阿尔法狗算法训练,阿尔法狗 算法

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于阿尔法狗算法训练的问题，于是小编就整理了3个相关介绍阿尔法狗算法训练的解答，让我们一起看看吧。

1. 阿尔法狗2代原理？
2. 如果柯洁不限时，且有一个棋盘摆变化，能否有机会赢阿尔法狗？
3. 如果阿尔法狗和人类一起打炉石那么谁会赢？

阿尔法狗2代原理？

阿尔法狗二代，结合了监督学习和强化学习的优势。它通过训练形成一个策略网络（policynetwork），将棋盘上的局势作为输入信息，并对所有可行的落子位置生成一个概率分布。然后，训练出一个价值网络（valuenetwork）对自我对弈进行预测，以-1（对手的绝对胜利）到1（AlphaGo的绝对胜利）的标准，预测所有可行落子位置的结果。这两个网络自身都十分强大，而阿尔法围棋将这两种网络整合进基于概率的蒙特卡罗树搜索（MCTS）中，实现了它真正的优势。新版的阿尔法围棋产生大量自我对弈棋局，为下一代版本提供了训练数据，此过程循环往复。

　　在获取棋局信息后，阿尔法围棋会根据策略网络（policynetwork）探索哪个位置同时具备高潜在价值和高可能性，进而决定最佳落子位置。在分配的搜索时间结束时，模拟过程中被系统最频繁考察的位置将成为阿尔法围棋的最终选择。在经过先期的全盘探索和过程中对最佳落子的不断揣摩后，阿尔法围棋的搜索算法就能在其计算能力之上加入近似人类的直觉判断。

如果柯洁不限时，且有一个棋盘摆变化，能否有机会赢阿尔法狗？

你这个问题应该这样看，不限时是多长时间，如果是一年或者十年，那是谁也赢不了谁的，因为没人有这么长的时间去关注一盘无聊棋，如果十个小时，我感觉也赢不了阿尔法狗，阿尔法狗是一种算法，它的运转速度非人类能比，它能从几百几千几万几亿个方案中找到最优解，人的脑子不会有那么好的效率。

再说下围棋不过是一种机械记忆，简单说就是一个编程员，他不具备发明创造的能力，柯洁同志只不过喜欢围棋又在下围棋的人里面算个聪明的，和学习数学物理的科学家比起来智商就差的太多了，不信你让他去学习微积分，他就不一定能学好了，所以我们把围棋归类在体育项目里，下围棋的人的科学知识，没有一个能比得上一个北大数学专业的学生。

有机会。柯毕竟是人类顶尖高手，可自己摆变化的情况下，十盘中赢三四盘应该没有问题。不要把AI看得太神秘，毕竟它是人类智慧发明的和人类比智慧的游戏，一切皆有可能。现在不是比计算力，比的是战略，统治力和灵活转身能力，这一点，人类能摆出无数个变化，AI在人类思考时间足够延长的而自身时间一定的情况下，是很可能会输的。

如果阿尔法狗和人类一起打炉石那么谁会赢？

游戏也是算法，只是设计情节方面比棋类复杂而已，在算法上都是一样的。

就象一个朋友在回答这个问题中说的，如果把阿尔法狗的程序从围棋改成炉石游戏的程序，还是阿尔法狗赢。从计算能力上看，人脑已经赶不上计算机了，但人类从用算盘开始就把计算机当工具，从这个意义上说阿尔法狗也是工具。

从2014年6月《环球科学》的文章《攻克大脑》来看，科学家对有302个神经元连接的秀丽隐杆线虫经过30年的研究，也没搞清这种低级生物的生存行为。从这来看，人工智能对大脑来比较，还是大脑比人工智能高得多。

从电子游戏看，也不过是人类大脑发展的产物，还是不用电的。想想今年的CES大展，停电了，以至媒体都感叹什么黑科技都敌不过停电啊。

从这看，就算人类在游戏上干不过人工智能，也可以给它拔电源啊。再不行，断网，清后台。

怎么的，人工智能的直线神经算法还是太简单了。

人工智能现在还是不能和大脑相比较的。人工智能的发展也是是多学科交叉才能更好发展的。

到此，以上就是小编对于阿尔法狗算法训练的问题就介绍到这了，希望介绍关于阿尔法狗算法训练的3点解答对大家有用。