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alphago算法原理(alphago算法開源)
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本文目錄:
一、給你科普一下,為何AlphaGo這么牛?
在最近火的不行的圍棋人機(jī)大戰(zhàn)中
“人類最后的希望”
——柯潔
連續(xù)兩場敗給了人工智能阿爾法狗
最后一戰(zhàn)即將在今天打響
一時(shí)間科技界人心惶惶
人們開始擔(dān)心AI有天會(huì)取代人類
摧毀人類麻辣小龍蝦鴛鴦火鍋等文明
那么問題來了
阿爾法狗究竟是何方神圣?
人工智能(AI),指的是
跟人類智能相似的智能機(jī)器
例如機(jī)器人、語音圖像識(shí)別等
這次的阿爾法狗
就是谷歌旗下DeepMind公司
開發(fā)的一款圍棋人工智能程序
它橫掃歐亞頂級(jí)圍棋高手
去年打敗了圍棋世界冠軍李世石
并且在今年推出了2.0版本
其等級(jí)分已超過人類第一的柯潔
于是有了這次的
人類榮譽(yù)之戰(zhàn)
想了解阿爾法狗
就需要知道算力和算法
要知道,人類的算力十分有限
比如一個(gè)密碼鎖只有兩位
有人會(huì)從00試到99解鎖
但如果是四位就會(huì)智商捉急了
這就是算力不夠
如今AI對(duì)弈國際象棋的算力基本達(dá)到
但對(duì)弈圍棋的算力尚未實(shí)現(xiàn)
比方說
國際象棋棋盤上能夠產(chǎn)生的
不同可能大約是10的46次方
而圍棋卻有10的170次方左右
兩者對(duì)比相當(dāng)于
所以在AI眼里
圍棋是個(gè)還未跨越的里程碑
這種情況下就要考慮算法
阿爾法狗不得不選擇
更智能的方法啃下這塊骨頭
它采取了一種大智若愚的方法
——蒙特卡洛搜索算法
比方說
你家到火鍋店有ABC三條未知的路
同時(shí)出發(fā)300人,每條路100人
假設(shè)半小時(shí)內(nèi)走A路的人最快到達(dá)
那么A路則是條好路
注:實(shí)際算法相當(dāng)復(fù)雜
當(dāng)然,路口越多,分析會(huì)越復(fù)雜
但放出的人越多,結(jié)果就越精確
相比一條路走到黑的窮舉法
這種搜索算法大大前進(jìn)了一步
而且阿爾法狗還會(huì)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)
它啃下了大量歷史棋局
分析數(shù)據(jù)后能以最高質(zhì)量下棋
不至于把所有概率都考慮一遍
驚人的算力+高效的算法
讓阿爾法狗直指圍棋巔峰之座
并且,它還以驚人的速度進(jìn)化著
提升一個(gè)版本只需僅僅一周時(shí)間
對(duì)陣?yán)钤谑陌姹緸閂18
這次版本已經(jīng)達(dá)到V60
當(dāng)下版本的阿爾法狗的厲害之處
是只要沒斷電
它就能每時(shí)每刻學(xué)習(xí)棋藝
不但如此,他甚至還跳出了
學(xué)習(xí)人類棋盤的方法
進(jìn)入了左右手互搏
自己跟自己對(duì)練的局面
它的出招也越來越?jīng)]有套路可言
但歸根結(jié)底
大家也不用太擔(dān)心
人工智能真正需要面對(duì)的
是諸如情感分析、智能對(duì)話等問題
阿爾法狗的核心還是樹搜索的計(jì)算方法
距離“自主思考”還有一定距離
但是朕已經(jīng)研究出打敗阿爾法狗
為全人類扳回一局的方法
那就是
拉
電
閘
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二、alphago 用到 什么 算法
AlphaGo依靠精確的專家評(píng)估系統(tǒng)(value network)、基于海量數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(policy network),及傳統(tǒng)的人工智能方法蒙特卡洛樹搜索的組合,以及可以通過左右互搏提高自己的水平,這個(gè)真的是有的恐怖了有木有。李世石九段固然厲害,可人類畢竟是動(dòng)物,機(jī)器軟件程序是無休止的工作,這一點(diǎn)也是客觀因素了。圍棋九段李世石目前已經(jīng)一比三了落后alphago了,還有一場15日今天的比賽可以關(guān)注一下(比賽規(guī)定即使是在分出勝負(fù)的情況下,也要下滿五局)。
三、阿爾法狗用的什么算法?
阿爾法狗是一種使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的人工智能計(jì)算機(jī)程序,其核心算法是基于深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的蒙特卡羅樹搜索算法。
具體來說,阿爾法狗采用了一種名為“深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)”的算法,它結(jié)合了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的技術(shù),可以讓計(jì)算機(jī)程序通過自我學(xué)習(xí)和不斷的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)來提高棋力和策略水平。
在阿爾法狗的算法中,首先使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來分析和學(xué)習(xí)圍棋的棋盤局面,獲得對(duì)當(dāng)前局面的評(píng)估值。然后,利用蒙特卡羅樹搜索算法來評(píng)估每個(gè)可行的棋步,并根據(jù)評(píng)估值來選擇最佳的下一步棋著法。在每次迭代中,阿爾法狗會(huì)根據(jù)實(shí)際對(duì)局的結(jié)果來更新自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和策略,以不斷提高自己的棋力和水平。
總的來說,阿爾法狗的算法是一種基于深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的蒙特卡羅樹搜索算法,它利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能力來學(xué)習(xí)和評(píng)估圍棋的局面,同時(shí)通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)的技術(shù)來不斷優(yōu)化自己的策略和棋力。
四、阿爾法狗是怎樣擊敗人類圍棋高手的?
阿爾法狗是第一個(gè)擊敗人類職業(yè)圍棋選手、第一個(gè)戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的人工智能機(jī)器人。其英文名為AlphaGo,音譯中文后戲稱為阿爾法狗。
阿爾法狗其主要工作原理是“深度學(xué)習(xí)”?!吧疃葘W(xué)習(xí)”是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練它的方法。一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)把大量矩陣數(shù)字作為輸入,通過非線性激活方法取權(quán)重,再產(chǎn)生另一個(gè)數(shù)據(jù)集合作為輸出。
擴(kuò)展資料:
2016年3月,阿爾法圍棋與圍棋世界冠軍、職業(yè)九段棋手李世石進(jìn)行圍棋人機(jī)大戰(zhàn),以4比1的總比分獲勝;2016年末2017年初,該程序在中國棋類網(wǎng)站上以“大師”(Master)為注冊帳號(hào)與中日韓數(shù)十位圍棋高手進(jìn)行快棋對(duì)決,連續(xù)60局無一敗績;
2017年5月,在中國烏鎮(zhèn)圍棋峰會(huì)上,它與排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔對(duì)戰(zhàn),以3比0的總比分獲勝。圍棋界公認(rèn)阿爾法圍棋的棋力已經(jīng)超過人類職業(yè)圍棋頂尖水平,在GoRatings網(wǎng)站公布的世界職業(yè)圍棋排名中,其等級(jí)分曾超過排名人類第一的棋手柯潔。
參考資料來源:人民網(wǎng)——“阿爾法狗”為什么厲害
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