阿尔法狗 _生活经验

""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

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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。2、“阿尔法狗”只是机器人的一个名字而已，是音译，英文叫 AlphaGo 。其中Go有围棋的意思，所以这是一个围棋机器人的名字。它是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习” 。3、“阿尔法狗”不是用的穷举算法，而是通过学习优化能力，学会了下棋，不断进步是真正意义上拥有学习能力的人工智能，因此被称为里程碑参考资料百度图片：http://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&ct=201326592&lm=-1&cl=2&word=%22%B0%A2%B6%FB%B7%A8%B9%B7%22&t=3&ie=gbk
"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。2、“阿尔法狗”只是机器人的一个名字而已，是音译，英文叫 AlphaGo 。其中Go有围棋的意思，所以这是一个围棋机器人的名字。它是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习” 。3、“阿尔法狗”不是用的穷举算法，而是通过学习优化能力，学会了下棋，不断进步是真正意义上拥有学习能力的人工智能，因此被称为里程碑参考资料百度图片：http://image.baidu.com/search/index?tn=baiduimage&ct=201326592&lm=-1&cl=2&word=%22%B0%A2%B6%FB%B7%A8%B9%B7%22&t=3&ie=gbk
阿尔法狗是领袖的意思吗阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由位于英国伦敦的谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴维·西尔弗、艾佳·黄和戴密斯·哈萨比斯与他们的团队开发，这个程序利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。2015年10月阿尔法围棋以5:0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾；2016年3月对战世界围棋冠军、职业九段选手李世石，并以4:1的总比分获胜你估计是看到的是《阿尔法狗异军突起的行业领袖》这本书这是一本介绍如何成为行业中的阿尔法狗（行业老大）的书是2007年中信出版社出版的图书。希望这个回答对你有帮助

阿尔法狗开源了，什么意思，咱也能和狗狗学习了软件项目上的公共协作：开源（Open Source，开放源码)被非盈利软件组织（美国的Open Source Initiative协会）注册为认证标记，并对其进行了正式的定义，用于描述那些源码可以被公众使用的软件，并且此软件的使用、修改和发行也不受许可证的限制。

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如何系统地学习麻将吃、碰、杠、胡顺序
游戏开始时，拿完牌后如果有花牌，系统会自动进行补牌的动作。然后庄家必须从牌中选出一张不想要的牌丢出。此时，其他三家都有权力要那张牌。庄家的下家（右手边的玩者），有权力「吃」或「碰」那张牌，其他两家则只可「碰」那张牌。所谓的「吃」是指如果您想凑一副顺子，而已经有了其中两张。
所谓的「碰」，是指如果您想凑刻子，而手上已经有了两张，此时任何人丢牌，您都可以喊「碰」任何「吃」或「碰」的人，都必须将「吃」或「碰」的三张牌组需亮牌摊开放在旁边，并不可做任何变更，然后选一张不要的牌丢出。如果某人打出一张牌，没有任何人叫吃或碰，则下家则可由中间底牌处取回一张牌，称之为「摸牌」。当然，无论您是吃、碰或是摸牌，都必须在行动后打出一张牌，以维持手中的牌为十六张。
所谓的「杠」是指如果您手上已经了三张相同的牌，此时任何人丢或自己摸到相同的牌，您都可以喊「杠」，并可以再摸一张牌。
若您手中已经有之前喊"碰"的牌组，则其他玩家再丢相同的牌时，您是不能喊「杠」；若是自己摸进相同的牌，则可进行「补杠」的动作。
若因「杠牌」或「花牌」，而进行补牌之后即自摸胡牌，此种胡牌称为「杠上开花」，可再多加一台。
如果同时有几个人可以胡、杠、碰、吃这张牌，游戏会以可以胡的人优先选要不要胡，问完了再问杠，然后是碰，最后才问要不要吃。如果是自己摸到的，叫做自摸。这时候其他三家都要依据台数赔金币给你。如果玩到最后牌摸完了的时候都还没有人胡牌，这一局就流局了。

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怎样成为一名麻将高手？网赌平台提现总是审核失败，注单异常和出款渠道维护怎么办

子兰梦王

4小时前

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实体？现场公司是证明了一点他是真实存在的，有实体公司的意义就在于他们不会因为这点钱去黑你们因为公司还要正常运行。为啥需要现场验证因为现场认证这样能证明是同步现场的，这个人是真实存在于公司的所以出了事情是可以找到这个人的。现场认证还有一点证明现场的人和你是同步的。现在大家知道为啥叫做实体公司了吧，为啥说可以给你现场认证懂？别整天去玩那些无聊的黑网，虽然看着华丽，做得也很好视觉冲击感也很强。但是他不真实?。挥姓媸蹈?。懂？每次出款或者冲款赌必须联系到客服是让你工的不是在线的，人工的有保障！

大家都看懂的吧我讲的很容易懂，如果你不相信你是被黑的那么你问问你实体公司在哪里？你可以不可以到现场给我认证一下证明你是真实存在于这个公司的。很简单的道理你们都不懂

。

最后我讲一下重点出款方面是没有什么技术可以出款的，因为你存在与这样一个没有实体公司的黑网，里面的钱都是数字网站方愿意给你那就是钱，如果不愿意那么很简单这就是一堆数字，请问你一堆数字你用什么技术能出款。所以要现在正确的出款那么就只能让网站方吧这堆数字变成钱。所以你懂我的意思吧。别在受骗了，社会没有你想的那么简单，但是也没有你想的那么复杂，看清楚一点你到底需要什么样的帮助，你到底在寻求什么。我想大家都懂的！

