人工智能国际象棋没有意义

A. 国际象棋被人工智能战胜之后是否有发展前景

这个不一定，那只是程序更复杂！漏洞更少！计算机运算更快！
但没有跨越一个障碍，那就是灵魂！喜欢与不喜欢

B. 学习国际象棋还有意义么

培养顽强勇敢、坚毅沉着、机智灵活等优秀的意志品质。学习国际象棋可以使毛躁的孩子变得安静、使冲动的孩子善于思考、培养对体育运动的爱好，在下棋的过程中磨练自己的个性……国际象棋对非智力因素成长的好处真是不胜枚举，而国际象棋对于孩子意志力提高的作用尤为明显：在这里举个简单的例子，当一个孩子遇到了一个国象高手，很难取胜，这是时候他是会选择逃避、退缩，还是勇于挑战对手，不断提高自己直到最终战胜他。这恰恰是一个人意志力成长的过程！这就是通过简单又不简单的一盘棋体会到未来人生可能面临的种种困难，遇到危难，我们要如何做出抉择？下棋可以让孩子在体验成功与失败中学习调节自己的情绪，提高心理承受能力，学习认识自我、认识成功与失败，培养幼儿的纪律性和自我控制意识。在比赛中体验挫折，增强合作能力。

C. Google 人工智能首次完胜人类围棋冠军 为什么很厉害

Google DeepMind 团队在最新一期《Nature》上发表论文称，其名为 “阿尔法围棋”（）的人工智能，在没有任何让子的情况下以 5:0 完胜欧洲冠军、职业围棋二段樊麾。

在计算机的发展史，在国际象棋比赛中，计算机战胜人类是重要历史事件，过去了这么多年，人工智能战胜围棋冠军又怎么说明谷歌AI很牛呢？
围棋，一直被认为是人类仍然在机器面前能保持优势的游戏之一。过去20多年来，科技家们一直在试着教会电脑下棋，在1997年，IBM的深蓝曾经打败了国际象棋的世界冠军Garry Kasparov，这成为了人工智能的一座里程碑事件。但是，围棋比国际象棋还是要复杂得多，国际象棋中，平均每回合有35种可能，一盘棋可以有80回合；相比之下，围棋每回合有250种可能，一盘棋可以长达150回合。
在下国际象棋的时候，计算机可以分析出每一个可能的步骤，从而进行最优选择，但是，围棋可能的步骤是国际象棋的10倍之多。这也正是围棋人工智能的难点所在。
在过去很长时间里，最好的计算机连厉害点的业余围棋棋手都下不过。所以，去年，Facebook就开始打造围棋人工智能，并且在过去6个月里让它可以用最快0.1秒的速度来落子。负责这项目的人，就坐在里扎克伯格20英尺远的地方。但是，Google还是快一步。
这场比赛实际上发生在去年十月，但是知道今天，它才在《自然》杂志中披露出来。
David Silver是这项研究的第一作者，在他看来，阿尔法Go的关键不在于简单粗暴的计算出可能步骤，而是近似于人类的“想象力”。这背后是名为一项名为“深度学习”的大杀器，它让计算机不再是简单地使用计算能力来统计所有数据，而是像人类一样，训练，然后学习。Silver说，计算机“下围棋需要的极复杂的直觉机制，这种机制以前我们认为只可能存在于人类大脑中。”
阿尔法Go用了多种“神经网络”并行，并且相互作用。其中，一个叫做“值网络”（value network），来衡量白字和黑子在棋盘上的位置，一个叫做“策略网络”（“policy network” ），会不断地学习此前人类和自己的落子，来选择接下来怎么下。
不仅仅比人类、比起其他机器人同类，阿尔法Go也更加强大。它和其他人工智能下了500场围棋，只输了1场，甚至在给对手让子的情况下，它也照赢不误。而Silver说，它比其他人工智能更先进的地方，就在于可以自我学习。而且，这种机制不仅仅可以用在围棋学习中，阿尔法Go还可以用来解决很多现实问题，比如处理气候模型等。
据消息称，Google的“阿尔法Go”V和现在的围棋世界冠军李世石 （Lee Sedol），将在今年三月正式进行比赛。在围棋这个古老的、几乎代表了人类智力巅峰的游戏上，机器人和人类究竟谁更强大，答案很快就会揭晓。

D. 在围棋领域，人工智能现在到什么程度了

在围棋领域，人工智能水平还比较差，还远远不能和职业棋手比肩。这有两个内原因，一个是我们国家的容人工智能水平比较差；另外，围棋的算法和国际象棋还有很大差异。现在做的比较好的人工智能好像还是中山大学的“手谈”。

E. 学习国际象棋还有意义么，为什么

培养顽强勇敢、坚毅沉着、机智灵活等优秀的意志品质。学习国际象棋可以使毛躁的孩子变得安静、使冲动的孩子善于思考、培养对体育运动的爱好，在下棋的过程中磨练自己的个性……国际象棋对非智力因素成长的好处真是不胜枚举，而国际象棋对于孩子意志力提高的作用尤为明显：在这里举个简单的例子，当一个孩子遇到了一个国象高手，很难取胜，这是时候他是会选择逃避、退缩，还是勇于挑战对手，不断提高自己直到最终战胜他。这恰恰是一个人意志力成长的过程！这就是通过简单又不简单的一盘棋体会到未来人生可能面临的种种困难，遇到危难，我们要如何做出抉择？下棋可以让孩子在体验成功与失败中学习调节自己的情绪，提高心理承受能力，学习认识自我、认识成功与失败，培养幼儿的纪律性和自我控制意识。在比赛中体验挫折，增强合作能力。

