柯洁vs阿尔法狗年轻的自己+++柯洁对阿尔法狗视频

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于柯洁vs阿尔法狗年轻的自己的问题，于是小编就整理了3个相关介绍柯洁vs阿尔法狗年轻的自己的解答，让我们一起看看吧。

阿尔法狗能让柯洁几颗子？

因为没法直接对弈，现在只能按照互相对比的角度来判断阿尔法狗能让柯洁几个子。

2017年“人机大战”柯洁比3不敌阿尔法狗2.0版即在网上连胜人类高手60盘棋的Master, 双方分先下已经没有胜负，就双方表现出来的实力对比来看，Master应该让柯洁两子，如此将是好胜负。 但受让两子够不够？这也是个问题，因为国内人工智能绝艺在让柯洁两子的对局中轻松取胜（与当时柯洁心态不无关系），阿尔法狗2.0版与绝艺之间的实力对比将会是怎样？应该还是阿尔法狗更强，从这个角度来说，阿尔法狗让柯洁两子，可能还是柯洁略微吃力。

但现在阿尔法狗已经升级到了阿尔法元（AlphaGo zero），按照阿尔法狗团队的说法，Master可以让AlphaGo1.0三子，后者与李世石九段进行五番棋大战时，最终4比1取胜；但阿尔法元与柯洁对弈的版本Master胜率极高，这意味着什么？意味着阿尔法元已经与Master不是一个水平档次上的对手，而Master在与人类高手进行60盘对弈时，轻轻松松地取得60连胜，完虐人类高手。

人工智能在围棋领域的进步之快令人难以置信，Master已经横扫人类高手，现在又冒出一个阿尔法元，因为人类高手对Master从未赢过，那么双方之间的实力差距到底有多大？这是一个很难界定的问题。现在唯一的验证方法似乎只有让Master让两子与柯洁进行一场超级对抗，双方约定四盘连胜或者连败一升降，柯洁一年内专心投入此项比赛，看看到底会是一个什么结果。但阿尔法狗团队已宣布不再举行“人机大战”，我们说阿尔法狗能让人类顶级高手几子见仁见智了。

野狐上绝艺以前让业9，3子。还能下棋。让2子基本鲜有胜利的。柯杰和舞者分先下模仿棋胜过2局。其他棋手基本败绩。目前为止感觉职业棋手和人工智能差距在2到3子吧。职业棋手被受让2子很难受，所以很少下

如何看待阿尔法元战胜阿尔法狗？

汽车是人类发明出来的，为人类服务，请问有谁认为人类跑不过汽车就等于废了双腿？这些个什么下棋之类的狗，只是运算方式更快，是公式与计算罢了！还是集成电路的作用，别神化的这条狗不是狗的狗！

谢谢邀请

强大的人工智能系统，它的能力强于人的毅力。不是职业棋手不敬业，而是人本身生理的问题！职业棋手从开始走第一步棋，人的精神度算100的数值，随着下棋的进度，人的体力、脑力都是随着下棋的时间慢慢下降的。在看阿尔法狗从开始到结束一直保持精神饱满的！它是机器吗！傻子都知道是什么原因！

有记者采访职业棋手柯洁，问柯洁你了解阿尔法狗吗？他讲到了解，越了解阿尔法狗还是输。原因上面以讲到，人是会累的，竞技状态会变差的！人与人对弈，大家都是公平的，与机器比，人的劣势就很明显了！

至于机器与机器的对弈，比的是服务器的能力，硬件的计算能力谁的强？谁的算法更好优化，处理能力更强大！

AlphaGo Zero三天击败人类的背后究竟意味着怎样的进步？

TalkingData和国内顶尖的职业围棋选手培训机构——葛道场有长期合作，从我们的经验来看，要成为一个职业围棋选手，最晚也要从六岁到七岁开始学棋。即使是像柯洁这样不世出的奇才，从五、六岁学起，到成为世界冠军也需要十多年的时间。

而AlphaGo，前年最初连樊晖这样不太知名的围棋职业选手都无法战胜；而短短几个月后，到去年已经可以击败李世乭；再到今年以Master的身份复出，人类围棋选手已经完全没有抵抗之力，再到现在Zero可以完全不依赖人的经验而碾压Master。