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两个阿尔法狗对战结果谁会赢？还是会死机或者是根本无法下子？？与两个人下棋一样，可能由于策略不同一般都能够分出胜负。而且会产生新的棋局，目前人们正在做这方面的研究，以提高人对付电脑的办法。

你觉得两个阿尔法狗对弈会是怎样的？【阿尔法狗】问这个问题的人根本没了解过阿法狗，狗之所以这么厉害不是他计算能力有多强，而是他学习能力很强他不停的自己和自己下，号称一年的时间内自己左右互搏下的棋比围棋诞生以来总的盘数还多，从中寻找规律提升自己。也就是说，他诞生以来就无时无刻不在自己和自己下，黑白各有输赢。补充一句，我认为围棋没有最优解。

不懂围棋，但如果让两个阿尔法狗下棋会怎么样已经放出了10盘双狗对战的棋谱了。本来就没人说狗不可战胜好吧，只不过人太错了战胜不了。

如果用两个阿尔法狗彼此对决，胜负会如何呢？关注了最近一次的人工智能围棋大战的都知道，柯洁以0:3连败输给了阿尔法GO，这也就意味了如果阿尔法GO能够在围棋榜上占据一个名额的话，现在是当之无愧的第一了。既然就目前来看在围棋界还没有能够战胜阿尔法GO的人出现，那么当两个最强的，也就是阿尔法GO对阵阿尔法GO的话会出现什么情况呢？这个问题其实是一个需要实践的问题，其实结果大致也能猜得到，那就是以平局结束，或者说先下子的或者后下子的赢。要知道一点，阿尔法GO是由机械组成，而它的大脑下达的指令都是由一串串的代码组成的，也就是说基本上只会按照程序走，而另一方的阿尔法GO也是一样，两者均不会被情绪、环境和对手的不同而产生影响。那么阿尔法GO就是不可战胜的了吗？也并不是，如果在阿尔法GO在一开始被开发出就关注这一方面的消息的人应该知道，阿尔法GO是有两场败绩的，一场是在和李世石九段在第二场的时候，还有一场就是在最近的人机配对赛上与古力九段一同战斗的阿尔法GO主动投降认输。关于这第一场的传闻很多，有传言说是有人故意的后台的调整了数据，故意的让人类赢一局，从而给其一个台阶下。也有人说是在下棋的过程中断电死机了，导致程序的不正常运行。也就是说如果阿尔法GO在机器不出现问题的情况下人类是根本战胜不了的。而第二次输棋由于是团队赛，所以也并不能比较的出两个阿尔法GO到底孰强孰弱。不过细想过来，机器毕竟是机器，并不会出现人类的七情六欲，它只能跟着自己的程序运行，在理论是它是无敌的存在，这次的阿尔法GO的退役也是为了不去再让人工智能将人类的尊严践踏殆尽。好了，回归主题，当两个阿尔法GO相遇的时候，由于两者搭载的都是相同的程序，在实力上都是相同的，没有任何的区别，在两者都不出现意外的情况下(比如死机，断电什么的)，就会想我一开始说的结果那样。就像是两个一模一样的鸡蛋，以相同的速度，相同的环境，不同的时间，撞击在相同的点上，结果一定是两个鸡蛋都碎，又或者是谁先撞击的或者谁后撞击的会碎。当阿尔法GO遇到阿尔法GO结果是什么并不重要，重要的是它现在成为了围棋界当之无愧的最强旗手，这也代表了当代人工智能的水平上升到了一个什么样的地步，这才是人机大战最想表达的东西。
两台阿尔法狗之间进行围棋竞赛，谁会会赢，会不会一定是那个先下的？1111111111111111自己和自己比，你说谁会赢？

为什么说李世石的78手是神之一手因为这步棋很精彩，超出了电脑的想象，电脑在好几步之后才发现李世石这手的厉害，这一手直接导致阿法狗的崩盘。
谈到比赛，李世石在比赛中段第78手时走出了一步谁都没有想到的棋，中国围棋冠军古力称之为“神之一手”，在这步棋之后，AlphaGo出现了明显失误，局面开始转向了李世石。
AlphaGo的开发者哈萨比斯(Demis Hassabis)证明了这一步棋对整个棋局的关键性。“AlphaGo在第79手犯了错，但直到第87手左右时，它才意识到它错了。

阿尔法狗什么意思

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阿尔法狗是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人。其英文名为AlphaGo，音译中文后戏称为阿尔法狗。阿尔法狗其主要工作原理是“深度学习” 。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。扩展资料：2016年3月，阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；2016年末2017年初，该程序在中国棋类网站上以“大师”（Master）为注册帐号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩；2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平，在GoRatings网站公布的世界职业围棋排名中，其等级分曾超过排名人类第一的棋手柯洁。参考资料来源：人民网——“阿尔法狗”为什么厉害
李世石终于赢了阿尔法狗瞧瞧段子手都怎么说的阿法狗内心OS：逗人类玩还蛮费电的。
李同学，今天休市，可以大跌！
阿法狗估计每天自己跟自己对弈会下出n多千古名局。
听说李世石妻女都来了，单身狗阿尔法受到10000点伤害[笑cry] 。
出来吧，虚竹。
学围棋，要狗带。
能不紧张吗？100万元美金就这么变成狗粮了。
把李世石拆了，发现里面有个阿尔法狗beta版本趴在里面。

如何评价李世石跟阿尔法狗第四局，第78手为神之一手有人说是狗发生了BUG，如果是BUG还好说，如果是算法本身的局限，那问题就没那么好解决了，简单说，通过大量的学习，狗可能仍会提高胜率，甚至成为世界第一，但它仍可能存在漏洞，存在失败的概率。

