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1，alphago怎么讀
2，阿爾法go要什么顯卡
3，AlphaGo和何潔誰厲害AlphaGo為什么這么厲害人類不可戰(zhàn)勝
4，阿爾法Go曾戰(zhàn)勝下列哪一項(xiàng)目的世界冠軍
5，AlphaGo是什么意思阿爾法狗是什么梗
6，愛爾法go是什么
7，如何評價(jià)AlphaGo
8，AphaGo0能獲勝的原因是什么 2AhphaGo的相關(guān)技術(shù)有哪些
9，AlphaGo 用了哪些深度學(xué)習(xí)的模型
10，alphago的計(jì)算能力等同于多少臺服務(wù)器

1，alphago怎么讀

阿爾法圍棋（AlphaGo）也讀作：阿爾法狗！很多人戲稱Alphago為阿法狗，以表達(dá)對其的不屑一顧，終究還是人類不愿意承認(rèn)人工智能能夠戰(zhàn)勝人類。

alphago怎么讀

2，阿爾法go要什么顯卡

4000。根據(jù)查詢公開信息顯示：《ARGO》對配置的要求并不高，顯卡4000（VRAM為512MB）足夠。

阿爾法go要什么顯卡

3，AlphaGo和何潔誰厲害AlphaGo為什么這么厲害人類不可戰(zhàn)勝

因?yàn)閲逯皇且坏婪浅ｋy的有最優(yōu)解的數(shù)學(xué)題，AlphaGo的數(shù)據(jù)庫里已經(jīng)儲存了超越人類記憶的海量解題思路，以及對應(yīng)的即時(shí)反應(yīng)，人類已經(jīng)很難在有最優(yōu)解的圍棋中勝過AlphaGo了

不明白啊 = =！

AlphaGo和何潔誰厲害AlphaGo為什么這么厲害人類不可戰(zhàn)勝

4，阿爾法Go曾戰(zhàn)勝下列哪一項(xiàng)目的世界冠軍

“阿爾法Go”曾戰(zhàn)勝下列哪一項(xiàng)目的世界冠軍？ 1.圍棋 2.德州撲克正確答案：圍棋阿爾法圍棋（AlphaGo）是第一個(gè)擊敗人類職業(yè)圍棋選手、第一個(gè)戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的人工智能機(jī)器人，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈薩比斯領(lǐng)銜的團(tuán)隊(duì)開發(fā)。其主要工作原理是“深度學(xué)習(xí)”。

5，AlphaGo是什么意思阿爾法狗是什么梗

首先我們先從這個(gè)名字來理解，阿爾法狗的英文名是alphago，將這個(gè)單詞拆開，go在英文中代表的是圍棋的意思，而alpha則在希臘字母中代表第一個(gè)字母，寓意是第一。因這個(gè)單詞用中文讀起來就像是阿爾法狗，所以網(wǎng)友們便給它起了這個(gè)諢名。

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6，愛爾法go是什么

阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程序，由位于英國倫敦的谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴維·西爾弗、艾佳·黃和戴密斯·哈薩比斯與他們的團(tuán)隊(duì)開發(fā)，這個(gè)程序利用“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)”去計(jì)算局面，用“策略網(wǎng)絡(luò)”去選擇下子。2015年10月阿爾法圍棋以5:0完勝歐洲圍棋冠軍、職業(yè)二段選手樊麾；2016年3月對戰(zhàn)世界圍棋冠軍、職業(yè)九段選手李世石，并以4:1的總比分獲勝。2016年3月31日來自中國的圍棋人工智能團(tuán)隊(duì)已經(jīng)向本月初在韓國首爾進(jìn)行的人機(jī)大戰(zhàn)中擊敗李世石九段的谷歌人工智能機(jī)器人AlphaGo圍棋發(fā)起挑戰(zhàn) 。

7，如何評價(jià)AlphaGo

最后還來一句，屬于人類輸了不服氣的話：“AlphaGo土里土氣，舉止投足就一暴發(fā)戶，但人家能贏，有錢，女粉絲無數(shù)。但是還是不服！再給李世石加油！

