谷歌阿爾法圍棋升級測試版,是谷歌最新的推出的官方的Alphago2.0版本,最新的智能圍棋機(jī)器人,已經(jīng)橫掃全球60位圍棋游戲高手,喜歡的朋友就快來試試吧!
游戲介紹
Alphago(中文名稱為阿爾法圍棋或阿爾法狗)是由英國倫敦Google DeepMind開發(fā)的人工智能圍棋程序,成為第一個(gè)不借助讓子,在全尺寸19×19的棋盤上擊敗職業(yè)圍棋棋手的電腦圍棋程序,也是人工智能與人類智慧的一大挑戰(zhàn)。
游戲玩法
經(jīng)過不斷的進(jìn)步,AlphaGo在很多局部的定型,以及布局的配置上有很多自己的看法,我個(gè)人的實(shí)力是不足以詳細(xì)介紹給大家的,所以我們專門邀請了世界冠軍古力九段,以及世界冠軍周睿羊來九段對這幾盤棋進(jìn)行了深入的研究,在研究的過程中,很多AlphaGo的新招法,給了他們許多的啟發(fā),這些啟發(fā)不光是技術(shù)上的,更多的是對圍棋的一種新的理解,一種更加自由的和開放性的想法以及思路,當(dāng)然在實(shí)際運(yùn)用上不一定立刻就會(huì)獲得好的效果,但從長遠(yuǎn)看。一定會(huì)對整個(gè)圍棋技術(shù)的進(jìn)步起到積極的作用。
您可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn),有別於傳統(tǒng)的黑棋第一步下在右上角,此次的解說經(jīng)常會(huì)有黑棋第一步下在左下角的情況,這樣做的原因在於,我們想以AlphaGo的視角,更好的還原AlphaGo對局時(shí)的變化,所以我們所用的都是AlphaGo的原始棋譜。您將要看到的李世石與AlphaGo的五盤棋則是以Aja Huang博士行棋的方向來寫的。
我個(gè)人建議大家最好邊將棋譜以及變化圖擺在棋盤上,因?yàn)锳lphaGo的自戰(zhàn)對局實(shí)在太復(fù)雜,將棋譜呈現(xiàn)在棋盤上可以更好的明白解說。
安裝方法
1、下載游戲zip文件夾
2、點(diǎn)擊游戲啟動(dòng)程序即可開始游戲
阿爾法圍棋介紹
阿爾法圍棋(AlphaGo)是一款圍棋人工智能程序。其主要工作原理是“深度學(xué)習(xí)”。“深度學(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。這就像生物神經(jīng)大腦的工作機(jī)理一樣,通過合適的矩陣數(shù)量,多層組織鏈接一起,形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”進(jìn)行精準(zhǔn)復(fù)雜的處理,就像人們識(shí)別物體標(biāo)注圖片一樣。
這個(gè)程序主要包括4個(gè)部分:
1. 走棋網(wǎng)絡(luò)(Policy Network),給定當(dāng)前局面,預(yù)測/采樣下一步的走棋。
2. 快速走子(Fast rollout),目標(biāo)和1一樣,但在適當(dāng)犧牲走棋質(zhì)量的條件下,速度要比1快1000倍。
3. 估值網(wǎng)絡(luò)(Value Network),給定當(dāng)前局面,估計(jì)是白勝還是黑勝。
4. 蒙特卡羅樹搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS),把以上這三個(gè)部分連起來,形成一個(gè)完整的系統(tǒng)