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怎样和人工智能下围棋
围棋，一种策略性两人棋类游戏，中国古时称“弈”，西方名称“Go”。流行于东亚国家（中、日、韩、朝），属琴棋书画四艺之一。围棋起源于中国，传为帝尧所作，春秋战国时期即有记载。隋唐时经朝鲜传入日本，流传到欧美各国。围棋蕴含着中华文化的丰富内涵，它是中国文化与文明的体现。
围棋使用方形格状棋盘及黑白二色圆形棋子进行对弈，棋盘上有纵横各19条直线将棋盘分成361个交叉点，棋子走在交叉点上，双方交替行棋，落子后不能移动，以围地多者为胜。因为黑棋先走占了便宜，所以人为规定黑方局终时要给白方贴子。中国古代围棋是黑白双方在对角星位处各摆放两子（对角星布局），为座子制，由白棋先行。现代围棋由日本发展而来，取消了座子规则，黑先白后，使围棋的变化更加复杂多变。围棋也被认为是世界上最复杂的棋盘游戏。
棋子：棋子分黑白两色。多为扁圆形（也有双面突起的应氏棋子）。棋子的数量以黑白子各180个为宜（参见中国围棋规则（2002版））。棋子呈圆形。中国一般使用一面平、一面凸的棋子，日本则常用两面凸的棋子。中国云南所产的“云子”为历来的弈者所青睐，已有五百余年的历史。较为珍贵的棋子材料有玛瑙、贝壳等。
棋盘：盘面有纵横各十九条等距离、垂直交叉的平行线，共构成19×19=361个交叉点（以下简称为“点”）。盘面上标有九个小圆点，称为星位，中央的星位又称“天元”。下让子棋时所让之子要放在星上。棋盘可分为“角”、“边”以及“中腹”。启蒙学习中，有13×13、9×9的棋盘。另外，现代出土文物中还有一些是较罕见的15×15、17×17路棋盘。
对局双方各执一色棋子，黑先白后，交替下子，每次只能下一子。
棋子下在棋盘上的交叉点上。
棋子落子后，不得向其他位置移动。
轮流下子是双方的权利，但允许任何一方放弃下子权。
棋子的气：一个棋子在棋盘上，与它直线紧邻的空点是这个棋子的“气”。棋子直线紧邻的点上，如果有同色棋子存在，则它们便相互连接成一个不可分割的整体。它们的气也应一并计算。棋子直线紧邻的点上，如果有异色棋子存在，交叉点里面的棋子就没有气了。如所有的气均为对方所占据，便没有气了。没有气的棋子不能在棋盘上存在，也就是——提子。
提子：把无气之子提出盘外的手段叫“提子”。提子有二种：1.下子后，对方棋子无气，应立即提取。2.下子后，双方棋子都呈无气状态，应立即提取对方无气之子。拔掉对手一颗棋子之后，就是禁着点（也叫禁入点）。棋盘上的任何一子，如某方下子后，该子立即呈无气状态，同时又不能提取对方的棋子，这个点，叫做“禁着点”，禁止被提方下子。
贴3又3/4子的规则：第一步，把死子提掉。第二步，只数一方围得点数并记录下来（一般围得点以整十点为单位）。第三步，如果数的是黑棋，再减去3又3/4子，如果数的是白棋，再加上3又3/4子。第四步，结果和180又1/2（棋盘361个点的一半）比较，超过就算胜，否则判负。黑目数超过184.25子即胜，而白只需超过176.75子即胜。通俗来说为白棋177子为胜，黑棋184.5子为胜。
让先与让子：让先不贴目，让子要贴还让子数的一半（就当被让方是预先收了单官）。
希望我能帮助你解疑释惑。
如果两个人工智能下围棋会怎样？
AlphaGo小组 在去年10月至年底左右做出了算法突破。
在此之前，围棋的规则算法很容易就搞定了，剩下的就是如何下出一步好棋，乃至下出一盘好棋。
早期的时候就是算啊，每走一步 就算个几万几十万步，工程师们就优化这个算法。
但是AlphaGo小组做出了突破，某种意义上把这个即时运算缓存了。
具体的说，在AlphaGo比赛前，每天要跑几百万盘(跟自己下)，来积累棋谱。
比赛的时候大家就觉得AlphaGo棋路很诡异，但能赢！
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从这种意义上来说，俩人工智能开战，取决于其运算资源。
个人机上跑的干不过在云上运行的。
如果假定运算资源无限，又假定这俩货不互相干扰，那么胜负大概就是概率学上的五五分了。
AI让围棋失去了很多魅力，人工智能对围棋游戏的影响有多大？
人工智能对围棋影响是两面性的，围棋本身就是一种娱乐方式，并不一定是说人工智能完胜人类之后就会让这种娱乐消失。我们可以通过人工智能学习到更精的棋艺，而且在未来人工智能可以代替人类的地方还有很多，它本身就是人类创造出来的，是为了能够更好的帮助人类服务的。
自从2016年，李世石挑战阿尔法狗1：3败北以来，围棋AI可以说颠覆了许多围棋领域的固有思维和模式。总的来说，利大于弊。
1、人工智能的产生，有利于人类探索围棋的终极奥秘。比方说，过去有很多人诟病近代围棋国手只是业余高手水平，但通过AI的验证，拨云见日，重现先辈的大智慧和深邃的算路。
2、人工智能的产生，更有利于围棋的普及，想学围棋，随便找一个AI陪练成为业余高手的难度大大降低了。
3、人工智能的产生，颠覆了传统的围棋教学模式，AI全面介入教学过程，过去的围棋教练成了辅助的教学指导人员，答疑解惑的要求相对降低了。
4、人工智能的产生，因为AI可以轻松碾压职业棋手，所以围棋正式比赛，要严格预防作弊了，增加了一定的比赛成本。
5、人工智能的产生，某种程度上影响了人类到网上下棋的意愿，因为谁都不愿意与“遛狗”的对手比赛。