說時(shí)遲那時(shí)快，alphago擺出天地大同的棋譜截?cái)嗔死钍朗詈笠粭l生路，整個(gè)棋盤燦燦發(fā)光，敗局已定，回想前塵輕狂往事，李世石惱羞成怒，大叫一聲拆開alphago，突然發(fā)現(xiàn)里面赫然坐著圍棋少年江流兒：想學(xué)嗎？我教你啊……

8，AphaGo0能獲勝的原因是什么 2AhphaGo的相關(guān)技術(shù)有哪些

AlphaGo中就_取了兩套神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。走棋網(wǎng)絡(luò)，快速走子，估值網(wǎng)絡(luò)，蒙特卡羅樹搜索。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于當(dāng)前的狀態(tài)給出下一個(gè)動(dòng)作，一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用來評估當(dāng)前的狀態(tài)是否對我方有利，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配合搜索樹來提供好的下棋行為，將這些好的行為作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)反過來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這樣一來一回使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法不斷地訓(xùn)練，我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能不斷地提升自己下棋的能力，這就是AlphaGo能戰(zhàn)勝人類的主要原因。走棋網(wǎng)絡(luò)（Policy Network），給定當(dāng)前局面，預(yù)測/采樣下一步的走棋?？焖僮咦樱‵ast rollout），目標(biāo)和1一樣，但在適當(dāng)犧牲走棋質(zhì)量的條件下，速度要比1快1000倍。估值網(wǎng)絡(luò)（Value Network），給定當(dāng)前局面，估計(jì)是白勝還是黑勝。蒙特卡羅樹搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS)，把以上這三個(gè)部分連起來，形成一個(gè)完整的系統(tǒng)。

9，AlphaGo 用了哪些深度學(xué)習(xí)的模型

AlphaGo用了一個(gè)深度學(xué)習(xí)的模型：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程序。其主要工作原理是“深度學(xué)習(xí)”?！吧疃葘W(xué)習(xí)”是指多層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練它的方法。一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會把大量矩陣數(shù)字作為輸入，通過非線性激活方法取權(quán)重，再產(chǎn)生另一個(gè)數(shù)據(jù)集合作為輸出。這就像生物神經(jīng)大腦的工作機(jī)理一樣，通過合適的矩陣數(shù)量，多層組織鏈接一起，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“大腦”進(jìn)行精準(zhǔn)復(fù)雜的處理，就像人們識別物體標(biāo)注圖片一樣。擴(kuò)展資料：阿爾法圍棋用到了很多新技術(shù)，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)、蒙特卡洛樹搜索法等，使其實(shí)力有了實(shí)質(zhì)性飛躍。美國臉書公司“黑暗森林”圍棋軟件的開發(fā)者田淵棟在網(wǎng)上發(fā)表分析文章說，阿爾法圍棋系統(tǒng)主要由幾個(gè)部分組成：一、策略網(wǎng)絡(luò)（Policy Network），給定當(dāng)前局面，預(yù)測并采樣下一步的走棋；二、快速走子（Fast rollout），目標(biāo)和策略網(wǎng)絡(luò)一樣，但在適當(dāng)犧牲走棋質(zhì)量的條件下，速度要比策略網(wǎng)絡(luò)快1000倍；三、價(jià)值網(wǎng)絡(luò)（Value Network），給定當(dāng)前局面，估計(jì)是白勝概率大還是黑勝概率大；四、蒙特卡洛樹搜索（Monte Carlo Tree Search），把以上這三個(gè)部分連起來，形成一個(gè)完整的系統(tǒng)。參考資料來源：搜狗百科-阿爾法圍棋（圍棋機(jī)器人）搜狗百科-深度學(xué)習(xí)

