两个阿尔法狗下棋谁会赢？

1. 两个阿尔法狗下棋谁会赢？

学习时间长、学习案例好的AlphaGo赢的可能性更大一些。
AlphaGo采用了深度学习算法，即其具备了分析已发生对局提升自身水平的能力，AlphaGo的下棋方式除了学习别人的对局外，还可以自己跟自己下棋，通过对不同下法产生结果的分析来改善自己的下棋方式，颇有一种老顽童周伯通的绝技“左右互搏之术”的意思。
首先要说明，决策不存在绝对的对错，有些决策可能短时间看效果不好但长远看会产生更多效益，有些决策可能从一方面看存在失误但从另一方面看又十分明智。对于下棋而言，有些棋招经过后来无数人长时间的分析，依然难以断定它的好坏。
考虑到这种结果的不可量化性，AlphaGo在计算落子位置时引入了一定的随机性，即AlphaGo两次对同一棋局的判断，可能会产生不同，这种情况下，只能说“运气”好的AlphaGo会赢。

AlphaGo的两个大脑：
1、第一大脑：落子选择器 （Move Picker）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络（Policy Network）” ，观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上，它预测每一个合法下一步的最佳概率，那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。
2、第二大脑：棋局评估器 （Position Evaluator）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题，它不是去猜测具体下一步，而是在给定棋子位置情况下，预测每一个棋手赢棋的概率。这“局面评估器”就是“价值网络（Value Network）”，通过整体局面判断来辅助落子选择器。
这个判断仅仅是大概的，但对于阅读速度提高很有帮助。通过分析归类潜在的未来局面的“好”与“坏”，阿尔法围棋能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行，那么AI就跳过阅读。
这些网络通过反复训练来检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素，所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的，但更多的训练后能让它进化到更好。

2. 如果用两个阿尔法狗彼此对决，胜负会如何呢？

       关注了最近一次的人工智能围棋大战的都知道，柯洁以0:3连败输给了阿尔法GO，这也就意味了如果阿尔法GO能够在围棋榜上占据一个名额的话，现在是当之无愧的第一了。既然就目前来看在围棋界还没有能够战胜阿尔法GO的人出现，那么当两个最强的，也就是阿尔法GO对阵阿尔法GO的话会出现什么情况呢？

       这个问题其实是一个需要实践的问题，其实结果大致也能猜得到，那就是以平局结束，或者说先下子的或者后下子的赢。要知道一点，阿尔法GO是由机械组成，而它的大脑下达的指令都是由一串串的代码组成的，也就是说基本上只会按照程序走，而另一方的阿尔法GO也是一样，两者均不会被情绪、环境和对手的不同而产生影响。

       那么阿尔法GO就是不可战胜的了吗？也并不是，如果在阿尔法GO在一开始被开发出就关注这一方面的消息的人应该知道，阿尔法GO是有两场败绩的，一场是在和李世石九段在第二场的时候，还有一场就是在最近的人机配对赛上与古力九段一同战斗的阿尔法GO主动投降认输。关于这第一场的传闻很多，有传言说是有人故意的后台的调整了数据，故意的让人类赢一局，从而给其一个台阶下。也有人说是在下棋的过程中断电死机了，导致程序的不正常运行。也就是说如果阿尔法GO在机器不出现问题的情况下人类是根本战胜不了的。而第二次输棋由于是团队赛，所以也并不能比较的出两个阿尔法GO到底孰强孰弱。

       不过细想过来，机器毕竟是机器，并不会出现人类的七情六欲，它只能跟着自己的程序运行，在理论是它是无敌的存在，这次的阿尔法GO的退役也是为了不去再让人工智能将人类的尊严践踏殆尽。好了，回归主题，当两个阿尔法GO相遇的时候，由于两者搭载的都是相同的程序，在实力上都是相同的，没有任何的区别，在两者都不出现意外的情况下(比如死机，断电什么的)，就会想我一开始说的结果那样。就像是两个一模一样的鸡蛋，以相同的速度，相同的环境，不同的时间，撞击在相同的点上，结果一定是两个鸡蛋都碎，又或者是谁先撞击的或者谁后撞击的会碎。