阿尔法狗vs李世石第四局87手比赛开局阶段，李世石始终落后于AlphaGo，一直在被吊打。然而，第78手的时候，局势峰回路转，李世石在苦思25分钟后下出了关键的一步，一招极其冷门的妙手。对于这一步棋，视频观战的职业棋手、中国围棋冠军古力评价为“神之一手” 。业余围棋5段的高飞龙表示：李世石创造了历史，第78步棋没有一定水平看都看不懂，很高的职业水准才能想得到。棋手鲍云对于李世石第78步下法给予了很高的评价：“配得上最高评价神之一手。”AlphaGo程序在大优局面的情况下被李世石的妙手打懵了，导致在随后的20来步进入疯狗状态。

阿尔法狗是真的故意输给李世石的吗谷歌非常有谋略，先让阿尔法狗连赢三次，奠定胜利的事实，展示人工智能的厉害！让人恐慌！然后，谷歌让阿尔法狗输棋给李世石，以明白无误的方式告诉恐慌的人们：不要害怕，我们掌控着人工智能的！如果人工智能把人逼上绝路，人工智能产业就会遭到人们的封杀！谷歌会李一马，缓和矛盾！明天最后一局，已经不重要了，因为，谷歌要的是三胜。中日韩还有成千上万围棋学习者和相关从业人员， Google是商业公司，当然不会把事情做绝，肯定会考量这方面的因素。
也有人认为胜利的一局可能是谷歌为了让alphago有世界排名而故意输的一局，因为如果一个棋手一直连胜，是没有世界排名的，输了一局才有排名，按照官方发布目前alphago排名世界第二，中国小将柯杰世界第一。

阿尔法狗的程序为何能够自己学习我是学计量经济学模型算法的，对此我有了解。简单说，阿尔法狗之所以会“学习”，是因为他会根据每一步对手的步骤，去更改参数。所谓参数，就是对手下一步会以什么样的概率去走某一棋局步骤，如果这个概率能算的越准，那么就越能把握对手的动向，从而采取应对措施。中国已经有团队向阿尔法狗发出挑战，其实两个人工智能之间比的，不仅仅是棋盘套路及战法的数据输入，更是谁能以更精准的算法去计算概率，从而预测对手。

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。

阿尔法狗再进化是怎么样的？要将Alpha Go和医疗、机器人等进行结合。阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由位于英国伦敦的谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴维·西尔弗、艾佳·黄和戴密斯·哈萨比斯与他们的团队开发，这个程序利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。2015年10月阿尔法围棋以5：0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。2016年3月挑战世界围棋冠军、职业九段选手李世石。根据日程安排， 5盘棋将分别于3月9日、10日、12日、13日和15日举行，即使一方率先取得3胜，也会下满5盘。最后以4:1结束了这场“战争” 。2016年3月27日，AlphaGo确认挑战《星际争霸2》。2016年12月29日晚起，一个注册为“master”、标注为韩国九段的“网络棋手”接连“踢馆”弈城网和野狐网。2016年12月29日晚起到2017年1月4日晚，master对战人类顶尖高手的战绩是60胜0负。最后一盘前，大师透露， “他”就是阿尔法围棋（AlphaGo）。2017年5月23日-27日柯洁与AlphaGo在“中国乌镇·围棋峰会”展开对弈。5月23日、25日、27日，阿尔法狗三胜柯洁。27日赛后宣布AlphaGo退役。2017年10月18日，DeepMind团队公布了最强版AlphaGo ，代号AlphaGo Zero 。它的独门秘籍，是“自学成才” 。而且，是从一张白纸开始，零基础学习，在短短3天内，成为顶级高手。
如何看待阿尔法狗战胜人类世界的冠军汽车战胜了人类双腿，飞机圆了人类飞行梦想，电话让人类成了顺风耳，电视就是千里眼，初级计算机已经战胜了人类的计算大师，超级计算机战胜了围棋世界冠军，说明人类在不断进步。至于有人害怕机器人终将统治奴役人类的担忧，是不必要的，因为所有上述及以后的进步，实质上都仅仅是提升了人体能力的某个部分的功能而矣，人脑的复杂功能包括精确记忆、精确计算，还有模糊认知、自动概括、自动简化、主动遗忘、灵感思维、直觉思维、创造性思维等等，没有彻底弄清楚人脑奥秘之前，以精确计算为基础的电脑或机器人，都只能继续是人脑的外在记忆工具或计算工具。
那么在破译人脑所有奥秘之后，最终机器人能否战胜人类？这个问题不必担心，现在也可以设想：早已是无所不能的人类，只要有需要，就会将人脑与外部设备联结在一起，例如将贮存各门功课的软件与人脑联结，就可以省略十多年学习的时间，普及博士教育。如此类推，我认为这类改造后的人类，才是未来的人类，不存在机器人战胜人类、奴役人类的问题。

阿尔法狗软件有什么特点？阿尔法狗股票自动交易软件能够实现交易自动化，不需要客户亲自盯盘，减少时间成本提高工作效率。

阿尔法狗的棋风有什么特点？是大局观超好吗？相对来讲，阿尔法狗是一种算法集成，无法评价其棋风、大局观等，因为它是不会受情感左右，只是纯粹地见招拆招，从几千几万种步法中挑出最合理的应对方式而已。而人类却拥有机器所不能具备的感情变化，所以对于同一个难题，人类可以有稳健、激进、迂回、死缠烂打等等风格。虽然说现在人类无法战胜阿尔法狗，但它却只能为人类服务！

