人机大战围棋下棋太快，机器人是什么形态下棋的

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-03-15 15:22 标签： 围棋下棋太快
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人机大战围棋，机器人是什么形态下棋的
工作人员边上放一台电脑。李世石下哪里工作人员就把下的地方在软件中点一下就行了首先人机下围棋不等于人和机器人下围棋，包括显示器。李世石和alphago的工作人员分别坐在棋盘两边，鼠标
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出门在外也不愁中国围棋新天王点评人机大战 这句话太霸气了_凤凰体育
中国围棋新天王点评人机大战 这句话太霸气了
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中新网3月9日电今天下午，&阿尔法围棋&(AlphaGo)机器人与韩国棋手李世石的五番棋首战结束，最终李世石执黑失利，让人颇感意外。对此，中国围棋新一代代表人物柯洁表示，自己的
柯洁 今天下午，&阿尔法围棋&(AlphaGo)机器人与韩国棋手李世石的五番棋首战结束，最终李世石执黑失利，让人颇感意外。对此，中国围棋新一代代表人物柯洁表示，自己的下棋风格和AlphaGo很像，未来愿意和它进行约战。 对于李世石不敌AlphaGo，柯洁表示了担心，他认为这个软件的未来会过于强大，导致国内棋手没有饭碗，生存空间大打折扣。柯洁表示，&AlphaGo的下棋风格和我很像，在面对选择时，哪边利益大就会选择哪边，它主次分得很清楚。地方不利的地方会拼，越到后面计算就越精准。& 柯洁点评到，&李世石积攒的优势不足以挥霍，我也很害怕AlphaGo打遍职业无敌手，它确实很厉害。但是它也有失误，说明人类还有机会，希望接下来几盘棋李世石能找回状态。&柯洁还幽默地表示，&照这样下去，李世石可能就拿不到奖金了。& 虽然李世石首战失利，但这也激发了柯洁的斗志，他明确表示，自己愿意接受AlphaGo的约战。&我想看看他的实力，百闻不如一见，百看不如一试。可能这是我第一次没有那么强烈的自信，我觉得自己胜算没有对其他棋手时那么大，大概占六成。&柯洁还略有担心地认为，&按这个速度，再过几个月或几年，AlphaGo的胜算会越来越大，人类被它战胜也将是早晚的事。& 之后，柯洁又发表微博，&就算阿法狗战胜了李世石，但它赢不了我&。
[责任编辑：蒙长帅 PS010]
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2016围棋人机大战机器人爆冷 围棋人机大战谁赢了呢？
　　2016围棋人机大战机器人爆冷，围棋人机大战谁赢了呢？机器人技术越来越先进，成为人类的好帮手。当年IBM的深蓝赢过人类后，快过去三十年了，技术进步了多少呢？还人工智能全面战胜人类大脑是什么时候？　　昨天是我们万千女性同胞们的节日，各种祝福接踵而至，当然秀恩爱的更多。当然我们女性同胞们更应该庆幸的是不仅过节了，今天还有精彩的围棋人机世纪大战，下面就让我们具体了解一下。　　备受瞩目的围棋“人机大战”将于今日在首尔上演，世界冠军、韩国棋手李世石与谷歌“阿尔法围棋”电脑程序将展开五局对决。围棋一直被看做是人类最后的智力竞技高地。据估算，围棋的可能下法数量超越了可观测宇宙范围内的原子总数，计算机想要依靠强大的计算能力，穷举所有路数来选择最佳策略，在围棋上行不通。
　　人机大战“阿尔法围棋”的核心系统属于时下最火的基于神经网络的深度学习：模拟人脑神经网络，通过大量数据分析学习了3000万步的职业棋手棋谱，再通过增强学习的方法自我博弈，寻找比基础棋谱更多的打点来击败人类。“阿尔法围棋”通过策略网络和价值网络来决定棋路，不去计算每一步的可能性，颇有人类棋手“我感觉这样会赢”的味道。　　最重要一点李世石对记者表示，“阿尔法棋”实力难与自己相争，如不出现失误，将100％获胜。　　但最后的结果却是：李世石弃子认输，先失一局，可见谷歌阿尔法系统的高级
　　1月28日，谷歌人工智能围棋电脑软件“AlphaGo”打败了职业棋手，震撼了国际棋坛。这个软件由谷歌旗下的人工智能（AI）开发商“DeepMind”研发，所以这个消息也令AI科学家感到震撼。这款名为AlphaGo的AI软件在没有任何让子的情况下，以5比0全胜欧洲冠军、职业围棋二段樊麾。　　先请看看各位大咖们是如何评价的呢？　　雷军：　　虽然计算机只赢了围棋二段，但绝对是人工智能的一个里程碑！　　果壳网：　　多年以后，当人类仰视AI的智慧时，准会想起谷歌推动黑白子的那只无形的手。
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从围棋人机大战谈机器人医生