AlphaGo依靠精確的專家評估系統(tǒng)（value network）、基于海量數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（policy network），及傳統(tǒng)的人工智能方法蒙特卡洛樹搜索的組合，以及可以通過左右互搏提高自己的水平，這個(gè)真的是有的恐怖了有木有。李世石九段固然厲害，可人類畢竟是動(dòng)物，機(jī)器軟件程序是無休止的工作，這一點(diǎn)也是客觀因素了。比賽已經(jīng)結(jié)束了，李世石一比四不敵alphago。

10，alphago的計(jì)算能力等同于多少臺服務(wù)器

找到一篇文章這么說吧：1997年下贏國際象棋冠軍卡斯帕羅夫的“深藍(lán)”是一臺超級計(jì)算機(jī)，而即將和李世石對決圍棋的AlphaGo卻是谷歌旗下公司DeepMind開發(fā)出來的人工智能程序。強(qiáng)行把這二者拉在一起比較……少年我們還是來談?wù)勈澜绾推桨?。不過AlphaGo作為程序，最終還是要運(yùn)轉(zhuǎn)在計(jì)算機(jī)上才能去和人類比個(gè)高下的。所以把問題換成“即將和人類下圍棋的那臺計(jì)算機(jī)到底比深藍(lán)厲害多少倍？”　　我們還是能夠簡單計(jì)算一下給出大致答案的。畢竟在衡量計(jì)算機(jī)性能方面，我們已經(jīng)有了一個(gè)相當(dāng)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)：每秒浮點(diǎn)運(yùn)算次數(shù)，為了方便起見，我們下面一律稱之為“FLOPS”。　　千萬別被“浮點(diǎn)運(yùn)算”這個(gè)計(jì)算機(jī)術(shù)語嚇跑，說人話的話，浮點(diǎn)運(yùn)算其實(shí)就是帶小數(shù)的四則運(yùn)算，比如1.2加2.1就是一個(gè)典型的浮點(diǎn)運(yùn)算。如果你的小學(xué)數(shù)學(xué)老師不是美國人的話，那么我們估計(jì)這會兒你早就心算出結(jié)果是3.3了。不過這對計(jì)算機(jī)來說，這個(gè)問題沒那么簡單?！　∥覀冎溃?jì)算機(jī)是以0和1構(gòu)成的二進(jìn)制數(shù)字進(jìn)行運(yùn)算的，比如在基礎(chǔ)的二進(jìn)制里，1就是1，2就變成了10，3是11，4是100……這種運(yùn)算方式讓我們可以用最簡單的電路元件組裝出穩(wěn)定有效的計(jì)算機(jī)器，但它也帶來一個(gè)問題：計(jì)算機(jī)能夠處理的數(shù)字只有整數(shù)。如果想不借助任何其他的數(shù)學(xué)方法，用0和1表示一個(gè)0.1……少年我們真的還是來談?wù)勈澜绾推桨伞！　〗鉀Q這個(gè)問題的辦法很簡單：0.1可以看成是1除以10的結(jié)果，我們想讓計(jì)算機(jī)計(jì)算一個(gè)帶小數(shù)點(diǎn)的數(shù)字，只要告訴CPU這是一個(gè)被1后面加了多少個(gè)0整除的整數(shù)就行了。不過這樣一來，計(jì)算機(jī)在處理小數(shù)點(diǎn)的時(shí)候，就多了好幾個(gè)運(yùn)算步驟。所以進(jìn)行浮點(diǎn)運(yùn)算的速度也就成了衡量計(jì)算機(jī)性能的標(biāo)準(zhǔn)?！　∧迷趪H象棋上擊敗人類的深藍(lán)來說，它的計(jì)算能力是11.38 GFLOPS，意思就是深藍(lán)能在每秒鐘里計(jì)算113.8億次帶小數(shù)的加減乘除。而在二戰(zhàn)期間幫助美國設(shè)計(jì)制造原子彈的第一臺通用計(jì)算機(jī)ENIAC，它的性能只有300 FLOP?！　≡诮裉炜磥?，深藍(lán)的性能怎么樣？三個(gè)字：弱爆了。