人工智慧圍棋master

A. 人工智慧圍棋無法理解，是否ai科技也無法理解

要看學習什麼人的了，還有如何訓練的問題應該可以！人工智慧只是代替人類的部分能力。不過，人工智慧還是要學習人類的思維模式

B. Master 擊敗柯潔，人工智慧是否已完全超越人類思維

雖然Master擊敗柯潔，但是我不認為人工智慧就可以完全的超越了人類的思維。一場圍棋比賽不能證明所有一切。

單純的看計算能力方面，人腦肯定是比不上人工智慧的。人類在下棋的時候，講究的是有章法，不光要贏還要贏得好看，漂亮，容易受到心理和外界因素情緒的影響，注意力不夠集中，會分神，會緊張的情況出現。但是人工智慧不會有這方面的擔憂。另外，電腦是通過設置好的程序來計算出哪一步勝率高下哪一步，不管其他亂七八糟，目的就是為了贏的比賽。以後任何領域都會被機器戰勝，但人類在過程中展現出的智慧無法被超越。

人類的優勢不在計算而是創造力！「人工智慧」一詞最初是在1956 年被提出來的，從那以後，研究者們發展了眾多理論和原理。開始的人工智慧只是對人類的感知進行模仿，不是人的智能，其本質是對人的思維的信息過程的模擬。慢慢的它們具有感知、聽覺、視覺、嗅覺，甚至能適應人類，自主學習可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。

人工智慧的研究過程中還有很多發展的空間，不過人類已經開始擔憂是否回被其超越，反抗人類，甚至取而代之。其中的關鍵，就是機器能否擁有自主意識，思維判斷。現在考慮人機大戰是杞人憂天吧，人類有無窮的慾望，豈能是冷冰冰的機器可以代替的？！

C. master 60局中精彩對局有哪些

神秘圍棋高手master是誰？ 神秘圍棋高手Master與聶衛平的對戰已經結束，Master豪取59勝後，主動暴露身份，自稱是AlphaGo團隊的黃士傑博士。 2016年3月，AlphaGo與韓國圍棋九段李世石的人機大戰時，坐在李世石對面代替AlphaGo落子的正是黃士傑，據悉，他也是DeepMind近20人團隊中唯一一位圍棋高手。 據公開資料顯示，黃士傑2011年畢業於台灣師范大學計算機信息工程專業博士班。2012年加入DeepMind團隊。 在人機圍棋世紀大戰之前，有很多網友在弈城上注意到了一個DeepMind的，這是一個英國，注冊段位為5D，之後幾次升降，在2015年9月16日升上弈城9D。 AlphaGo與李世石的對弈結束後，不少網友回過頭來再看，一度猜測這個背後其實就是人工智慧程序AlphaGo，但黃士傑則否認了這一猜測，ldquo;弈城的DeepMind是我本人在用的，並不是AlphaGo。我本人喜歡下圍棋，棋力是台灣業餘6段。但AlphaGo肯定是比我強太多了。rdquo; 今日晚間Master贏了周睿羊，獲得第59場連勝，與此同時，Master在公頻上宣布它就是AlphaGo。目前，Master正在進行第60局對弈，其對手為中國的古力九段。 今日下午2點，聶衛平與Master對弈，最終敗給了Master。談及與人工智慧下棋的體會，聶衛平稱，Master等電腦的興起對圍棋的發展是非常好的事情，這樣可以縮短人類學習圍棋、提高棋藝的時間。 但聶衛平不建議再搞人類棋手與Master等厲害的圍棋的人機大戰，他認為差距太大沒有懸念，再搞圍棋人機大戰意義不大。

D. ai圍棋master是什麼意思

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的版理論、方法、技術權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」。--網路
AI可以簡單理解為會象人一樣思考的計算機程序。
AI圍棋則是讓計算機程序象人類一樣下圍棋。
master是年初活躍在網路圍棋對弈網站弈城和野狐的一個ID，在完成對職業棋手的59連勝後，由代為落子的黃博士，承認它是google公司旗下deepmind開發的圍棋AI。這個AI在去年三月份叫alphago,與韓國棋手李世石進行過五番棋比賽，成績是4：1勝。master據稱是alphago的升級版。

