《丹朱棋战队》小学围棋课教案(第1课)_图文_百度文库
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《丹朱棋战队》小学围棋课教案(第1课)
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你可能喜欢人机大战首局李世石中盘认输 赛前猜先阿尔法围棋猜错
来源:中国新闻网　作者：　
中新网3月9日电北京时间 今天下午，“阿尔法围棋”(AlphaGo)机器人与韩国顶尖高手李世石之间的五番棋第一战战罢，最终，李世石九段执黑不敌阿尔法围棋。电脑在局部战斗中不落下风，在布局和大局判断上不如李世石，韩国人主要输在中后盘。双方第二局的比赛将于3月10日打响。
赛前猜先阿尔法围棋猜错，李世石选择黑棋，率先展开布局。黑棋布局走出新型，阿尔法应对不佳，出现失误。李世石抓住电脑布局不擅长应对新型的弱点，但围棋的胜负关键往往是中盘阶段。
阿尔法之后的下法变得强硬，双方展开接触战。电脑的下法招招都是最佳应对，不过在第一个战役结束之后，电脑的选择令人费解。人类对掌后需缓一下再打，但电脑的下法则是直扑。李世石抓住机会，围住一块大空，在大局上抢得先机。
取得优势后，李世石的心态有变，右下角黑棋下得太过保守，白棋角部做活，大龙也及时补棋，黑棋未有斩获，失去此前建立的优势。随着棋局进入官子阶段，李世石其实败局已定，最终李世石在186手投子认负。
3月10日双方将进行第2局比赛，11日休息一天，12日和13日进行三四局，15日进行第五局。（完）　编辑：竹叶清
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··········围棋基本规则（自己写的，如有不足请指正） - 围棋的日志,人人网,围棋的公共主页
冬天应该是涨棋最快的吧。。因为外面太冷只好在被窝里下棋了。。
围棋基本规则（自己写的，如有不足请指正）
1.棋盘围棋棋盘是方格棋盘（图1），纵横各有19条线，在盘上形成了19X19=361个交叉点，下棋时棋子就放在棋盘的交叉点上，而不是格子里。
2.气围棋中棋子的生存条件是看是否有气。气是与棋子紧紧相邻的交叉点，如图2，单独的一个棋子在棋盘上就有4口气，其的位置用X标记了。注意，与棋子斜相邻的交叉点不是气。
图2 图3当一个子的四口气都被对方棋子占据时，如图3，这个子就&没气&了，也就是死了，必须立即从棋盘上拿掉。注意：围棋规则中绝对不允许没有气的棋子出现在棋盘上，一旦出现就必须立即拿掉。拿掉以后的情况见图4
图4两个子在棋盘上时，有6口气，见图5
图5 图6当两个子的6口气都被白棋占据时，两个子将被同时拿掉，拿掉以后的形状见图6
图7当棋子在边线上时，气会自动减少。如图7。边线上的一个子仅有3口气了，两个子仅有4口气，而在角上的一个子仅剩两口气了。这说明，棋子到了边上是非常危险的，很容易被杀。故而初学者学棋时应尽量远离边线。
图8实战中棋盘上往往会出现一块块的棋，这就要求能够正确数出一块棋的气。图8列举了几个例子，每块棋的气用X标记。当棋子连成了一片时，这些棋子必定&同生共死&。如果这块棋的气被对方全部占据，那么这块棋所有棋子将被一同拿掉。3.禁入点禁入点，顾名思义，就是不允许下的点。围棋规则规定，一步棋走了以后，若这步棋本身没有气，或导致了自己一块棋都没有气，那这步棋是禁止走的。如图9，图中所有X处都是白棋的禁入点，因为走了以后，棋盘上必然会产生没有气的棋，而前面说过，没有气的棋是不允许存在于棋盘上的。这样就能够理解为什么规则上禁止走图9中X处。但注意，这里X处都是白棋的禁入点，黑棋走X处并不违反规则。
图10 图11下面是个难于理解的问题：图10中的X点是白棋的禁入点吗？看上去好像白棋走X处自己并没有气，应该算禁入点。实际上，再认真观察就能发现，白走X后的同时黑棋的三个子也没气了。那么这该算谁死呢？围棋规则规定，&新来的杀掉先前的&，即白棋可以走X处杀死黑棋三个子。杀掉黑棋后的棋形如图11，白落下A子后，黑3子被杀拿掉，白A一子顿时有了X处两口气，棋盘上仍然不存在没有气的棋。因此并没有违反规则。