單就PC中使用的CPU來說，早在2006年，英特爾推出的第一代酷睿2就已經(jīng)穩(wěn)穩(wěn)地超過了深藍(lán)。這還沒有算上顯卡里GPU帶來的效果加成，今天最普通的集成顯卡，其性能也已經(jīng)超過了700 GFLOPS。如果真要在性能上比個(gè)高下，深藍(lán)這種上個(gè)世紀(jì)的超級計(jì)算機(jī)，就算組團(tuán)也不一定能單挑你面前的這臺筆記本電腦?！　∧敲唇裉斓某売?jì)算機(jī)已經(jīng)達(dá)到了什么樣的性能水平？我們國家的天河二號是世界最快的超級計(jì)算機(jī)，它浮點(diǎn)運(yùn)算能力已經(jīng)達(dá)到了33.86 PFLOPS。也就是說，深藍(lán)要在性能上增長到自身的30萬倍，才能和天河二號相提并論。　　不過對于深藍(lán)來說，這樣的比較實(shí)在是太不公平。因?yàn)榧幢阍诋?dāng)年，深藍(lán)也不是速度最快的超級計(jì)算機(jī)。相比之下，只有通過谷歌AlphaGo使用的電腦，我們才能比較出這20年里，我們的計(jì)算機(jī)到底經(jīng)過了怎樣驚人的發(fā)展?！　「鶕?jù)谷歌團(tuán)隊(duì)發(fā)表在《自然》雜志上的論文， AlphaGo最初是在谷歌的一臺計(jì)算機(jī)上“訓(xùn)練”人工智能下圍棋的。按照論文里的描述，谷歌利用這臺計(jì)算機(jī)，讓AlphaGo的圍棋水平提升到了與歐洲冠軍樊麾接近的地步。不過論文除了提到這臺計(jì)算機(jī)裝有48個(gè)CPU和8個(gè)GPU之外，對計(jì)算機(jī)的性能連一個(gè)數(shù)字都沒有提到。好在AlphaGo是在云計(jì)算平臺上運(yùn)行的，我們只要找來競爭對手的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)比較，就可以了解到大概了?！　”热缯f去年12月，阿里云對外開放的高性能計(jì)算服務(wù)。按照阿里云的描述，這些計(jì)算機(jī)的單機(jī)浮點(diǎn)運(yùn)算能力是11 TFLOPS，而且同樣可以用來訓(xùn)練人工智能自行學(xué)習(xí)。如果谷歌的計(jì)算機(jī)性能與阿里云接近的話，那么AlphaGo所驅(qū)動(dòng)的硬件，性能至少是深藍(lán)的1000倍?！　〉适碌竭@里還沒有完，AlphaGo并非只有“單機(jī)版”一個(gè)版本。為了達(dá)到更高的運(yùn)算能力，谷歌還把AlphaGo接入到了1202個(gè)CPU組成的網(wǎng)絡(luò)之中。聯(lián)網(wǎng)后的AlphaGo算力猛增24倍，一下子從“單機(jī)版”不到職業(yè)二段的水平，跳躍到了職業(yè)五段上下的水準(zhǔn)。　　所以AlphaGo比深藍(lán)厲害多少倍？估計(jì)這會你已經(jīng)得出答案了：2.5萬倍。從這個(gè)角度，我們也能看出來，圍棋究竟是怎樣復(fù)雜的一種智力游戲，以至于計(jì)算機(jī)的性能需要20年的提高，才能在象棋上戰(zhàn)勝人類后，再在圍棋棋盤面前，坐到人類頂尖選手的對面。不過歸根揭底，AlphaGo最重要的成就并不是采用了性能多么優(yōu)秀的電腦，而是第一次讓程序可以以人類的方式思考、學(xué)習(xí)和提高。所以過幾天的比賽，無論誰輸誰贏，我們見證的都是一個(gè)嶄新紀(jì)元的開端。　　當(dāng)然別忘了關(guān)注新浪科技，我們到時(shí)候會在最前方，帶你迎接這個(gè)新紀(jì)元的第一道曙光。

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阿爾法go，alphago怎么讀

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