阿尔法自我对弈自我学习自我进化。

是数学家和软件工程师

我最近了解了一些人工智能的算法,思想,
围棋盘面特征被量化出来了.它开始时是学习人类棋谱,通过量化人类行棋特征,学会了棋感,后面还有很细节的内容,我也不清楚了.确实不需要围棋高手参加开发.

很简单，世上唯一可靠的方法就是科学方法。经验主义要不得。

这就是机器学习的魅力，它能自我学习，不断提高自己

阿法狗说白了就是一程序狗，设计者只需要了解围棋基本规则 然后设计算法让其自我演绎，这并不需要多高的棋力

神经网络算法挺神奇的,原理挺简单,干出来的事不简单

训练警犬的人并没有警犬那么好的嗅觉

因为角度不同，在阿发狗眼里，他并不知道什么是围棋，一种盘面在他眼里只是一幅图，而一种盘面和其后的一步所构成的盘面假如导致一种结果，这个结果就是整局的胜负。这个决定下一步棋的问题就抽象成了，根据当前图形(盘面)，在该图形上增加一个白点或黑点使最终胜率最大的问题，这就是一个数学上的优化问题了。我们人类决定下一步棋用的是推演的方法，而由于围棋的可能性太多，我们无法推演到终局，而计算机也不能，所以它决定下一步的方法与人类有本质的不同，他不是基于推演，而是统计与拟合，它在所有它记录的对局里搜索类似盘面形状与下一步的盘面，以最终胜负为响应进行"拟合"，这就变成了一个纯数学问题，拟合的结果就是可能找到我们推演法决定有限步最优可能大相径庭的全局最优，所以它是站在全局胜负在决定下一步，所以它经常展现完美的大局观

就好比造出工程机械的人也不是大力士日……

而随着它记录的对局越来越多，以及它通过不断自我对弈丰富它用于拟合的数据集，它会在越来越多的盘面越来越接近全盘的最优，人类与机器的差距只会越来越大

老哥，稳