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谷歌智能围棋也刚刚输给过人类,凭什么取得了最终胜利
1、Google DeepMind 团队在最新一期《Nature》上发表论文称，其名为 “阿尔法围棋”（AlphaGo）的人工智能，在没有任何让子的情况下以 5：0 完胜欧洲冠军、职业围棋二段樊麾。
2、AlphaGo一方的旗帜是英国国旗，因为这次参赛的谷歌围棋程序AlphaGo来自英国人工智能公司DeepMind。
3、智能机器可以在围棋上战胜人类，原因就是在于 随着科技的发展，智能机器人已具备了相当发达的“大脑”。
谷歌训练人工智能技术踢足球,继围棋后,谷歌为什么要选择足球成为下一代...
1、根据谷歌的人工智能博客文章，足球被认为对人工智能强化学习特别有帮助，因为该运动需要“身心合一”，需要在瞬时的身体控制和概念学习之间取得自然的平衡，比如准确传球和领悟高水平的技战术。
2、以谷歌Football Engine为例，就让智能体借助奖励机制来自己get动态策略，从而学会规则与踢球技能（强化学习）。不过，要称之为“下一代AI”未免有点拔苗助长。
3、数据分析：人工智能技术使得足球比赛数据分析更加精确快速。利用机器学习和深度学习算法来分析数据，可以帮助球队更好地了解对手和自己，发现优势和劣势，从而更好地制定战术。
4、从小游戏到围棋对弈，谷歌还打算将AlphaGo背后的算法一步步地运用到更多的领域中。就在3月份与李世石开赛前，DeepMind公司就公开表示，将与伦敦帝国理工学院和伦敦皇家自由医院展开合作，试图将其人工智能技术应用于医疗行业。
5、对机器来说，围棋的困难主要在两方面：一是，机器无法写出评估程序来决定谁赢了；二是，围棋是一种直觉性的比赛。
6、在下国际象棋的时候，计算机可以分析出每一个可能的步骤，从而进行最优选择，但是，围棋可能的步骤是国际象棋的10倍之多。这也正是围棋人工智能的难点所在。在过去很长时间里，最好的计算机连厉害点的业余围棋棋手都下不过。
谷歌AI连赢人类围棋冠军5局,它是怎么做到的?如何评价它
而且，这种机制不仅仅可以用在围棋学习中，阿尔法Go还可以用来解决很多现实问题，比如处理气候模型等。据消息称，Google的“阿尔法Go”V和现在的围棋世界冠军李世石 （Lee Sedol），将在今年三月正式进行比赛。
谷歌的文章有20个作者，明显是下了血本，前两位都是计算机围棋界的大牛，一作David Silver是计算机围棋和强化学习的顶级专家，整个博士论文就是做的围棋； 二作Aja Huang以前写过多年围棋软件，自己又是AGA 6D的水平。
监督训练”的算法。此外，AI很容易通过大量的训练积累足够多的经验。人类或许一年可以下1000局围棋，但AI一天就能玩100万局，不会疲劳。所以理论上来讲，只要“阿尔法围棋”经过足够的训练，就可以击败所有的人类选手。
应该分两方面来看，一是说明机器学习的算法在一定程度上取得了成功，当然围棋的规则毕竟有限，并不能说明机器就打败了人类，只能说是某些方面，实现了模仿甚至超越了人的部分思维模式。
人类顶尖高手也会出现这类失误，但主要是心理状态而非技术原因。而对AI来说，恐怕预示算法尚有缺陷，也就是我说的技术层面欠稳定、不连贯。如果对阵李世石出现这样的败着，很可能就无法翻身了。