我们回来看看Zero的原理到底是什么？首先我们来看看在物理世界里有没有可能演化的这么快？我们知道在物理世界中，大家都学习过的牛顿第一定律表明，引力和质量成正比。这是一个线性的关系，也就是说我们的物理世界总体是由线性的规律主导的。所以，即使你可以造一台下围棋非常快的机器，每秒可以移动1000个棋子，可以想象不太可能造出AlphaGo。

AlphaGo广为人知的三个部分分别是策略网络、价值网络和蒙特卡洛树搜索。策略网络所代表的是人类的经验、历史的经验。从公开的论文来看，AlphaGo的策略网络准确度基本在57%。这个比喻未必特别精确，但类比考试成绩，如果期末考试才考了57分，这在人类世界不是特别可以拿出手的好成绩，这说明什么？说明这个策略网络和人类可以学到的相比并不是特别厉害，所以Zero在Master之后必然从头开始寻找更优策略。让我们再来看看价值网络，根据我们的实践，价值网络特别不好训练，很难获得一个质量特别好的结果；也就是说价值网络评估当前棋局形势的能力其实也不如人类。策略网络和价值网络都不如人类，那为什么AlphaGo还能这么厉害？所以最根本的，还是在于它使用的蒙特卡罗树搜索这块能力比人强。人类每下一步棋，能考虑到几十步已经是顶尖的高手，但AlphaGo却可以搜索几十万、几千万、几亿步。

价值网络（图自CSDN，作者张俊林）

蒙特卡洛树搜索（图自CSDN，作者张俊林）

这种方法给了我们极大的启示，未来的AI将物理世界建立的模型投影到计算机的数字世界，然后利用由摩尔定律支撑的指数级增长的计算力，在数字世界中进行无限的模拟、探索，并且结合以往的经验找到更好的方案，再把这个方案反过来应用到现实世界中，并从现实世界获得真实即时的反馈，并用于在数字世界中找到更好的方案。

就像AlphaGo从与樊晖试棋，再到在网上与邀请的顶级围棋选手对弈，都是期望通过现实棋局得到真实的反馈，再回到数字世界中找到更好的解决方案。目前，还有一个特别火爆的领域，那就是自动驾驶。

像谷歌，做自动驾驶近十年时间，积累的路测数据有几百万英里；特斯拉每年卖出几万辆汽车，号称路测数据积累了上亿英里。然而根据专家的估计，想让自动驾驶汽车能够可靠地上路行驶，最乐观的估计也需要至少100亿英里的路测，这对企业来说几乎是不可能实现的。

现在很多自动驾驶企业都建立了模拟系统，在数据世界搭建一个虚拟世界，例如谷歌已经把凤凰城完全数字化，自动驾驶系统可以在这个虚拟世界中每天行驶超过几亿英里。这样做的好处是，在现实的、线性的世界中，试错的成本非常高。而通过数据的方法在虚拟数字世界中建立一套与现实世界对应的模拟，利用计算机强大的计算能力去尝试各种可能性，尽量找到可找到的最好的解决方案，再应用到现实世界中，这样可以极大的提高迭代速度。

观察这三个例子，我们可以发现他们有一种共同的模式，那就是建模，投射，探索，应用和反馈；这就是数据驱动方法的基本框架，而其成功的核心，则是试错的成本和迭代的速度。

数据驱动方法的基本框架

让我们再看看另一面，目前我们记录下来的都是用户的行为，但这个世界除了计算机领域的数字世界、我们生活的物理世界，其实还有每个人大脑中的思维世界。而人的行为，其实都是由大脑中的世界驱动的。那我们有没有能力把每个人大脑中的世界也数字化呢？这是比我们以往做的更前沿、也更少人去做的事情。而TalkingData人本实验室的使命就是试图去解决这些问题。

到此，以上就是小编对于柯洁vs阿尔法狗年轻的自己的问题就介绍到这了，希望介绍关于柯洁vs阿尔法狗年轻的自己的3点解答对大家有用。