A. 人工智能阿尔法狗 的任务驱动型作文题目可以是 人工智能该不该研发

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。

B. 阿尔法，阿尔法狗，揭秘为什么叫阿尔法狗

首先我们先从这个名字来理解，阿尔法狗的英文名是AlphaGO，
将这个单词拆开，GO在英文中代表的是围棋的意思，而alpha则在希腊字母中代表第一个字母，寓意是第一。
因这个单词用中文读起来就像是阿尔法狗，所以网友们便给它起了这个诨名。

C. 阿尔法狗，它到底是围棋机器人，还是人工智能机器人

阿法尔狗不是机器人，它是基于深度学习的人工智能程序，在下棋时，有人类代替阿法尔狗操作。阿法尔狗被视为人工智能内领域的一大突破，它已经战胜了人类最顶尖的棋手。

D. ""阿尔法狗"的胜利，将成为人工智能发展道路上一座重要的里程碑" 什么意思

1、围棋算最需要智力的一种游戏，机器战胜人类最强棋手李世石，柯洁，说明人工智能在一些方面已然超越人类，这可能是人工智能领域的又一次突破和飞跃。

E. 为什么优必选公司的机器人叫阿尔法，谷歌的人工智能也叫阿尔法啊不侵权吗

谷歌人工智能 是Alphago, 叫阿尔法狗。优必选的机器人名字早就是叫阿尔法了吧。

F. AlphaGo为什么可以被称作人工智能

真正的人工智能首先要有真正的分析推理能力，能够协助人类去提高分析和回决策效率。虽然有答别于传统计算机穷举计算方式，alphago采用的是利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。但是，阿尔法狗依旧处于一个弱人工智能的水平。什么是弱人工智能？简单的说，所谓弱人工智能就是仅在单个领域比较牛的人工智能程序。比如我们熟悉的苹果Siri，就是一个会卖萌的弱人工智能程序。而阿尔法狗根据这个标准，依旧在这个范围以内。充其量，最多是人类围棋的陪练。而这场人机大战，本质上更像是谷歌的一场科技秀。

G. 阿尔法狗在围棋界大获全胜，对于人工智能发展有什么意义

代表人工智能已经进入了可以替代人类的部分。围棋是非常考验智力的。人工智能已经完胜人类，则代表人工智能已经可以替代人类了。

H. 阿尔法狗是不是真正意义的人工智能

美国围棋协会大大安迪·奥肯等在发给《自然》杂志的稿件中指出，“AlphaGo Zero在中盘阶段的若干判断简直就像迷一样”。另一方面，随着人工智能和人类在下棋时总结出了相同的定式，证明“人类长达数个世纪的围棋活动取得的成果并非全部错误”。

I. 人工智能“阿尔法围棋”究竟什么样

好多种 但Google应该是最牛的 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手，这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手，包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过，Google人工智能专家表示， 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5：0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾，AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。今天早上，《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述，在AlphaGo中，DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI，让它自己下棋，研习棋谱。不过这只是第一步。理论上，这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩，研究员随后让系统进行自我博弈，计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说，战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是，AlphaGo不仅记录着大量的棋谱，还有一系列规则来指导 思考 ，”DeepMind CEO Demis Hassabis说道，“事实上，该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段，这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说，要让机器人变得更“自然”。