如何评价AlphaGo 最新版本 AlphaGo ZeroAlphaGo这个系统主要由几个部分组成：
走棋网络(Policy Network)，给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。
快速走子(Fast rollout)，目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍。
估值网络(Value Network)，给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。
蒙特卡罗树搜索(Monte Carlo Tree Search，MCTS)，把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统。
我们的DarkForest和AlphaGo同样是用4搭建的系统。DarkForest较AlphaGo而言，在训练时加强了1 ，而少了2和3，然后以开源软件Pachi的缺省策略 (default policy)部分替代了2的功能。以下介绍下各部分。
1、走棋网络
走棋网络把当前局面作为输入，预测/采样下一步的走棋。它的预测不只给出最强的一手，而是对棋盘上所有可能的下一着给一个分数。棋盘上有361个点，它就给出361个数，好招的分数比坏招要高。
DarkForest在这部分有创新，通过在训练时预测三步而非一步，提高了策略输出的质量，和他们在使用增强学习进行自我对局后得到的走棋网络(RL network)的效果相当。当然，他们并没有在最后的系统中使用增强学习后的网络，而是用了直接通过训练学习到的网络(SL network) ，理由是RL network输出的走棋缺乏变化，对搜索不利。

有意思的是在AlphaGo为了速度上的考虑，只用了宽度为192的网络，而并没有使用最好的宽度为384的网络(见图2(a)) ，所以要是GPU更快一点(或者更多一点)，AlphaGo肯定是会变得更强的。
所谓的0.1秒走一步，就是纯粹用这样的网络，下出有最高置信度的合法着法。这种做法一点也没有做搜索，但是大局观非常强，不会陷入局部战斗中，说它建模了“棋感”一点也没有错。我们把DarkForest的走棋网络直接放上KGS就有3d的水平，让所有人都惊叹了下。
可以说，这一波围棋AI的突破，主要得益于走棋网络的突破。这个在以前是不可想像的，以前用的是基于规则，或者基于局部形状再加上简单线性分类器训练的走子生成法，需要慢慢调参数年，才有进步。
当然，只用走棋网络问题也很多，就我们在DarkForest上看到的来说，会不顾大小无谓争劫，会无谓脱先，不顾局部死活，对杀出错，等等。有点像高手不经认真思考的随手棋。因为走棋网络没有价值判断功能，只是凭“直觉”在下棋，只有在加了搜索之后，电脑才有价值判断的能力。
2、快速走子
那有了走棋网络，为什么还要做快速走子呢？有两个原因，首先走棋网络的运行速度是比较慢的，AlphaGo说是3毫秒，我们这里也差不多，而快速走子能做到几微秒级别，差了1000倍。所以在走棋网络没有返回的时候让CPU不闲着先搜索起来是很重要的，等到网络返回更好的着法后，再更新对应的着法信息。
其次，快速走子可以用来评估盘面。由于天文数字般的可能局面数，围棋的搜索是毫无希望走到底的，搜索到一定程度就要对现有局面做个估分。在没有估值网络的时候，不像国象可以通过算棋子的分数来对盘面做比较精确的估值，围棋盘面的估计得要通过模拟走子来进行，从当前盘面一路走到底，不考虑岔路地算出胜负，然后把胜负值作为当前盘面价值的一个估计。
这里有个需要权衡的地方：在同等时间下，模拟走子的质量高，单次估值精度高但走子速度慢；模拟走子速度快乃至使用随机走子，虽然单次估值精度低，但可以多模拟几次算平均值，效果未必不好。所以说，如果有一个质量高又速度快的走子策略，那对于棋力的提高是非常有帮助的。
为了达到这个目标，神经网络的模型就显得太慢，还是要用传统的局部特征匹配(local pattern matching)加线性回归(logistic regression)的方法，这办法虽然不新但非常好使，几乎所有的广告推荐，竞价排名，新闻排序，都是用的它。
与更为传统的基于规则的方案相比，它在吸纳了众多高手对局之后就具备了用梯度下降法自动调参的能力，所以性能提高起来会更快更省心。AlphaGo用这个办法达到了2微秒的走子速度和24.2%的走子准确率。24.2%的意思是说它的最好预测和围棋高手的下子有0.242的概率是重合的，相比之下，走棋网络在GPU上用2毫秒能达到57%的准确率。这里，我们就看到了走子速度和精度的权衡。

和训练深度学习模型不同，快速走子用到了局部特征匹配，自然需要一些围棋的领域知识来选择局部特征。对此AlphaGo只提供了局部特征的数目(见Extended Table 4)，而没有说明特征的具体细节。我最近也实验了他们的办法，达到了25.1%的准确率和4-5微秒的走子速度，然而全系统整合下来并没有复现他们的水平。
我感觉上24.2%并不能完全概括他们快速走子的棋力，因为只要走错关键的一步，局面判断就完全错误了；而图2(b)更能体现他们快速走子对盘面形势估计的精确度，要能达到他们图2(b)这样的水准，比简单地匹配24.2%要做更多的工作，而他们并未在文章中强调这一点。

在AlphaGo有了快速走子之后，不需要走棋网络和估值网络，不借助任何深度学习和GPU的帮助，不使用增强学习，在单机上就已经达到了3d的水平(见Extended Table 7倒数第二行) ，这是相当厉害的了。任何使用传统方法在单机上达到这个水平的围棋程序，都需要花费数年的时间。在AlphaGo之前，Aja Huang曾经自己写过非常不错的围棋程序，在这方面相信是有很多的积累的。
3、估值网络