E. 為什麼人工智慧在圍棋上幾乎擊敗全人類，仍然不能完全

谷歌出的人工智慧圍棋阿法爾圍棋擊敗柯潔開始，說明圍棋AI已經完全超越了回人類，因答為從棋的內容來看人類是一點機會也沒有的。但是這並不能證明現在的圍棋AI已經完全破解了圍棋，也就是說圍棋AI還沒有完全到達圍棋的頂點。從棋的內容看，現在阿法爾圍棋只能讓人類頂尖一先，讓2子可能有勝負。這個只是推斷，一種臆測。遺憾的是谷歌不再搞圍棋AI了，探索圍棋的路將會很長。

F. 如何評價圍棋帳號Master的50連勝

個人小時候學過一點圍棋，對現在卷積神經網路、蒙特卡羅樹和增強學習也有點粗淺認識，過來試答一下。

目前Master背後是什麼還不知道，其行棋風格來看和AlphaGo是類似的，可能是純機器也可能有人在旁邊偶爾糾偏，至少可以肯定其主力是人工智慧，而且也極有可能是基於深度神經網路的人工智慧。因此後文主要基於AlphaGo的機理來談。

自16年AlphaGo 4:1 李世石之後，很多人都認為人工智慧在圍棋項目上的突破式進步對人類圍棋是件好事，寄希望於人能通過學習人工智慧來提高棋力，剛看了聶老做客騰訊直播，同樣談到這個問題。但如果有了解一點AlphaGo原理的人，很容易想到其實這對人來說有多困難。

首先，對機器來說，贏棋是目的，而下棋只是達到目的的手段。至於贏多少是不在考慮范圍內的。因此我們會發現，越是均勢甚至劣勢，阿法狗越能下出神來之筆。反而是收官和優勢的時候下的感覺一般，說明機器覺得往哪走贏的幾率都很大所以會表現出一種胡亂走的樣子。遇到這種情況對手基本已經離勝利很遠了……

阿法狗是怎麼下棋的呢？這個問題很多人在各種地方應該也都有談過。簡單講，阿法狗不會下棋，它只會看圖。而圍棋可以看成是有三種顏色（黑色、白色和空）的19*19個像素點的圖片。每次阿法狗下棋，分解一下就是：1看當前的圖；2隨便走幾步；3對每種隨便走之後的棋局進行評估，看是贏還是輸；4統計一下往哪走最後的勝率更高，往勝率最高的地方下棋。

先說2，2的背後是蒙特卡洛樹搜索演算法。簡單說就是，我就隨便走棋，每次也不多走，比方說走個5步吧，然後用3看看這樣走對我有利還是不利，之後再換5步著走走。每次走幾步對機器來說是很快的，1秒鍾的時間機器就可以嘗試大量的走法。重要的是，這樣演算法可以根據設備數量和時間長短自由調節走的步數，給的計算資源越多，給的時間越多，機器的行棋准確率都會增加。而且這個演算法有個特點，如果給的計算資源和時間夠多，它會傾向於往兩種地方走棋：1）之前沒試過的地方；2）之前試過而且用3判斷發現這樣走贏的概率較高的地方。其中2）和人類棋手所謂的計算是類似的，不過計算能力要遠超過人，而1）使得機器能嘗試人類想不到的棋。