图12为加深理解见图12。图12左图中X处是白棋的禁入点，因为走了以后会导致自己两个子没有气。而右图中X处白棋是可以走的，因为白走X后，自己两个子虽然暂时没气，但三角标记的6个黑棋也没气了，由于白棋是&新来的&，所以能够杀死三角标记的6个黑子。4.眼当一块棋中有两个禁入点时，会出现什么情况呢？
图13 图14如图13，黑棋一块棋被白棋团团围住，仅剩X处两口气。但这两口气都是白棋的禁入点，白棋始终无法占据。也就是说，只要黑棋不自己走X处自杀，白棋永远无法杀死黑棋。这样黑棋就是活棋。X处的两个禁入点称为眼。一块活棋至少要有两个眼。如果只有一个眼，一旦背对方围住，是无法活的。如图14。黑棋只有A处一眼，白棋将其围住后，只要走A位便可吃掉所有黑棋。故只有一只眼是无法活棋的。
图15 图16如图15 ，看似黑棋已有了两个眼，实则不然，黑棋在X处的一个眼白棋是可以走的，白棋走后可以吃掉黑棋三个子，进而可杀掉整块黑棋。如黑棋走X处连回三子，那么整块黑棋就只剩一个眼了，仍是死棋。这样的X处一只眼称为假眼。相对图13两个眼就是真眼。图16中，看似黑棋两个X处都是白棋的禁入点，貌似活棋。实际上，只要白棋走了AB两点，黑棋最终不得不为了连回三子而自填一眼，仍然只有一个眼。上面的那个X处仍是假眼。由此可知，活棋的基本条件应修正为至少有两个真眼。
图17棋的死活是围棋中十分重要的一部分，必须迅速准确地判断棋的死活。图17举出了三块标准的活棋。并不是眼多就能活。如图18，黑棋一大块共有9个眼，可只有O处一个真眼，X处全是假眼，仍是死棋。这个图初学者可能感到很复杂，但接触棋形多了就熟练了。
图185.打劫下面学的将是围...
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新当家写的不错~
人人移动客户端下载&[上观报道]这只“狗”，为啥不一样平常？——刘知青谈人工智能与围棋摘自：《上观新闻》作者：刘璐曹飞&这只是入手下手一年前那场人机对弈带来的震惊与轰动，至今令人念念不忘。以至于说到人工智能在围棋领域的杀伤力，我们就不能不提击败了围棋世界冠军李世石九段的AlphaGo。但这只是入手下手。2017年伊始，一个名为“Master”的ID在网络测试中以60盘全胜的战绩，横扫包括世界冠军在内的中日韩多位顶尖棋手。就在全球对其身份进行各种猜测的时候，Master颁布发表自己就是AlphaGo的升级版。本月初在某围棋网络平台上，一个新的“十段”高手诞生，这个ID名为“绝艺”的神秘棋手，接连战胜了一众国内外高手。从所展示的套路来看，围观者纷纷猜测“绝艺”是类似于AlphaGo的人工智能棋手。而据此前跟“绝艺”直接对战过的古力小我私家微博暗示，它极可能是腾讯AI团队打造的人工智能体。坐拥数千年历史的围棋，一贯因其复杂多变的下法被认为是人类在智力游戏上的一个“堡垒”。现如今，世界上最优秀的人类棋手却屡屡败给人工智能，几乎引发了围棋界的信仰颠覆。人工智能为何会在围棋领域如此迅猛发展？接下来它又会给我们带来哪些影响？面对这些问题，北京邮电大学较量争论机围棋研究所所长刘知青教授近日在上海藏书楼“上图讲座”开讲，与著名围棋学者胡廷楣畅谈“从阿尔法狗(AlphaGo)到马斯特(Master) ——人工智能和文化”。&“阿尔法狗”的“见、闻、知、行”AlphaGo，俗称“阿尔法狗”。“不闻不若闻之，闻之不若见之，见之不若知之，知之不若行之”。在刘知青看来，出自《荀子·儒效》的这句话，归纳综合“阿尔法狗”的学习能力特别贴切。荀子认为学一样技能花样需要做到听、看、理解和实践四位一体，而“阿尔法狗”对围棋的掌握，恰恰体现了“学习”这件事的精髓。视觉与形象思维，是人类智慧的两个重要组成部分，而围棋充分运用到了这两点，刘知青认为，这是很多人用学下围棋开发孩子智力的缘故原由，也是为何人工智能选举围棋突破的缘故原由。机器是怎么学习的？所谓听之、见之、行之、知之，这个“之”就是数据。没有数据，什么也“见”不到。这里说“见”到围棋，不是指看到了围棋的游戏划定规矩，围棋真实的智慧经由过程棋谱表达出来，可它背后是围棋的所有数据，这是人工智能的根蒂根基。