F. 国际象棋人工智能是什么时候击败人类的

1997年5月，“深蓝”电脑战胜国际象棋世界冠军后，人工智能被认为在国际象棋领域已突破人类。此乃标志性事件。

G. 为什么人工智能“下围棋”强于“下象棋”

国际来象棋更注重战术，源而阿尔法狗更注重战略。如今世界顶级的国际象棋程序再不会犯技术性的错误，而在人类身上，不可能不犯错。
第二，国际象棋有着巨大的数据库，如果棋盘上少于9个棋子的时候，通过数学算法就可以计算出谁胜谁败了。计算机通过成千上万的迭代算法，就可以计算出来了。因此，当棋盘上少于九个棋子的时候，下象棋时人类是没有办法获胜的。
因此，国际象棋的算法已经近乎极致，我们没有办法再去提高它。然而围棋里的阿尔法狗，在不断创造新的想法，这些全新的想法，在和真人对决的时候，顶级的棋手也可以把其纳入到考虑的范畴，不断提高自己。

H. 为什么谷歌人工智能击败围棋冠军这事如此重要

谷歌人工智能击败围棋冠军是人工智能发展史上了不起的挑战。
棋类游戏一直被视为顶级人类智力的试金石。人工智能与人类棋手的对抗一直在上演。1989年开始，IBM的深蓝就常常能击败国际象棋大师了， 8年后的1997年，深蓝首次打败世界第一的国际象棋棋手加里-卡斯帕罗夫，开始统治国际象棋领域。2006 年，成为了人类在国际象棋的绝唱，因为自此之后，人类再没有战胜过最顶尖的人工智能国际象棋选手。
不同于国际象棋，围棋每回合的可能性更多，共有250种可能，一盘棋可以长达150回合。用人工智能战胜围棋专业选手，按照技术的发展速度，一般认为至少需要10年才能实现。

I. 为什么围棋一直是人工智能挑战的难点

人工智能的目抄标是让计算机完成只有人类才能完成的任务，博弈游戏不仅是由人类发明的，而且在游戏过程中充分体现了博弈双方的逻辑推理和计算能力，这些抽象能力从传统上来看，显然只有人类这样有理性的物种才具备。基于这个原因，西蒙在自传中回忆，他和纽厄尔在1956年标志人工智能诞生的达特茅斯会议之前，本来是想开发国际象棋程序来演示计算机完成智力任务的能力，但当时他们认为对棋局的识别需要处理图像，而这个任务无论在理论方面还是早期计算机的计算能力方面都不成熟，因此就选择了罗素和怀特海合著的《数学原理》一书中命题逻辑定理证明的内容，该书作为现代数理逻辑的巨著，在当时属于典型的“高大上”，理工科的大学生以读过此书并完成书中的证明题目作为荣耀，因此如果计算机能证明该书中的定理，那显然也具备了人类的理性能力。后来随着计算机能力的提高和理论的完善后，人们才开始不断地在西洋跳棋、国际象棋、围棋等博弈游戏领域开展研究。

J. 为什么人工智能击败围棋冠军这事如此重要

二十年前，深蓝大战国际象棋大师卡斯帕罗夫的时候。同样是轰动世界，因为此类事件它代表的是计算机对人类在思考能力上的挑战。因为我们都知道计算机只是一台精密些的机器而已，它之所以能完成很多人类难以完成的工作，只是因为更快的计算速度而已。所以如果是一些简单的棋类的话，计算机完全可以试出所有可能的组合，从而打败人类。但是围棋不一样，围棋横纵各有19行共361个点，每个点上有三种状态，黑子，白子或无子，那么总共有多少种组合呢，3的361次方，换算一下就是10的271次方。数很大，你可能没有概念，那么我告诉你宇宙中原子的总个数是10的80次方。
正是围棋的组合太多，所以才有人说千年来没有下过一盘重样的棋。因此计算机是不可能用穷举法来和人类下棋的。这也是为什么20年前的计算机在国际象棋上早已战胜了人类。为什么过了20年才向人类在围棋上发起挑战。当年的深蓝是一台超级计算机，每秒钟可以计算2亿步，在当时是一个很惊人的运算速度。如果用同类型的算法进行的话，多出几十个数量级的运算任务估计要让对手等到宇宙末日才能下完了。
所以现在的谷歌阿尔法狗是用了一套自主学习的算法即人工智能来挑战人类。他的编程人员没有一个是职业棋手，都只是会下围棋而已，但是通过阿尔法狗的自主学习，由它自己跟自己下，每天数百万局的数据采集，让它的成长为世界顶尖棋手的水平。
他所代表的人工智能，对人类在思考能力上的地位形成了极大的冲击。算是人工智能的又一个标志性事件。人工智能时代越来越迫近了，人类又该怎样来面对人工智能呢，这都是一个值得思考的问题。
纯手打，具体疑问还可以追问