再說3，3的背後是卷積神經網路演算法，以及大量的對弈棋譜和結果數據。演算法首先要訓練，之後才能用。訓練過程類似與人在學棋時的打譜練習，只不過機器訓練的時候更簡單，但數據量更大。簡單指的是，機器只在乎當前的棋局（圖片）最後是誰贏的。AlphaGo在前期已經收集了所有可能收集到的棋譜，還是不夠就靠自己和自己下棋，創造棋譜。當然開始的時候下的棋水平肯定很低，但就像一個勤奮的笨小孩，每秒鍾都在大量的下棋，記錄輸贏。數據足夠之後，統統扔到卷積神經網路里。給卷積神經網路喂足夠多的數據進行訓練之後，再拿到新的棋局（圖片）讓網路判斷誰能贏的時候，准確性就會大得多。這和人學棋是一樣的。提高棋力不是老師講講「這種情況要怎麼走棋，記住就好」這么簡單。打譜、復盤、實踐在學棋中十分重要。每次下棋基本不會出現和之前一樣的棋局，但打譜多了，會有一種叫「棋感」的東西告訴你，現在的局面是好是差。3訓練的就是機器的棋感。但這點上機器比人的優勢大太多了。它的學習可以靠堆計算資源，達到理論上無限的學習能力。關鍵是，雖然人家開始笨，但人家學得快啊。同時這也是為什麼機器要時不時的和人類棋手過招，因為老是自己和自己下棋，有可能會自己學偏了。

最後說說1和4，我認為這是機器和人最大的不同之處。人類下棋（其實做什麼事都一樣）講究的是邏輯性和連貫性。你前面下了一手靠，就說明你打算在局部開戰了，因此後面幾手棋很可能會圍繞這一塊發生戰斗。但機器通過1和4結合，完全切斷這一手與之前的聯系，每一手都是基於當下的情況做出判斷，找出一個能讓自己贏棋可能性最大的點落子。因此我們會發現阿法狗（Master也一樣）時常會有走一步棋就走別的的情況。這就是下棋的人經常會講的「大局觀」。我們通常會幻想著機器可能在大局觀上不如人類，但事實卻是，機器在大局觀方面比人類棋手做的優秀太多了。人家無時無刻不在考慮大局，反而是人類棋手經常陷入到局部戰斗無法自拔……

好吧，有點講跑題了……總結一下，這一波以AlphaGo設計體系為代表的圍棋機器人，和人類棋手一樣，有計算能力，有棋感，還有大局觀，而且這三方面都可以做到（事實上現在就已經做到了）比人類棋手強很多。這不算是什麼新奇特了，畢竟機器超過人是早晚的事情。

人有沒有可能通過學習機器的走法而提高棋力呢？我覺得可能吧，不過不期待有什麼太好的效果。畢竟機器走出來的一些怪招是它經過比人類下棋打譜多得多的訓練總結出來的招法，在某些情況下一定是好招。BUT……這些招法在什麼情況下應該走，什麼時候不適用？這些背後也是一堆數據，而人是不可能學的過來的。就像羅胖2016跨年演講中舉過的一個例子：人工智慧醫生通過閱讀幾千萬頁的資料，最後告訴你「應該吃片葯對你好」，你說你找一人類醫生問問該不該吃？他幾輩子都看不過來這么多資料……怎麼評價這個建議是不是該接受？

所以歸根到底，人類只是敗給了一個叫時間的玩意兒……一副肉身就能活100年，一副肉腦袋的運算速度又只有這么點兒……

G. 柯潔master是怎麼回事

如果Master真是AI，曾經被網友寄予希望「守住人類棋手最後的尊嚴」的柯潔的失敗，意味著人工智慧在圍棋領域又取得突破性進展。因圍棋兼具了標准測試集與認知復雜度高雙重特點，這一突破對整個人工智慧來說，也有重大意義。

H. 圍棋 master 哪個網站對弈

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、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，將會是人類智慧的逗容器地。--網路
AI可以簡單理解為會象人一樣思考的計算機程序。
AI圍棋則是讓計算機程序象人類一樣下圍棋。
master是年初活躍在網路圍棋對弈網站弈城和野狐的一個ID，在完成對職業棋手的59連勝後，由代為落子的黃博士，承認它是google公司旗下deepmind開發的圍棋AI。這個AI在去年三月份叫alphago,與韓國棋手李世石進行過五番棋比賽，成績是4：1勝。master據稱是alphago的升級版。