       当阿尔法GO遇到阿尔法GO结果是什么并不重要，重要的是它现在成为了围棋界当之无愧的最强旗手，这也代表了当代人工智能的水平上升到了一个什么样的地步，这才是人机大战最想表达的东西。

3. “阿尔法狗”为什么厉害

“阿尔法狗”为什么厉害
 来源： 人民日报


    谷歌的围棋人工智能程序和人类围棋冠军之间的比赛，堪称人工智能发展的一个重要里程碑，也让全世界的目光聚焦在人工智能这个热门科技领域。谷歌的人工智能程序是怎样赢了人类？人工智能对人类来说到底意味着什么，会带来什么？它会不会有一天在智能上也超过人类？
    本版近期推出“关注‘人机大战’”系列报道上下篇，尝试揭开谷歌围棋人工智能程序赢得比赛的秘密，并分享相关专家对人工智能未来前景的预测。
    ——编者
    从3月9日开始，一场人与机器的围棋大战吸引了全世界的目光。这场大战在韩国首尔上演，一直持续到15日，共5轮。大战之所以举世瞩目，是因为对战的双方是世界围棋冠军李世石与围棋人工智能程序AlphaGo。令人惊叹的是，整个比赛过程中，AlphaGo的表现都堪称完美，最终以4:1击败李世石。
    这个战胜人类世界围棋冠军的AlphaGo程序到底是何方神圣？它为什么如此厉害？
    “阿尔法狗”是什么？
    一款人机对弈的围棋程序，棋艺不是开发者教给它的，而是“自学成才”
    AlphaGo程序是美国谷歌公司旗下DeepMind团队开发的一款人机对弈的围棋程序，被中国棋迷们戏称为“阿尔法狗”。游戏是人工智能最初开发的主要阵地之一，比如博弈游戏就要求人工智能更聪明、更灵活，用更接近人类的思考方式解决问题。
    1997年，IBM的“深蓝”计算机首次击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为人工智能战胜人类棋手的第一个标志性事件。此后近20年间，计算机在诸多领域的智力游戏中都击败过人类。但在围棋领域，人工智能却始终难以逾越人类棋手。直到2015年，由谷歌开发的这款“阿尔法狗”程序才首次战胜欧洲围棋冠军樊麾。
    为什么对于人工智能而言，围棋的难度这么大？中国自动化协会副理事长、秘书长王飞跃说：“首先，围棋的可能性太多。围棋每一步的可能下法非常多，棋手起手时就有19×19=361种落子选择。一局150回合的围棋可能出现的局面多达10170种。其次，是规律太微妙，在某种程度上落子选择依靠的是经验积累而形成的直觉。此外，在围棋的棋局中，计算机很难分辨当下棋局的优势方和弱势方。因此，围棋挑战被称作人工智能的‘阿波罗计划’。”
    既然围棋对于人工智能来说这么难攻克，那么对于AlphaGo程序的设计者来说，是否也需要具备很高的围棋水平？
    “这个不需要，设计者们只需要懂得围棋的基本规则即可。AlphaGo背后是一群杰出的计算机科学家，确切地说，是机器学习领域的专家。科学家利用神经网络算法，将棋类专家的比赛记录输入给计算机，并让计算机自己与自己进行比赛，在这个过程中不断学习训练。某种程度上可以这么说，AlphaGo的棋艺不是开发者教给它的，而是‘自学成才’的。”王飞跃说。

4. 阿尔法狗的战绩如何？

对战机器人
        研究者让“阿尔法围棋”和其他的围棋人工智能机器人进行了较量，在总计495局中只输了一局，胜率是99.8%。它甚至尝试了让4子对阵CrazyStone、Zen和Pachi三个先进的人工智能机器人，胜率分别是77%、86%和99%。

