握样本中蕴含的规律。为了让 Al－phaGo具有一流的围棋水平，谷歌科研人员输入了2000万局棋谱。假如一个人要学习2000万局棋，每局棋耗时15分钟，他需要一刻不停地下570年！

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提升是职业棋手可以用AI的跳跃思维和整体思维去行棋，但是如果用不好会有反效果，思路是可以学习的，但是跟电脑比计算能力是不现实的，所以电脑能在瞬间跳过几百个变化去找十步以后的最佳下法而不算漏任何一个变化，这一点人却很难做到，有一套变化算不到就没法继续下去，甚至越来越糟，就算世界第一也很难在很短的时间算出中间的所有变化，所以只是学了皮毛而已。现在的程度也只能学到一些皮毛，几步一些基本的着法学了还是可以的，而人类有些电脑也是短期内学不会的，围棋虽然存在竞技性，但又是一门艺术，比如棋型的美感和大局观的感觉是电脑不具备的，也就是为什么职业棋手在布局可以占据一定优势，但棋盘越小差距越大的原因吧！为什么老聂前半盘可以占优势，原因就在这，电脑更擅长精准计算，但还不具备想象力!

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3月9日，李世石九段及女儿与“阿尔法围棋”创始人德米什·哈萨比斯合影。新华社发人工智能“阿尔法围棋”与韩国围棋高手李世石的人机大战9日打响。39岁的“阿尔法围棋”创始人德米什·哈萨比斯此前在首尔接受了新华社记者的采访，讲述了这场人机大战背后的故事。希望与中国棋手对弈哈萨比斯说，此次“阿尔法围棋”的对弈选择了中国的规则。因为对电脑来说，中国的规则更为简便易行。而且他知道，中国也有许多高水平棋手，他们也希望“阿尔法围棋”能与高水平的棋手对弈，比如柯洁。但是，此次人机大战是历史上第一次电脑挑战职业九段棋手，哈萨比斯表示，他们希望选择在顶尖水平已有十年甚至更久的李世石。也许更年轻的选手，也能有这个水平，但现在还不确定，因为他们还需要有十年顶尖水平去证明自己。“我们也知道，还有很多实力很强的选手，所以这次比赛之后，也许我们也会去中国、日本，与那里的高手切磋棋艺，”哈萨比斯说。创始人自己不敢挑战作为一位人工智能专家，哈萨比斯对围棋的浓厚兴趣促使他对“阿尔法围棋”进行研发。他告诉记者，早在20年前上大学时，他曾在剑桥的一个高水平围棋社团里学习围棋，并很快沉迷其中。但是因为忙于电脑方面的工作，他没有足够时间去练习，围棋技艺仅停留在业余一段水平。不过，这并不妨碍他喜欢围棋。上大学时，哈萨比斯教会了他的合伙人下围棋。那时正值超级电脑“深蓝”战胜世界冠军卡斯帕罗夫。从那时起，哈萨比斯就在想有一天能为围棋写一个程序，并赢得冠军。两年前，哈萨比斯终于等到合适的时机。他创建的“深度思维”公司开发了深度学习的程序。他们想让这项技术得到更广泛的应用，于是，哈萨比斯选择了围棋。他希望通过利用深度学习程序打造“阿尔法围棋”能战胜人类围棋大师。哈萨比斯坦言，他没有与“阿尔法围棋”对弈过，因为它实在太强大了。“阿尔法围棋”的学习能力很强，自己完全不是它的对手。有助于棋手提高水平

机器人与人公平对弈1997年，人工智能机器人第一次打败顶尖的国际象棋人类选手。2006年，人类最后一次打败国际象棋人工智能机器人，此后便一再败北，正应了四十多年前计算机科学家的预言。但在围棋领域，由于人工智能机器人棋力比人类弱，在之前的比赛中，人类选手都会让子，而且人工智能机器人主要和业余段位的棋手比赛。因此，对于机器人的“进攻”，人们会以在围棋领域的智力优势来自我安慰。然而，这次情况不同了，与机器人对弈的选手樊麾目前是法国国家围棋队总教练，已经连续三年赢得欧洲围棋冠军的称号。而“阿尔法围棋”对战樊麾是完全公平的比赛，没有让子，却赢了比赛。此前，研究者也让“阿尔法围棋”和其他的围棋人工智能机器人进行了较量，在总计495局中只输了一局，胜率是8%。它甚至尝试了让4子对阵CrazyStone、Zen和Pachi三个先进的人工智能机器人，胜率分别是77%、86%和99%，由此可见“阿尔法围棋”有多强大。在2016年3月份，“阿尔法围棋”将和韩国九段棋手李世石在首尔一战，奖金是由谷歌提供的100万美金。李世石是最近10年中获得世界第一头衔最多的棋手。之前有人预测说，人工智能机器人需要再花十几年才能在围棋领域战胜人类，这场比赛或许会就此载入史册。

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专业导论写法：1、谈一谈对专业方向的认识，例如发展史。2、从自身角度去分析，理解所学专业的价值和意义。3、结合专业术语串联整篇文章中

为了详尽地阐述人工智能的核心知识，必须有一条主线将这些知识串联起来。本书所确定的主线是从实现人工智能的角度，将有关知识划分为哲学基础和工程实践两大块。哲学基础是实现人工智能的不同哲学思想和在相应思想指导下的具体方法；工程实践则是有关方法在实际问题中的应用和集成，以及方法实现所需要的软硬件条件。