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Alpha Dog是第一个击败人类专业GO玩家的人工智能机器人，也是第一个击败Go World Championship的人。英语称为Alphago，这就是Alpha Dog。
alpha狗的主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层次人工神经网络和训练IT的方法。神经网络的层将使用大量矩阵编号作为输入，重量非线性激活方法，然后生成另一个数据集作为输出。
扩展信息：
2016年3月，阿尔法（Alpha）参加世界锦标赛和专业的九段球员李·希西（Li Shishi）参加了一场go man -machine Battle，总得分为4至1.Master），在中国，日本和日本和日本和数十个大师韩国，迅速的摊牌，连续60场比赛没有失败。
2017年5月，在中国的Wuzhen Go Summit上，它与世界第一世界冠军Ke Jie一起以3-0的总成绩获胜。GO行业认识到Alpha GO的国际象棋力量已经超过了顶级人类专业人士的水平。在Goraings网站宣布的世界专业GO排名中，它的水平超出了第一个人类国际象棋球员Ke Jie。
参考数据来源：人们的每日在线 - “ alpha狗”为什么很棒
Alphago是第一个击败人类专业GO球员的人工智能计划，也是第一个击败世界冠军的人工智能计划。它是由Google的团队开发的。它的主要工作原则是“深度学习”。
2017年5月，在中国的Wuzhen Go Summit上，它与世界排名第一的世界冠军Ke Jie一起以3-0的总成绩获胜。GO行业的GO行业得到了Alpha GO的国际象棋能力的认可。超出了人类专业人士的最高水平。
起源
起源于中国的Go在中国被称为“ Yi”。可以说是国际象棋的发起人。Go拥有超过4000年的历史。根据Pre -Qin经典作品“ Shimoten”：“ Yao创造的Go，Dan Zhu Shanzhi”。Jin Zhanghua在“博物馆”中继承和开发：“ Yao创造去教儿子Dan Zhu。
1964年版的“英国百科全书”采用了这一说法，甚至在公元前2356年设定了其确切年龄。
唐朝诗人Pi ri Xiu制作的“原始Yi”认为：“游戏的开始将从交战状态开始，有害和伪造伪伪装方式，以及垂直和水平的人流动时。
在明朝中，陈德西还提出了“吴曹的bo”，“突然的班级书”。据说吴曹是Yao的朝臣，有人说他是Xia Yan.Later的部长，Dong，Dong。S Zhang的“广告博物馆”和张Ying的“元简”也记录了这一说法。
2016年，击败世界第一名的中国Go Player的深度学习模型是Alphago。2016年3月，Google的人工智能Alphago击败了Go World冠军Li Shishi，该冠军揭示了基于人工智能的爆发深度学习。
人工智能也将继续学习和进步，然后是超越时间的问题。可能是昨天，也许是今天或明天。
Google DeepMind团队发表了一篇关于最新一期的“自然”的论文，指出其人工智能名为“ Alphago”（Alphago）赢得了欧洲冠军，而Professional又成为了职业的第二名粉丝，而无需任何让步。。麾。
在计算机开发的历史中，在国际国际象棋比赛中，这是击败人类的重要历史事件。经过这么多年，人工智能如何击败GO冠军？
去吧，它一直被认为是人类仍在机器前保持优势的游戏之一。过去20年，技术人员一直在努力为计算机下棋。1997年，IBM的深蓝色击败了世界国际象棋冠军，后者已成为人工智能的里程碑。在国际国际象棋中，每轮有35个可能性，一盘国际象棋可以有80发。相比之下，每轮比赛有250个可能性，一盘国际象棋可以达到150轮。
下棋时，计算机可以分析每个可能的步骤以做出最佳选择。但是，GO的可能步骤是国际象棋的10倍。这也是人工智能的困难。
过去很长一段时间以来，最好的计算机甚至无法玩业余业余玩家。。
该游戏实际上发生在去年10月，但众所周知，它是在今天的《自然》杂志上披露的。
大卫·西尔弗（David Silver）是这项研究的第一作者。他认为，Alpha Go的关键不是简单地计算可能的步骤，而是与人类类似的“想象力”。这是一个称为“深度学习”的大杀手。它使计算机不再简单地使用计算功能来计算所有数据，而是要训练，然后像人类一样学习。Silver说，计算机“非常复杂的直觉机制要播放GO，我们认为这只有在我们认为它才能存在之前才能人脑。”
Alpha Go使用各种“神经网络”并进行交互。它们被称为“价值网络”来测量白色字符和黑子在棋盘上的位置，另一个称为“策略网络”。如何获得下一个。
Alpha Go不仅比人类和其他机器人更强大。，在自我学习中。此外，这种机制不仅可以在GO学习中使用，还可以使用Alpha GO来解决许多实际问题，例如处理气候模型。
据报道，Google的“ Alpha Go” V和当前的GO Sedol，Lee Sedol将于今年3月正式演奏。有力的答案很快就会透露。
击败GO世界冠军的第一个人工智能是Alphago。Alphago是由Google DeepMind Company DeepMind开发的。它的主要工作原则是“深度学习”。
2017年5月，在中国的Wuzhen Go Summit上，它与世界排名第一的世界冠军Ke Jie一起以3-0的总成绩获胜。GO行业的GO行业得到了Alpha GO的国际象棋能力的认可。超出了人类专业人士的最高水平。
扩展信息：
与复杂性相对应的计算机方法是“深度学习”，这是一种基于人造神经网络的人工智能方法。它由“专家系统”表示，并使用了许多“ If-just”规则和自上而下的规则想法。人工神经网络标志着另一个自下而上的想法。
它的基本特征是试图模仿神经元和过程信息的传播。制定了简单的规则后，计算机可以模仿大脑学习。当然，我不知道累了，而且速度更快。这就是为什么Alphago可以迅速学习和发展的原因。
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