对战人类
       2016年1月27日，国际顶尖期刊《自然》封面文章报道，谷歌研究者开发的名为“阿尔
法围棋”（Alpha Go）的人工智能机器人，在没有任何让子的情况下，以5:0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。在围棋人工智能领域，实现了一次史无前例的突破。计算机程序能在不让子的情况下，在完整的围棋竞技中击败专业选手，这是第一次。
        2016年3月9日到15日，阿尔法围棋程序挑战世界围棋冠军李世石的围棋人机大战五番棋在韩国首尔举行。比赛采用中国围棋规则，奖金是由Google提供的100万美元。最终阿尔法围棋以4比1的总比分取得了胜利。

围棋等级分
        2016年7月18日，世界职业围棋排名网站GoRatings公布最新世界排名，谷歌旗下DeepMind的人工智能系统AlphaGo以3612分，超越3608分的柯洁成为新的世界第一。

5. 还有什么是阿尔法狗不能战胜的？

3常言说道，观棋不语真君子。然而，近日柯洁与谷歌人工智能神器阿尔法狗的巅峰对决又一次把人工智能推向了舆论场。围棋，一度被认为是人类智慧的最后堡垒，如今引入了人工智能以后，各路高手纷纷落败，强如柯洁九段这样的围棋天才，也在阿尔法狗面前连败两局，最终发出了“现在它越来越接近上帝了”这样的感叹。
  
  
 这场大战，其实胜负早有定数。正所谓，“吾生也有涯，而知也无涯，以有涯随无涯，殆已”。一个人的智力、精力始终有限，况且人有生老病死，有高潮低潮，但是机器不会。尤其在专注力、集中力上，机器可以去趋近无限，而人类只能望而兴叹，一般人，注意力能够高度集中的时间不会绝不会超过一个小时。可以说，这是一场没有悬念的对决，柯洁所依赖的只有自己的大脑，而他要面对的是阿尔法狗系统里浩若星海的棋谱和每秒钟上亿甚至几十亿次精准无误的计算。所以，从这个角度来说，无论哪一个人挑战阿尔法狗，结局都是一样的。所以，连中国五大冠军集体挑战阿尔法狗，也只能被斩落马下。
  
 然而，这场大战依旧值得尊敬并铭记。柯洁用自己的实力向我们展示了一场精彩的比赛。而阿尔法狗，再次证明了人工智能的强大。一场胜负早已注定的比赛能够引起广泛地关注，那么它的意义早已经超越了比赛本身。那么，还有什么是人工智能不能战胜的吗？
  
 我想，一定有，是人心。机器始终是机器，它永远无法体会到人的情感、欲望。阿尔法狗赢了，但是围棋依然在，围棋运动依然欣欣向荣。写作机器人来了，但是作家不会失业，文学创作仍然是一个值得期待并十分活跃领域。
  
 如今，人工智能已经日趋成熟，争议也越来越大。除了围棋领域、写作、音乐、书法等领域也正在接受人工智能永无止境的挑战。但是作为地球上智商最高的生灵，我们依然相信，人工智能也只是我们的一个工具而已。
  
 在人类的世界里，有大千世界、芸芸众生，有悲欢离合、酸甜苦辣，有珍馐美食、锦衣华服，有感时花溅泪、恨别鸟惊心的无奈，也有大漠孤烟直、长河落日圆的苍凉。而这所有的一切场景，在人工智能的世界里，只是一堆0和1。从这个角度上讲，人工智能永远也无法超越或者取代人类，因为人有思想、有感情、有欲望。
  
 人不是机器，但是一个人如果没有思想、没有灵魂、没有信仰，那么他还不如一堆芯片组成的机器。也许有一天，人工智能会取代我们的很多岗位，抢走我们的很多饭碗，但是那又怎样，它只会让我们的生活更加便利。但是，作为人类，我们必须保持住自己唯一的优势，那就是人心和情感，如果连这个也保不住，那么只能保住随时拔掉它插头的能力了！