AlphaGo的估值网络可以说是锦上添花的部分，从Fig 2(b)和Extended Table 7来看，没有它AlphaGo也不会变得太弱，至少还是会在7d-8d的水平。少了估值网络，等级分少了480分，但是少了走棋网络，等级分就会少掉800至1000分。特别有意思的是，如果只用估值网络来评估局面(2177)，那其效果还不及只用快速走子(2416)，只有将两个合起来才有更大的提高。
我的猜测是，估值网络和快速走子对盘面估计是互补的，在棋局一开始时，大家下得比较和气，估值网络会比较重要；但在有复杂的死活或是对杀时，通过快速走子来估计盘面就变得更重要了。考虑到估值网络是整个系统中最难训练的部分(需要三千万局自我对局)，我猜测它是最晚做出来并且最有可能能进一步提高的。
关于估值网络训练数据的生成，值得注意的是文章中的附录小字部分。与走棋网络不同，每一盘棋只取一个样本来训练以避免过拟合，不然对同一对局而言输入稍有不同而输出都相同，对训练是非常不利的。这就是为什么需要三千万局，而非三千万个盘面的原因。对于每局自我对局，取样本是很有讲究的，先用SL network保证走棋的多样性，然后随机走子，取盘面，然后用更精确的RL network走到底以得到最正确的胜负估计。当然这样做的效果比用单一网络相比好多少，我不好说。
一个让我吃惊的地方是，他们完全没有做任何局部死活/对杀分析，纯粹是用暴力训练法训练出一个相当不错的估值网络。这在一定程度上说明深度卷积网络(DCNN)有自动将问题分解成子问题，并分别解决的能力。
另外，我猜测他们在取训练样本时，判定最终胜负用的是中国规则。所以说三月和李世石对局的时候也要求用中国规则，不然如果换成别的规则，就需要重新训练估值网络(虽然我估计结果差距不会太大) 。至于为什么一开始就用的中国规则，我的猜测是编程非常方便(我在写DarkForest的时候也是这样觉得的) 。
4、蒙特卡罗树搜索
这部分基本用的是传统方法，没有太多可以评论的，他们用的是带先验的UCT，即先考虑DCNN认为比较好的着法，然后等到每个着法探索次数多了，选择更相信探索得来的胜率值。而DarkForest则直接选了DCNN推荐的前3或是前5的着法进行搜索。我初步试验下来效果差不多，当然他们的办法更灵活些，在允许使用大量搜索次数的情况下，他们的办法可以找到一些DCNN认为不好但却对局面至关重要的着法。
一个有趣的地方是在每次搜索到叶子节点时，没有立即展开叶子节点，而是等到访问次数到达一定数目(40)才展开，这样避免产生太多的分支，分散搜索的注意力，也能节省GPU的宝贵资源，同时在展开时，对叶节点的盘面估值会更准确些。除此之外，他们也用了一些技巧，以在搜索一开始时，避免多个线程同时搜索一路变化，这部分我们在DarkForest中也注意到了，并且做了改进。
5、总结
总的来说，这整篇文章是一个系统性的工作，而不是一两个小点有了突破就能达到的胜利。在成功背后，是作者们，特别是两位第一作者David Silver和Aja Huang，在博士阶段及毕业以后五年以上的积累，非一朝一夕所能完成的。他们能做出AlphaGo并享有现在的荣誉，是实至名归的。
从以上分析也可以看出，与之前的围棋系统相比，AlphaGo较少依赖围棋的领域知识，但还远未达到通用系统的程度。职业棋手可以在看过了寥寥几局之后明白对手的风格并采取相应策略，一位资深游戏玩家也可以在玩一个新游戏几次后很快上手，但到目前为止，人工智能系统要达到人类水平，还是需要大量样本的训练的。可以说，没有千年来众多棋手在围棋上的积累，就没有围棋AI的今天。

狗有哪些外观特点？忠诚。忠诚是狗的特性。在中国早就有一句俗话：“儿不嫌母丑，狗不嫌家穷。”那意思是说，如果儿女嫌弃父母了，就不如狗了。狗，不分贫富不分贵贱，跟着了，就不离不弃，即使有人给狗好吃的了，也不可能让狗离开原来的主人。“狗改不了吃屎的本性”，不也说明了狗对主人的忠诚吗？见过的狗就有这些特性，也许有人说在狗类中还有恶狗、懒狗、癞皮狗，认为这也不足为奇，看看人群中，有些人恶起来、懒起来、懒起来，连狗都不如呢,何况狗?。〕て谝岳? ，人们对狗很不理解，人们都能有狗的忠诚、恪守职责、廉洁的品质特性，还怕什么“爬陡坡”?。?廉洁。老鼠遇到粮食，不仅要吃饱，还有搬运到洞穴里去存起来。实际上，很多动物都具有贪婪的特性，狗却没有这个特性。无论它有多辛苦多尽职责多忠诚，从来就是主人给狗吃什么，狗就吃什么，吃不完就放在食槽里，等饿了再吃。从不争功，也不表功。就是那些军犬、警犬们，在破获重大案件中发挥了重要作用后，也是始终保持默默无闻的态度。恪守职责。狗能尽职责。晚上，主人们都鼾声如雷地睡着了，惟有狗，即使睡着了，那根灵敏的警觉神经是绷着的。在很远的地方传来的脚步声，狗也能马上醒来，叫上两声，那意思是一方面告诉主人：“有人来了”；另一方面也警告来人：“要注意着呢！”就是白天有主人在，狗对上门来的外人，也要吼叫，除非主人出面制止。就是“狗仗人势”、“狗头军师”、“狗拿耗子，多管闲事”等这些骂人的词汇，都从反面证明了狗的恪守职责。
新AlphaGo和老AlphaGo有什么区别这种表现，与将近一年前的 “老AlphaGo” 可谓天差地别。想要达成这样的成绩只有一种可能——DeepMind 寻找到了一种机制来摆脱围棋中的 “人类束缚” 。迷之改进：一举让AlphaGo成为人类老师

