参考:4分钟了解围棋规则 看懂柯洁和AlphaGo的对决并不难 围棋规则: 1. 19X19的棋盘上有361个落子点: 2. 黑白棋子依次落子: 3. 比赛结束时,占地多者胜: 4. 上下左右相邻的棋子可以看作一个整体: 5. 棋子的上下左右为气: 6. 失去所有气的棋子会被移除棋盘: 进阶: 有些布局会让一群棋子成为活棋,也就是无论如何都无法被对方吃掉. 由于每局都是黑棋先走,所以执黑棋方需要多出3.75子才算是赢.…

/* 版权声明:可以随意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/ author: 张俊林 谷歌DeepMind开发的人工智能围棋程序AlphaGo以5:0的压倒性优势击败了欧洲围棋冠军.专业二段棋手Fan Hui.这是近期一周来最火爆的新闻了.16年3月份AlphaGo会和近期10年平均成绩表现最棒的韩国九段.世界冠军李世石进行对弈,这无疑也是最吸引眼球的一场人机世纪大战,假设此役AlphaGo获胜.这意味着人工智能真正里程碑式的胜利.从此起码在智力博弈类游戏范围内,碳基体人类将无法抵挡…

首先,我们要祝贺小李下出第78手的“神之一手”,这一手堪称前无古人后无来者,尤其是结合了阿尔法狗自暴自弃的表现.小李说过他的失败并不是人类的失败,同样,小李的胜利也只是属于他一人的胜利. 然而人类在围棋领域会不会最终被机器所击败这一问题,在旧摩尔定律失效的情况下还不应急着下定论,看完这篇文章后有助于形成你自己的观点. 首先我们看到这张图.有人一定会觉得奇怪了:为什么左边的是英国国旗呢?Google难道不是美国的公司吗? 原因很简单,alphago是英国的deepmind公司研发的.2014年1月…

距离AlphaGo击败李世石已经过去数月了,心中的震撼至今犹在,全刊报道此项比赛的<围棋天地>杂志我已经看了不下十遍.总也想说点自己的意见,却也不知道从哪里说起,更不知道想表达些什么. 作为一个评论者我的身份较特殊,人工智能相关的技术领域我涉足了5年,下围棋的时间则有18年.前者的水平我不敢妄自评估,但领域内的最新技术,包括AlphaGo使用的蒙特卡洛搜索树和深度学习之类,基本也在我了解范围之内:后者的水平,大约相当于业余弱5段的样子,高中的时候在县里打打比赛拿个名次也是家常便饭.而我那些比我…

写于2016 3.8晚 AlphaGo 与 Alan Turing 如果我们可以被称为生物版本的机器人,承载着在上千年或是万年的时间内不断完善的人工智能,并正如行为主义所指出的那样,对不同的刺激做出相对应的行为,那么我们便是如何让机械的机器人拥有人工智能的最好参考. 机械的躯体与人类的躯体是不同的.我们有着许许多多的生理限制.我们的器官会退化,哪怕它们曾经是多么的灵敏.我们的大脑总是需要休息,用足够的睡眠来调整自己.我们会随着年龄的增长,经历一些不可修复的损伤.而这些是机械的躯体所不用担心的,它…

作为一个围棋爱好者,就决定在博客里加个围棋js程序.于是,申请了博客的js权限,美化美化我的博客. 好在js的语法像C系的,看了看,写个程序应该还是可以的. 围棋里,设计好基本的数据结构: //a是19X19数组,用来存放围棋,每个位置0为空,1为黑,2为白 //b是检测禁手.提子时临时使用 var a = new Array(19); var b = new Array(19); for(var i=0;i<19;i++) { a[i] = new Array(19); b[i] = new…

这是本专题的第三节,在这一节我们将以David Silver等人的Natrue论文Mastering the game of Go without human knowledge为基础讲讲AlphaGo Zero的基本框架,力求简洁清晰,具体的算法细节参见原论文.之后我们为AlphaGo家族做一下总结,展望未来AI革命会将我们带向何方,大火的美剧西部世界和强化学习有多少联系.本人水平有限,如有错误还望指正.如需转载,须征得本人同意.   相较AlphaGo的改进 只通过自我对局强化学习进行训练学…

距离AlphaGo击败李世石已经过去数月了,心中的震撼至今犹在,全刊报道此项比赛的<围棋天地>杂志我已经看了不下十遍.总也想说点自己的意见,却也不知道从哪里说起,更不知道想表达些什么. 作为一个评论者我的身份较特殊,人工智能相关的技术领域我涉足了5年,下围棋的时间则有18年.前者的水平我不敢妄自评估,但领域内的最新技术,包括AlphaGo使用的蒙特卡洛搜索树和神经网络深度学习之类,基本也在我了解范围之内:后者的水平,大约相当于业余弱5段的样子,高中的时候在县里打打比赛拿个名次也是家常便饭.而我…

AlphaGo设计师黄士杰:“最强的学习技能在人类的脑袋里” 深度学习和强化学习结合看来才能解决彩票预测的问题 可以这么说,AlphaGo的成功就是深度学习与强化学习的胜利,因为两者结合在一起,建构判断形式的价值网络(Value Network),后来也成为AlphaGo Zero的主要理论. 虽然我们最终赢了,但这一盘棋确实有很大的弱点,如果五盘棋内,有20%的错误率,这样的AI系统,你敢用吗?所以我们决定,一定要把这个弱点解决掉,不只是解决第四盘的问题,是要把AlphaGo项目全面解决. 后…

Description 近日,谷歌研发的围棋AI—AlphaGo以4:1的比分战胜了曾经的世界冠军李世石,这是人工智能领域的又一里程碑. 与传统的搜索式AI不同,AlphaGo使用了最近十分流行的卷积神经网络模型.在卷积神经网络模型中,棋盘上每一 块特定大小的区域都被当做一个窗口.例如棋盘的大小为5×6,窗口大小为2×4,那么棋盘中共有12个窗口.此外 ,模型中预先设定了一些模板,模板的大小与窗口的大小是一样的.下图展现了一个5×6的棋盘和两个2×4的模板 .对于一个模板,只要棋盘中有某个窗口与…