6. 请给合文本说说"阿尔法狗"棋技高超的原因

阿尔法狗是这样下棋的

用两个神经网络大脑——策略网络和估值网络，像人类棋手一样判断当前局面，推断未来局面

AlphaGo到底是如何下棋的呢？

AlphaGo通过蒙特卡洛树搜索算法和两个深度神经网络合作来完成下棋。在与李世石对阵之前，谷歌首先用人类对弈的近3000万种走法来训练“阿尔法狗”的神经网络，让它学会预测人类专业棋手怎么落子。然后更进一步，让AlphaGo自己跟自己下棋，从而又产生规模庞大的全新的棋谱。谷歌工程师曾宣称AlphaGo每天可以尝试百万量级的走法。

“它们的任务在于合作‘挑选’出那些比较有前途的棋步，抛弃明显的差棋，从而将计算量控制在计算机可以完成的范围内。在本质上，这和人类棋手所做的是一样的。”中国科学院自动化研究所博士研究生刘加奇说。【摘要】
请给合文本说说"阿尔法狗"棋技高超的原因【提问】
阿尔法狗是这样下棋的

用两个神经网络大脑——策略网络和估值网络，像人类棋手一样判断当前局面，推断未来局面

AlphaGo到底是如何下棋的呢？

AlphaGo通过蒙特卡洛树搜索算法和两个深度神经网络合作来完成下棋。在与李世石对阵之前，谷歌首先用人类对弈的近3000万种走法来训练“阿尔法狗”的神经网络，让它学会预测人类专业棋手怎么落子。然后更进一步，让AlphaGo自己跟自己下棋，从而又产生规模庞大的全新的棋谱。谷歌工程师曾宣称AlphaGo每天可以尝试百万量级的走法。

“它们的任务在于合作‘挑选’出那些比较有前途的棋步，抛弃明显的差棋，从而将计算量控制在计算机可以完成的范围内。在本质上，这和人类棋手所做的是一样的。”中国科学院自动化研究所博士研究生刘加奇说。【回答】

7. 顶尖5棋手对阵阿尔法狗失利，是否确立了阿尔法狗在围棋界的无敌地位？

  尽管顶尖5棋手对阵阿尔法狗势利，但是也无法确立阿尔法在围棋界的无敌地位，因为阿尔法是机器，机器是人类创造，怎么说机器也是人类的附属，而人类不该成为机器的附属。  阿尔法战胜人类几乎成为社会头条，机器战胜人类是不是意味着将来有一天机器会控制人类，甚至成为地球的主宰。这个是不能允许的。阿尔法狗是结合谷歌深度的学习技术，提升机器的计算能力形成的，可谓是把所有精华的东西都结合在一起，阿尔法当然也无与伦比。阿尔法战胜人类是有原因的，给它输入3000万步人类围棋的下棋方法，让机器对战机器，累计胜负经验，制定下棋战略，如此往复，形成自己的一套方法，为战胜人类奠定了基础。  阿尔法狗在自我对弈中形成全局观，自己能够形成一套自己思维的方式，然后再对弈中根据队友下的棋，给出响应的答复。阿尔法战胜人类还有一个原因，因为它是机器，思维方式是无形的，而且它是不知疲惫的，而人类，大脑思考过度是会疲劳的，而且人类一旦形成自己固定的思维方式是很难改变的。尽管阿尔法狗能够战胜人类，但毕竟他们所拥有一切都是人类赋予的，比如高科技，比如外形，比如一些软件和必要的硬件设备。人类的大脑皮层决定了人类的记忆程度，机器是不会的，只要它有足够的内存，他就可以无限地充分发挥特长。  尽管机器确实很厉害，终究是人类赋予的，这个世界依然是人类的世界，就算阿尔法狗赢了世界顶尖棋手，依然是机器，所以阿尔法狗在顶尖也超不过人类。 

8. 阿尔法狗输过吗