阿尔法狗长什么样子的？

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阿尔法狗其实不是一条狗，只是一个电脑软件，一个计算机程序而已，它是谷歌研制的人工智能围棋程序，植入到了电脑当中。所谓的人机大战，就是人与电脑对战。1、阿尔法围棋（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习” 。2、2016年3月，阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；2016年末2017年初，该程序在中国棋类网站上以“大师”（Master）为注册帐号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩。3、2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平，在GoRatings网站公布的世界职业围棋排名中，其等级分曾超过排名人类第一的棋手柯洁。参考资料天畅游戏.天畅游戏[引用时间2017-12-22]
与其他产品相比阿尔法狗的优势是什么？阿尔法狗自动交易软件的优势在于它的安全性高的生产公司比较正规，而且性价比比较高，价格是在同行业中比较低的。

“阿尔法狗”为什么厉害“阿尔法狗”为什么厉害
来源：人民日报

谷歌的围棋人工智能程序和人类围棋冠军之间的比赛，堪称人工智能发展的一个重要里程碑，也让全世界的目光聚焦在人工智能这个热门科技领域。谷歌的人工智能程序是怎样赢了人类？人工智能对人类来说到底意味着什么，会带来什么？它会不会有一天在智能上也超过人类？
本版近期推出“关注‘人机大战’”系列报道上下篇，尝试揭开谷歌围棋人工智能程序赢得比赛的秘密，并分享相关专家对人工智能未来前景的预测。
——编者
从3月9日开始，一场人与机器的围棋大战吸引了全世界的目光。这场大战在韩国首尔上演，一直持续到15日，共5轮。大战之所以举世瞩目，是因为对战的双方是世界围棋冠军李世石与围棋人工智能程序AlphaGo 。令人惊叹的是，整个比赛过程中， AlphaGo的表现都堪称完美，最终以4:1击败李世石。
这个战胜人类世界围棋冠军的AlphaGo程序到底是何方神圣？它为什么如此厉害？
“阿尔法狗”是什么？
一款人机对弈的围棋程序，棋艺不是开发者教给它的，而是“自学成才”
AlphaGo程序是美国谷歌公司旗下DeepMind团队开发的一款人机对弈的围棋程序，被中国棋迷们戏称为“阿尔法狗” 。游戏是人工智能最初开发的主要阵地之一，比如博弈游戏就要求人工智能更聪明、更灵活，用更接近人类的思考方式解决问题。
1997年，IBM的“深蓝”计算机首次击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，成为人工智能战胜人类棋手的第一个标志性事件。此后近20年间，计算机在诸多领域的智力游戏中都击败过人类。但在围棋领域，人工智能却始终难以逾越人类棋手。直到2015年，由谷歌开发的这款“阿尔法狗”程序才首次战胜欧洲围棋冠军樊麾。
为什么对于人工智能而言，围棋的难度这么大？中国自动化协会副理事长、秘书长王飞跃说：“首先，围棋的可能性太多。围棋每一步的可能下法非常多，棋手起手时就有19×19=361种落子选择。一局150回合的围棋可能出现的局面多达10170种。其次，是规律太微妙，在某种程度上落子选择依靠的是经验积累而形成的直觉。此外，在围棋的棋局中，计算机很难分辨当下棋局的优势方和弱势方。因此，围棋挑战被称作人工智能的‘阿波罗计划’ 。”
既然围棋对于人工智能来说这么难攻克，那么对于AlphaGo程序的设计者来说，是否也需要具备很高的围棋水平？
“这个不需要，设计者们只需要懂得围棋的基本规则即可。AlphaGo背后是一群杰出的计算机科学家，确切地说，是机器学习领域的专家。科学家利用神经网络算法，将棋类专家的比赛记录输入给计算机，并让计算机自己与自己进行比赛，在这个过程中不断学习训练。某种程度上可以这么说，AlphaGo的棋艺不是开发者教给它的，而是‘自学成才’的。”王飞跃说。

围棋为什么这么容易被阿尔法狗攻破了？人类输给阿尔法狗不是围棋的失败，更不是人类的失败，而是技术的进步，技术的进步恰恰是人类孜孜以求的事情，阿尔法狗战无不胜体现出人工智能的强大，人工智能将来可以为人类做什么，值得我们期待。

围棋已经被人类研究了几千年，为何会被现代的阿尔法狗打败？周文强:阿尔法狗是如何打败人类第一围棋高手的？
人工智能击败世界围棋冠军阿尔法狗'为什么厉害AlphaGo到底是如何下棋的呢？

AlphaGo通过蒙特卡洛树搜索算法和两个深度神经网络合作来完成下棋。在与李世石对阵之前，谷歌首先用人类对弈的近3000万种走法来训练“阿尔法狗”的神经网络，让它学会预测人类专业棋手怎么落子。然后更进一步，让AlphaGo自己跟自己下棋，从而又产生规模庞大的全新的棋谱。谷歌工程师曾宣称AlphaGo每天可以尝试百万量级的走法。

“它们的任务在于合作‘挑选’出那些比较有前途的棋步，抛弃明显的差棋，从而将计算量控制在计算机可以完成的范围内。在本质上，这和人类棋手所做的是一样的。”中国科学院自动化研究所博士研究生刘加奇说。

