A. 人工智慧阿爾法狗 的任務驅動型作文題目可以是 人工智慧該不該研發

人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。

B. 阿爾法，阿爾法狗，揭秘為什麼叫阿爾法狗

首先我們先從這個名字來理解，阿爾法狗的英文名是AlphaGO，
將這個單詞拆開，GO在英文中代表的是圍棋的意思，而alpha則在希臘字母中代表第一個字母，寓意是第一。
因這個單詞用中文讀起來就像是阿爾法狗，所以網友們便給它起了這個諢名。

C. 阿爾法狗，它到底是圍棋機器人，還是人工智慧機器人

阿法爾狗不是機器人，它是基於深度學習的人工智慧程序，在下棋時，有人類代替阿法爾狗操作。阿法爾狗被視為人工智慧內領域的一大突破，它已經戰勝了人類最頂尖的棋手。

D. ""阿爾法狗"的勝利，將成為人工智慧發展道路上一座重要的里程碑" 什麼意思

1、圍棋算最需要智力的一種游戲，機器戰勝人類最強棋手李世石，柯潔，說明人工智慧在一些方面已然超越人類，這可能是人工智慧領域的又一次突破和飛躍。

E. 為什麼優必選公司的機器人叫阿爾法，谷歌的人工智慧也叫阿爾法啊不侵權嗎

谷歌人工智慧 是Alphago, 叫阿爾法狗。優必選的機器人名字早就是叫阿爾法了吧。

F. AlphaGo為什麼可以被稱作人工智慧

真正的人工智慧首先要有真正的分析推理能力，能夠協助人類去提高分析和回決策效率。雖然有答別於傳統計算機窮舉計算方式，alphago採用的是利用「價值網路」去計算局面，用「策略網路」去選擇下子。但是，阿爾法狗依舊處於一個弱人工智慧的水平。什麼是弱人工智慧？簡單的說，所謂弱人工智慧就是僅在單個領域比較牛的人工智慧程序。比如我們熟悉的蘋果Siri，就是一個會賣萌的弱人工智慧程序。而阿爾法狗根據這個標准，依舊在這個范圍以內。充其量，最多是人類圍棋的陪練。而這場人機大戰，本質上更像是谷歌的一場科技秀。

G. 阿爾法狗在圍棋界大獲全勝，對於人工智慧發展有什麼意義

代表人工智慧已經進入了可以替代人類的部分。圍棋是非常考驗智力的。人工智慧已經完勝人類，則代表人工智慧已經可以替代人類了。

H. 阿爾法狗是不是真正意義的人工智慧

美國圍棋協會大大安迪·奧肯等在發給《自然》雜志的稿件中指出，「AlphaGo Zero在中盤階段的若干判斷簡直就像迷一樣」。另一方面，隨著人工智慧和人類在下棋時總結出了相同的定式，證明「人類長達數個世紀的圍棋活動取得的成果並非全部錯誤」。

I. 人工智慧「阿爾法圍棋」究竟什麼樣

好多種 但Google應該是最牛的 Google日前宣布其程序AlphaGo擊敗了歐洲圍棋職業選手，這意味著人工智慧技術又或得了極大的突破。計算機目前已經在許多智力游戲比賽上戰勝了人類頂級選手，包括國際象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戲等等。而對於有著2500年歷史的東方游戲圍棋——比國際象棋要復雜得多——人類始終能夠保持在和計算機對決中的勝利。不過，Google人工智慧專家表示， 這個壁壘或許很快將要被打破。隨著AlphaGo在沒有任何讓子的情況下以5：0完勝法國圍棋職業二段棋手樊麾，AlphaGo將在三月份對戰韓國九段棋手李世乭。今天早上，《自然》雜志發表了一篇Google DeepMind團隊——程序AlphaGo的創造者撰寫的關於深度學習系統的論文。根據論文描述，在AlphaGo中，DeepMind研究員在程序中錄入了大量職業棋手的棋譜——加起來多達3000萬步——他們用增強學習的方法訓練AI，讓它自己下棋，研習棋譜。不過這只是第一步。理論上，這樣的訓練只能讓這個人工智慧系統無法突破人類的計算。為了獲得更好的成績，研究員隨後讓系統進行自我博弈，計算出比基礎棋譜更多新的打點。也就是說，戰勝人類就要靠這些新的東西。 「這其中最重要的是，AlphaGo不僅記錄著大量的棋譜，還有一系列規則來指導 思考 ，」DeepMind CEO Demis Hassabis說道，「事實上，該程序能夠通過機器學習的方式掌握比賽技巧。」 DeepMind的技術核心結合了「強化學習」及其他人工智慧手段，這種技術能夠用於解決現實機器人執行物理任務和對環境作出回應的技術問題。就是說，要讓機器人變得更「自然」。