昨日李世石九段，當(dāng)前人類圍棋界最強者之一輸給了谷歌的電腦機器，在棋類游戲中人機大戰(zhàn)并不少見，如世界著名國象大師卡斯帕羅夫就曾經(jīng)與電腦對決過，當(dāng)然他贏了，至于日本將棋的電王戰(zhàn)，一些知名棋手都不敢和電腦硬對了，輸了會影響自己的聲名，所以李九段輸?shù)膶用鏁笠恍┮彩呛苷５摹?/p>
大戰(zhàn)結(jié)果：
3月9日，韓國世界冠軍李世石九段與谷歌AlphaGo對抗賽首局在韓國的四季酒店戰(zhàn)罷，李世石執(zhí)黑186手中盤負(fù)AlphaG
完整對局動態(tài)棋譜：
http://www.sinaimg.cn/dy/slidenews/2_img/2016_10/820_1729832_868827.gif
棋譜截圖：
失敗總結(jié)：
李世石在比賽開始時選擇了他并不太擅長的進攻性打法，在 AlphaGo 出現(xiàn)一次重大失誤后，李世石沒有捉住機會一舉拿下比賽，而是在之后多次的正面交鋒中節(jié)節(jié)敗退最終選擇了認(rèn)輸。
讓敵人用不擅長的方式應(yīng)戰(zhàn)，這是李世石陌生的套路，也是 AlphaGo 勝利的正確方法。
「早期象棋機器會有盲點和可加利用的弱點，而且吸引棋手的是將（利用）這些（弱點）作為目標(biāo)，而不是正兒八經(jīng)對弈。對戰(zhàn)深藍時，我就沒有抵擋住這一誘惑。心智（Mind）運動，比如象棋和圍棋，需要高度集中的精神，當(dāng)你的注意力被試圖對計算機�；ㄕ写騺y時，最終就是誘惑自己下出客觀上并不可靠的棋招。隨著機器變得強大，這些做法會受到懲罰�！�
20年前曾輸給 IBM 「深藍」機器人的國際象棋大師 Garry Kasparov 輸給了曾經(jīng)的「窮舉法」，而 AlphaGo 進步的地方在于，他在更為復(fù)雜的運算體系里只使用了「窮舉法」幾千分之一的計算量。
AlphaGo 的核心是兩種不同的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——「策略網(wǎng)絡(luò)」(policy network)和 「價值網(wǎng)絡(luò)」(value network)。它們通過相互配合來計算出相對有優(yōu)勢的步法并摒棄差棋，從而將計算量控制在計算機可以完成的范圍里。
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