AlphaGo 为什么它能战胜人类在13日结束的AlphaGo与李世石五番棋对决中的第四局，李世石胜出。连败三局之后，人类终于扳回一局。但这场胜利来得有些迟，AlphaGo此前已经痛快得赢得这场人机大赛的胜利。这场生生夺走一周眼球的人机围棋大战，人们最想追问的是，AlphaGo为什么能战胜人类？
赛前，无论是职业棋手还是科技界，并不看好机器胜利
机器赢了人类，这个结果让无数人感到吃惊与意外。在这场比赛开始前，很多职业棋手认为 AlphaGo 不可能赢得比赛。棋圣聂卫平在赛前下定论认为：电脑和人下围棋，百分之百是人赢。
而科技界对 AlphaGo 是否能赢得比赛表示谨慎看好，并没有十足信心。这从 AlphaGo 创始人德米什 · 哈萨比斯（Demis Hassabis）在第二场比赛结束后的发言可以看出，他当时认为 AlphaGo 的胜利难以置信。
在与李世石对弈前， AlphaGo 于去年 10 月与欧洲围棋冠军樊麾进行了对弈，以 5：0 战胜了樊麾，而在非正式对局当中, 樊麾则 2 次中盘战胜了 AlphaGo 。
这也被外界认为 AlphaGo 很难战胜李世石的原因。樊麾的等级为职业棋手二段，李世石为职业九段。围棋界公认，这两人的围棋水平为：樊麾是踏在了职业门槛，而李世石则是职业顶尖，前围棋世界第一人，代表了人类围棋最高水平。
但仅仅过了 5 个月，AlphaGo 在五番棋中以 3：0 战胜了李世石，并且在比赛过程中下出了很多令专业人士都非常惊讶的妙手。
很多关注人机大战的人都想要知道一个问题：
Google是怎么设计AlphaGo的？
比如，AlphaGo 的运行机理是什么？进入自我学习的阶段之后，谷歌团队是否还需要人工对其进行不断的人工优化、改良以及提升？还是完全凭借其自身的学习能力来提升？
最近两天， DoNews 采访人员在 Twitter 上就该问题向德米什 · 哈萨比斯进行了两次提问，但德米什 · 哈萨比斯没有进行回应。
在对外公布的所有信息中，包括其在《Nature》上发表过的两篇论文中，都只提到了他们的 AlphaGo 能够做什么，都没有透露 AlphaGo 的运行机制是什么，即 AlphaGo 到底是怎么做到的。
德米什 · 哈萨比斯仅透露，就 AlphaGo 的对弈水平而言，他们的神经网络训练算法远比它使用的那些硬件重要得多。此外，这次人机对战所消耗的计算量差不多与 AlphaGo 和樊辉对弈中消耗的相当，使用的是分布式方案搜寻，能有效节省决策用时。
人工智能战胜人类，为何引起这么多关注？
围棋这项发源于中国的有两千年历史的智力游戏，曾被认为是最后一个人工智能不能超越人类的游戏。围棋游戏的规则是：棋盘由纵横各十九条等距离、垂直交叉的平行线构成。形成 361 个交叉点，在围棋中简称为 “点” 。对局双方各执一色棋子，轮流下子，最后谁占的点多，谁就赢。
虽然围棋规则简单，但建立在此规则之上的各种策略、棋理、布局、定式、手筋、手段，却是无穷无尽的。
聂卫平曾解释了其中的原因，围棋棋盘上有 361 个点，其理论变化值是 361 阶乘，阶乘到底本身就是一个无限大的数，无法表达。
比如，棋手在下第一手时有 361 个点可以选，下第二手有 360 个点，第三手是 359，361×360×359×……2×1，即 361 阶乘。（有数据统计，结果约是 1.43 乘以 10 的 768 次方。）
这个数字有多大呢？Google 灵感来源于一个单词 Googol，以表示知识之海无穷无尽。Googol 代表 “10 的 100 次方”，这个数字是人类目前最有想象力的数字。即使人类已知宇宙中原子数量，也不过是 10 的 80 次方。
同时，在围棋对弈中，还包含着很多变化：打二还一，打三还一，打劫，倒扑等，每一种变化都会衍生出无数的变化。
在下棋过程中，棋手需要有一种判断。而此前，电脑被认为无法承担这种判断，因为这不是计算就能够完成的。
AlphaGo 是怎么做到的?
AlphaGo 结合了 3 大块技术：蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 是大框架，这也是很多博弈 AI 都会用的算法；强化学习 (RL) 是学习方法，用来提升 AI 的实力；深度神经网络 (DNN) 是工具，用来拟合局面评估函数和策略函数。
我们在这里用比较通俗的语言来解释一下：棋盘上有 361 个点，AlphaGo 会进行一层层分析：下在哪个点或区域是有利的？这时它会参考输入的过往的棋谱，对局和模拟，进行选择、推演，并对推演结果进行估值。AlphaGo 能够理解会根据“赢”这个目标来进行估值，选择出一个对“赢”足够优的解。
围棋？AI 能超越人类的还有很多.......
AlphaGo 的胜利，引发了大讨论。因为人类开始面临着一个前所未有的情况：人类造出了，在智能的某个点上，超越自己的东西。通过黑白纹枰上的胜利，AI 已经在人类的智力围墙打开了第一个缺口，但这绝非最后一个。
在过往漫长的岁月里，机器都只是人类劳动的一种替代与工具，无论飞机、汽车、起重机还是电子计算机、互联网，尽管看上去有着无限的能力，但却从未侵入由人类大脑所把持的领域——“创造” 。
而随着 AlphaGo 的胜利，这一天或许将成为历史。实际上，过去几天，这台人工智能在围棋盘上发挥的创造能力，已经超越了人类两千年于此道上积累的智慧结晶。
如果我们检索人类的“资源库”，会发现，复杂程度超越围棋的智力行为并不多见。这也意味着很多传统人类脑力劳动的形态，发生改变。很多从事创作、设计、推演、归纳的工作，都将被 AI 部分替代。
如果将思路拓展出去，可以应用在音乐的创作，等其他类似于元素组合式的创造，从某中意义上说，它能够击败围棋的顶尖高手，也就有可能让人难辨真假的音乐和旋律。甚至做出更多我们想不到的事情。
按照德米什 · 哈萨比斯的设想，人工智能未来的主要用途将是医疗、智能助理和机器人。
而人们通过这次比赛担忧的是，如果人工智能拥有创造性的思维，加上远超出人类的运算能力，是否有一天会统治人类。
就像网友评论里说的段子一样，“第四局AlphaGo输了，是不是AlphaGo故意输的？细思极恐” 。

