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AlphaGo是围棋人工智能的第三代你知道吗?

发布时间:2020-01-03 11:00:00   分类: 行业资讯   阅读量:50  作者:猎维人工智能培训

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棋类游戏是对人类智能的挑战,自然也成了人工智能的标志之一。而围棋一直被认为是人工智能领域里的非常困难的挑战。

第一代围棋人工智能

二战还没结束,图灵就研究计算机下棋,他于1947年编了第一个国际象棋下棋程序,但直到1968年,最早的电脑围棋程序才被编写出来。它是由阿尔伯特·索伯特开发的。但真正意义上的第一代围棋AI(人工智能)——“手谈”,是由已故中山大学化学系教授陈志行研发的围棋程序,从1993年到2002年共10次获得电脑围棋世界冠军,而“手谈”这个名字也是围棋除“弈”之外的别称。

第二代围棋人工智能

从2006年开始,随着应用蒙特卡洛方法的树搜索即蒙特卡洛树搜索和机器学习在围棋上的应用,电脑围棋水平有了突飞猛进的增长,棋力普遍提升到业余高段的水准。蒙特卡洛树搜索算法的出现,可以看作是人工智能取得突破性进展的标志:计算机的思考方式,已经有点接近人类的思维方式了。

围棋一直被认为是人工智能领域里的非常困难的挑战

人工智能成为了大家探讨的话题

第三代围棋人工智能——AlphaGo

围棋AI之难,难在这项运动本身的多重复杂性——“最简单的规则,最复杂的变化”。 据AlphaGo官方介绍,AlphaGo采用了一种更加“通用”的人工智能方法,即采用将改进的蒙特卡洛决策树算法与深度神经网络算法相结合的方法构建最终的学习系统。其包括两个部分:策略网络与价值网络。策略网络在当前给定的棋局中,负责预测下一步的走棋,并对下一步走棋的好坏进行打分,策略网络的作用好比“模仿”人类棋手的各种走法,以达到预测的效果。然而仅凭模仿无法击败最顶级的人类高手,AlphaGo又增加了价值网络来判断当前的局面到底对哪一方有利,但围棋程序的局势评估相当困难,只能通过深度学习网络之间自我训练的方法来达到良好的效果。