& 最近由谷歌公司发明的阿尔法狗机器与围棋界的顶尖高手韩国的李世石进行世纪对决，令众人大颠眼镜的事情是一连三场比赛李世石兵败如山倒，一局未胜。有人哀叹人类会被机器打败并统治，有人欢呼这是人类智慧的又一高度。这三场比赛中我只看了第二场，粗看机器人似乎也并没有走出什么非常夸张的棋，听说它的选择是根据胜率而并非所谓的感觉。机器与人最大的区别有人说是它犯错误的机率很低，不会受情绪和心理波动的影响，总是表现得很冷静。& & &我是一名医生，也是一名围棋爱好者，我的围棋是从小学三年级由我的爸爸教我的，很多年来我从未想过在围棋的竞技中，机器能赢得人类，即使是在上个世纪末国际象棋比赛中深蓝战胜了人类，我依旧认为围棋是很难战胜人类。原因是围棋与象棋和国际象棋不同，它的走法不受规则的限制，比如象棋马走日、象飞田；其次是它的棋盘要大得多，19*19总共361个位点，原则上它是可以有2的361次方的走法。而有数学说其实是有10的171次方，这是一个无法形容的数字，理论上说自围棋发明至今，人类还没有出现过2盘一模一样的棋盘变化，甚至永远都不可能有。人类的智慧在围棋中也体现的淋漓尽致，因为每一步变化棋手都要想到之后数十步的变化，这对人的运算能力、分析决策能力、判断能力和纠错能力和临场应变的训练是非常强大的。以往的计算机是难以做到的，所以以往在电脑上即使是最强大的的软件我也轻松击败。& & & 说了这么多，那么和机器人医生有什么关系呢？记得一年前有一次学术会议上，有一个我很敬仰的专家说他不相信网络医疗，不相信网络看病诊疗，因为网络上你不能亲自和病人交流因此有些重要的信息可能提取不到，其次不能亲自，因此不看到病人不敢轻下结论。这一点我也深有同感，很多时候看到病友们发给我的内容，可能你感觉我只能写这么多了，你应该能给我一个判断了吧。但其实我一看能够回答上来的实在有限的很，因为提供的内容太少太少了。单是一个咳嗽的描述其实需要很多定语的，如发生的时间，与进食的关系，诱因和缓解因素，严重程度与体位的关系，持续的时间，伴随的症状。大家可以对照一下，如果没有专业的训练是难以描述清楚的。同样以往在我们传统的意识里，常常会认为越老的医生水平越高，因为他见的病人多经验越丰富，因为临床医学是一个实践性很强的医学。& & &但是现在有很多情况正在发生着变化，随着几个世纪特别是近半个世纪以来人类在影像学技术、实验技术、信息化技术等领域的突飞猛进，我们已经进入了从简单物理诊断到多方位多角度诊断疾病的时代，我们对于疾病认识的深度不断加深，有些检查特异性已经非常高，只就使我们的诊断水平到了一个很高的起点。这个时候以美国为始端的机器人开始运作可以帮助临床医生更快更好地诊断疾病并制定最佳的治疗方案。不过大家千万不要以为这是什么天方夜谭的事情，其实机器人医生是在这么多年来长期大量临床实践的基础上，积累极为庞大的数据基础上进行的，它体现了现代医学越来越科学化系统化，体现了人类对自身认识综合体现。& &举一个例子肺部孤立性结节，这个我在网站上也有多篇文章，只所以对这个话题感兴趣不仅是因为在临床实践中有大量病人有这方面需求，也是因为曾有初中同学的姐夫肺部结节，我预测是良性而患者仍被当地医生判断为恶性而挨了一刀。上个世纪九十年代美国梅奥诊所就曾经做出数学模型来预判结节的性质，此后又陆续有日本、中国等模型出世，这些模型的诞生让我们对结节的性质判断上有很大地提高，减少了对良性结节手术不必要干预，也能避免恶性结节的漏诊。还比如有些病具有很强烈的影像特征，对于见过这个疾病有经验的医生而言是很容易诊断出来的，如肺泡蛋白沉积症和病，但对于从未见过的医生而言是很困难的。那么如果我们的电脑能通过从它海量的资料库中帮助我们识别，不就能提高我们的水平减少病人的弯路了吗？& & &再说治疗决策的事情，多年前我曾经看过一本美国哈佛医学院编写的医疗决策方面的书，里面有详细介绍决策树的内容，这方面我们国家的医生对此了解的非常少。例如的问题，去年美国医学会杂志的研究表明有70%的患者是不需要开刀的，这可能对很多人的既往认识都是很大的冲击。我们每年的大量临床研究都在成为临床证据被编入英国医学会的《临床证据》这本书中，作为指导我们治疗的指南。而计算机在这方面具有很大的优势，其实现代医生平常日常实践中也会经常要看指南来进行医疗实践的。& & &有人说是不是机器人医生到来了，医生们就要失业了，我不这么认为，且不说临床实践还需要医生的询问病史查体这些短期内机器人还短期内达不到，即使将来能够通过设定程序做到这一点，不要忘记这些程序也是人们在临床实践中获得的，并且存在着一定程度的偏差的。不过作为医生我认为持续地继续教育和自我学习能力将来未来医生的核心竞争力，我们这些年来各项实验室检测手段和影像技术和药物的更新明显比以往更快了，我们知识的更新速度也加快了，为了不被这个时代所抛弃，我们需要迎头赶上。我们不要也不会被机器所奴役，而是更好地利用它们来造福人类。& &
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