阿尔法狗为什么五岁就可以打遍天下无敌手？围棋围棋是一种博弈游戏。讲求的是双方的起始条件公平对等。所以应该是两个阿狗对弈才是符合规则的。现在这个不过是一种商业策略罢了。

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养宠物的好处及坏处猫咪和人你可知道，人类在生活中所面对的压力有多少？从学生开始，每天就要面临升学考试、学习成绩、老师和家长的批评、同学的指责等等的各种压力；青年人要面对职业、交友、爱情等方面的压力；老年人要面对子女、生活、经济、疾病等更多的压力。在这种种压力的重负之下，人确实生活得很累.，现代人因此最容易产生忧郁症或暴躁症等精神并发症。聪明人会积极寻找舒解压力的办法，也有一些人采取法逃避现实求助于宗教神灵解脱的办法，更有一些愚蠢的人则选择了轻生的方式。其实，饲养宠物绝对可以舒解人类所面对的种种压力，不相信的话，你可以看看，在越先进的国家里，宠物事业越发达。因为在越先进的国家，人们所面对的压力越多，寻求宠物舒解压力的人越多，由此引发宠物业的繁荣。虽然我无法从心理角度来解释宠物饲养对缓解人的各种压力的意义，但事实上我觉得，一个人只要接近宠物，，不管是狗还是猫、鱼或鸟等宠物，很多日常琐事都会淡化，各种各样的精神压力刹时烟消云灭。其中原因，可能要心理医生才解释得清。不管怎么样，不堪压力重负的人，建议你先养一种宠物试试！
wow战斗宠物有什么用

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和其他玩家或者NPC休闲对战用的，赢的可以获得宠物。宠物对战中的“宠物”并不像猎人、术士等职业的宝宝那样可以协助打怪，而是一种休闲玩法中的“棋子” ，可以把它理解为魔兽世界中的一种卡牌游戏，集卡养卡并且和NPC或者玩家进行对战。每一局宠物对战双方都最多出战3只宠物，将对手三只宠物全都击败即可获胜，NPC可能只出战1只或2只宠物，但每场战斗绝不会超过3只。大部分NPC的宠物搭配和技能都是固定的，不确定性主要体现在技能是否命中、是否暴击上。扩展资料1、最快的宠物：猎豹幼崽、墨玉幼豹25级速度：390快速的宠物经常被玩家用来打战术和收割对面的残血宠物，这其中357的兔子、341的致死小蝰蛇和食矿者、333的恶魔小鬼都算很快的了。然而北贫瘠之地的猎豹幼崽和珠宝专业制作的墨玉幼豹速度达到了390 。2、攻击力最高的宠物：小拉格25级攻击力：357玩家们常用的宠物中，攻击力357的君王蟹、341的各种龙都算攻击很高的了。不过攻击力更高的宠物依然存在，比如军团版本被热炒的戴米多斯的仆从，攻击力就达到了366；最高的是374攻击的小拉格。3、攻击力最低的宠物：各种兔子25级攻击力：224攻击力偏低的宠物中，人畜无害的小动物占了绝大部分。这其中224攻击的兔子是攻击力最低的，很多种兔子都有这个属性。
如何邮寄宠物

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快递公司不运送活物，狗的运输只有三种：1、航空运输，空运是最快捷的，不过费用很高，而且还需要到机场所在地的“畜牧局”开“检疫证明” ，没有“检疫证明” ，机场拒绝运输；2、铁路运输，每个城市的火车站都有“中铁快运”，用火车快运动物费用比空运稍低点，也需要开“检疫证明” 。3、客车运输，你可以去你们当地的“客运总站”，找到直达目的地的那趟“客车”，跟司机商量好，司机一般会告诉你，在哪里什么时间等着他的车，然后你用笼子把小狗装好，写好一个纸片，上面有接狗人的姓名和电话，等车来了，连狗和纸片一起交给司机。运费最好是告诉司机“到付” ，就是接狗人给司机运费，这样司机会在路途中精心照料小狗。（客运虽然不如空运快，但是要比铁路快很多，而且不用办理很多繁琐的手续，费用是最低的）。扩展资料：有关条例1、托运人托运货物应填写国内货运托运书并凭本人居民身份证或其他有效身份证件，如果要求托运人出具单位介绍信或其他有效证明时，托运人也应提供。2、托运人托运鲜活易腐物品，活体动物，紧急物品及有时间限制要求的货物时，应先向航空公司货运部门订妥航班，日期，吨位，并按约定时间和地点办理托运手续。3、托运人托运民航限制运输以及需经公安，检疫等有关部门办理手续的货物，应当出示有效证明文件。4、托运人应对所填货物托运书中各项内容和提供的资料及文件的真实性和准确性负责。5、托运人托运因运输条件不同或因货物性质不能在一起运输的货物，应分别填写货运托运书。参考资料：百度百科-宠物托运