6、人工智能助推围棋全球化。不仅是职业棋手，在业余围棋领域人工智能的应用也在普及，李星今年编写的教材中就增加了人工智能方面的内容。在青少年学棋阶段，人工智能的应用也更加广泛。
7、从“打狗”到“用狗”。那次“人机大战”之后，“打狗”成为了围棋界的热词，然而随着“阿尔法狗”升级后开始“碾压”人类棋手，人类棋手的思路也逐渐从“打狗”转为了“用狗”。如同聂卫平所言，人工智能是围棋上帝派来给人类引路的。人工智能出现以前，人类曾以为在围棋领域的高度至少达到了50%，但人工智能出现后才发现人类还处于围棋领域的初级阶段。
人工智能下围棋是如何分析选点的？
您好，人工智能围棋发展之所以如此迅速是因为计算方式发生了变化，早些的人工智能在分析选点的时候采用对手落子全盘分析的方式，不仅计算量巨大，而且计算时间长，不利于人工智能围棋发展；新一代人工智能引用大数据时代技术，在人工智能输入大量的人类围棋对局数据，之后智能围棋再采用概率选点的方式分析，对手落子，只分析对局中常见的选点，计算百分比，就可以很快计算，不仅计算速度块，而且精准，计算量也减少很多。
望采纳，谢谢。
人工智能时代了，学棋有啥“前途”？家长如何做好陪练？
可以锻炼孩子的大脑发育，会让孩子变得非常聪明，也可以锻炼孩子的反应能力，锻炼孩子的逻辑能力和推理能力。家长和孩子一起下棋，可以让孩子更好的锻炼，也可以更好的锻炼孩子的反应能力。
精简版开源AlphaGo来了，你也可以和TA下围棋了
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程序原理
阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序。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。
深度学习
阿尔法围棋（AlphaGo）的主要工作原理是“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。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。
两个大脑
阿尔法围棋（AlphaGo）是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些大脑是多层神经网络跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13 个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。
这些网络通过反复训练来检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素，所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的，但更多的训练后能让它进化到更好。
第一大脑：落子选择器 （Move Picker）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络（Policy Network）” ，观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上，它预测每一个合法下一步的最佳概率，那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。
第二大脑：棋局评估器 （Position Evaluator）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题。不是去猜测具体下一步，它预测每一个棋手赢棋的可能，在给定棋子位置情况下。这“局面评估器”就是“价值网络（Value Network）”，通过整体局面判断来辅助落子选择器。这个判断仅仅是大概的，但对于阅读速度提高很有帮助。通过分类潜在的未来局面的“好”与“坏”，AlphaGo能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行，那么AI就跳过阅读在这一条线上的任何更多落子。[2-6]
主要成绩
研究者让“阿尔法围棋”和其他的围棋人工智能机器人进行了较量，在总计495局中只输了一局，胜率是99.8%。它甚至尝试了让4子对阵CrazyStone、Zen和Pachi三个先进的人工智能机器人，胜率分别是77%、86%和99%。
据国际顶尖期刊《自然》封面文章报道，谷歌研究者开发的名为“阿尔法围棋”（Alpha Go）的人工智能机器人，在没有任何让子的情况下，以5:0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。在围棋人工智能领域，实现了一次史无前例的突破。计算机程序能在不让子的情况下，在完整的围棋游戏中击败专业选手，这是第一次。
阿尔法围棋程序的下一个挑战对象是世界围棋冠军李世石。这场人工智能与人类的博弈于2016年3月9日在首尔举行，奖金是由Google提供的100万美金。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于如何与人工智能下围棋的全部内容了，感谢您花时间阅读本站内容，希望对您有所帮助，更多关于如何与人工智能下围棋的相关内容别忘了在本站进行查找喔。