内容
- 定义-AlphaGo是什么意思？
- Microsoft Azure和Microsoft Cloud简介在本指南中，您将了解什么是云计算，以及Microsoft Azure如何帮助您从云迁移和运行业务。
- 技术百科解释了AlphaGo
定义-AlphaGo是什么意思？
AlphaGo是一种狭窄的AI，这是由Google DeepMind开发的一种计算机程序，用于玩Go（中国战略棋盘游戏），适用于两个类似于国际象棋的玩家。 AlphaGo是第一个AI程序，该程序能够在没有障碍的全尺寸棋盘上于2015年10月击败职业单人玩家2 dan Fan Fan Hui。然后在2016年3月击败了世界上排名最高的人类玩家之一，即9人丹·李·塞多尔（Lee Sedol），赢得了五场比赛中的四场。
Microsoft Azure和Microsoft Cloud简介在本指南中，您将了解什么是云计算，以及Microsoft Azure如何帮助您从云迁移和运行业务。
技术百科解释了AlphaGo
AlphaGo项目于2014年开始作为测试平台，以了解利用深度学习的Google DeepMinds神经网络算法在Go上的竞争能力。 AlphaGo的算法结合了树搜索和机器学习技术，并经过了人类和其他计算机参与者的广泛培训而得到了增强。它使用蒙特卡罗树搜索，并由使用深度神经网络技术实现的政策和价值网络指导。策略网络经过培训，可以帮助AI预测最有可能获胜的下一步，而价值网络经过培训可以缩小搜索树的范围并确定这些职位的价值，从而估算每个职位的获胜者，而不是一直向下搜索到游戏结束。
AlphaGo首先从人类选手的历史比赛动作中获得养分，利用了大约3,000万步动作的数据库，使其模仿人类比赛。一旦AI达到熟练程度，就可以通过强化学习来改进和学习更多知识，从而使其与自己的实例竞争，从而对AI进行进一步的培训。
2015年10月，分布式计算版本的AlphaGo击败了2项欧洲围棋冠军Fan Hui，这是有史以来第一次计算机程序在Go上击败了职业选手。失败后几个月，范辉就担任DeepMind团队的顾问。 2016年3月，AlphaGo与世界排名最高的选手之一李·塞多尔（Lee Sedol）搭档，获得了9杆的最高水平。赢得了Lees一场比赛的四场比赛，这标志着AI研究的重大突破，因为这意味着DeepMind使用的深度学习和神经网络算法可以用于任何其他目的，因为它不是真正为玩Go而编写的，而是经过教授的怎么玩围棋。这为AI研究开辟了一个全新的世界。