人工智能必须在数据中，进行基于数据的机器学习，从有监督的指导学习过渡到无监督的自主学习&解决了两大难点刘知青认为，围棋有两个相对特殊的难点：一个是面对围棋盘面，如何进行选点和落子；另外一个是如何在下棋的过程当中，准确判断形势，预测不同围棋盘面的胜负可能性。过去较量争论机围棋一直使用一种叫做“蒙特卡洛树搜索”的技术，其底层有坚实的数学根蒂根基，上层则采用较量争论、模拟、采样、优化等一系列数学方法。最近几年，又引入了“神经网络”，实现了对上述两个难点的解决。神经网络的作用有二：一是经由过程学习高水平棋手的棋谱，获得盘面落子的直觉，即通常说得“棋感”；二是经由过程机器的增强型学习，判断形势，经由过程运用盘面优劣评价函数，及时识别那些非最优的招法，并停止搜索相关的决议计划方法。&“人工神经网络”是什么这种可以或许帮助人工智能打败世界冠军的神经网络，究竟是什么？通俗地讲，神经网络类似于人类大脑的组织结构，经由过程神经元的某种联结来组成。人工智能所使用的神经网络并不是生物神经网络，而是一个由较量争论机模拟，有联结、权重和不同组织结构的神经网络，它所仿照的模型就是人类大脑。因此这种神经网络目前被称为“人工神经网络”。事实上，人工神经网络这一概念几十年前就已提出，只是最近才成为人工智能领域一门特别很是重要的技术。而它之所以变得愈来愈重要，就在于获得了数据和大规模超级较量争论的支持。大量的数据可以或许对神经网络进行有效的训练，再加上神经网络本身也发生了一些结构上的根本变化，使其可以实现图像识别的适应。&“阿尔法狗”就是经过训练的人工神经网络。它经由过程向人工神经网络输入像素点，实现对围棋图像的理解。基来源根基理就是把围棋视作19乘19的像素图像，并输入像素点及相对应关系，它所训练出来的神经网络会得出一个概率分布，判断对手即人类在某个点落子的可能性有多大，从而自动得出应该如何落子的直觉，然后采取相对应的策略。&3000万盘棋VS 15万经过训练的“阿尔法狗”，又是如何进行形势判断的呢？所谓形势判断，是指面对一个围棋盘面，可以看出究竟是黑棋还是白棋终将获胜，并且这种对输赢的判断还必须具有定量方面的根蒂根基支撑。而定量需要使用一个数值来透露表现胜率多少。当然，此种意义上的胜率是一个动态变化的过程。神经网络就具备这种功能，它可以判断一个围棋盘面胜率的大小，继而采取相对应的下棋策略。令人类自叹弗如的是，“阿尔法狗”已经自我对弈了3000万盘棋，这个数字是人类根本无法企及的。那么人类一生可以自我对弈多少呢？据测算，15万盘，可能就是人类棋手的极限了。&新的“闯入者”简单地把专家的思维体式格局和条理逻辑输入较量争论机，是过去的老办法了。如今的人工智能会传授关于学习的方法，因此人工神经网络的深度学习能力很强。刘知青与不少相关领域专家都认为，人工神经网络具有通用性，可以或许应用到不同领域，除围棋，也能够是自动驾驶、医疗影像等等。最近一段时间，我们已经看到，很多类似的重要领域都在使用这种技术。他提出，在人工神经网络技术不断发展的背景下，未来司机、医生及其他职业的部分工作是不是可以被机器替代，会是一个值得思考的现实问题。尽管只有数十年历史的人工智能，相较于已有几千年历史的人类而言，还是一个特别很是新的“闯入者”。但是人工智能已经施展阐发出颠覆性的特征，通常认为只有人类能做的一些事情，目下当今机器也能够高质量地完成。机器取代的人类的恐慌，也以科幻、艺术等形式被提出和蔓延。作为学者，刘知青认为人工智能颠覆性的背后，还有很多法律、道德和伦理方面的问题需要解决。他举例说，假如未来出现一家具有垄断地位的公司，同时掌握了进步前辈的人工智能，那会不会一家独大而让其他人完整绝对成为附属？类似这些都是值得关注和思考的问题。&互相离不开关于人工智能未来的发展趋势，他深信一点——人类和机器会更加紧密地结合在一起。人类离不开机器，因为人类需要机器的帮助，因此我们应该拥抱人工智能，而不是出于种种缘故原由对此排斥。而机器也离不开人，因为正是人类给机器提供了大量的实证数据，才让机器可以或许进一步地优化和学习。不过，在另外一名演讲嘉宾胡廷楣看来，无论人工智能在围棋领域发展得多么强大，有一点仍然是它无可取代的，那就是机器跟人下围棋的时候，没有“人文氛围”——赢棋的时候不克不及唱歌，输棋的时候不克不及骂人。&