阿爾法狗的程式為何能夠自己學習

時間 2021-05-04 05:20:21

1樓:匿名使用者

「阿爾法狗」是一些網友對谷歌alphago人工智慧的暱稱。

「阿爾法狗」其實是一款圍棋人工智慧程式,由位於英國倫敦的谷歌旗下deepmind公司開發。它也是第一款能擊敗專業圍棋選手的計算機軟體。

據deepmind的團隊介紹,選擇圍棋,恰恰是因為圍棋的複雜。圍棋的「分支因子」無窮無盡,走法比全宇宙的原子數量還要多。傳統的電腦程式在下棋時,會使用「暴力計算」的做法,為所有可能的步數建立搜尋樹,也就是根據數學和邏輯推理的方法,把每一種可能的路徑都走一遍,從中選出最優的走法。

但是圍棋棋盤有361個點,走法變化繁多,普林斯頓的研究人員算出了19×19格圍棋的精確合法棋局數的所有可能性是乙個171位數——比宇宙中的原子數還多。這樣的計算結果,哪怕是巨型計算機也要算上許多年。而且由於圍棋的每顆棋子都相同,沒有大小的區分,這使得圍棋的下法中增加了很多「隨機」的成分,無法用邏輯推理來**。

所以圍棋一直被認為是人工智慧領域的最大挑戰。

在阿爾法狗出現之前,電腦的圍棋能力還停留在業餘水平。專家預言,想擊敗世界上的精英選手,電腦技術至少還要再發展十年。但是「阿爾法狗」做到了。

簡單來說,「阿爾法狗」系統之所以可以玩轉圍棋,是因為它具有兩個大腦,乙個叫做「策略網路」,負責選擇下一步走法;另乙個「價值網路」,負責**比賽勝利者,每走一步估算一次獲勝方,而不是一直搜尋到比賽結束,從而減少了運算量。兩個大腦配合工作,於是將圍棋巨大無比的搜尋空間壓縮到可以控制的範圍之內。

2樓:匿名使用者

我是學計量經濟學模型演算法的,對此我有了解。簡單說,阿爾法狗之所以會「學習」,是因為他會根據每一步對手的步驟,去更改引數。所謂引數,就是對手下一步會以什麼樣的概率去走某一棋局步驟,如果這個概率能算的越準,那麼就越能把握對手的動向,從而採取應對措施。

中國已經有團隊向阿爾法狗發出挑戰,其實兩個人工智慧之間比的,不僅僅是棋盤套路及戰法的資料輸入,更是誰能以更精準的演算法去計算概率,從而**對手。

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