这篇文章给大家聊聊关于人工智能围棋新挑战，以及人工智能围棋大战对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

本文目录

1. 人类围棋战胜了阿尔法了吗
2. 为什么人工智能下围棋，算圆周率很厉害，但无法证明数学猜想？
3. 如何看待柯洁再负人工智能？如果再次对战AI，你觉得还有胜算吗？
4. 围棋已经被ai算透了吗

人类围棋战胜了阿尔法了吗

没有战胜

在围棋领域，人类曾经长期认为人类选手无法战胜人工智能（AI）。然而，自从2016年以来，由DeepMind开发的AlphaGo程序在与世界冠军级别的围棋选手对弈中取得了重大突破，先后战胜了韩国围棋选手李世石和中国围棋选手柯洁。这一事件引起了广泛的关注和讨论。

AlphaGo的成功表明，在特定的条件下，AI已经能够超越人类围棋选手的水平。AI在围棋中的优势在于其强大的计算能力和深度学习算法，能够通过分析大量的围棋棋局和对弈数据来提高自身水平。

尽管如此，仍然有很多人类围棋选手能够与AI进行艰苦的对弈，并且取得了不错的成绩。人类选手在围棋中具有独特的直觉、创造力和战略思维，这些特质使得他们在某些情况下能够对抗AI。

总体而言，目前的AI在围棋领域已经达到了非常高的水平，但人类围棋选手仍然有机会与之竞争并取得胜利。围棋的发展也将继续推动AI技术的进步，相信未来会有更多有趣的对局和挑战出现。

为什么人工智能下围棋，算圆周率很厉害，但无法证明数学猜想？

人工智能目前的表现确实不错。在许多领域已经碾压人类的智慧。比如下围棋，可以让人类顶尖高手两个子。但是证明数学猜想AI还没有这个能力。为什么呢？这要从人工智能的发展讲起。

人类很早就掌握了圆周率的计算方法。中国古代的数学家在这方面多有建树。公元263年，魏晋时期的数学家刘徽（225年-295年）撰写了《九章算术注》，其中有一篇1800余字的注记，这篇注记内容就是数学史上著名的“割圆术”。后来南北朝时期杰出的数学家、天文学家祖冲之（429年－500年）在刘徽开创的探索圆周率的精确方法的基础上，首次将“圆周率”精算到小数第七位，即在3.1415926和3.1415927之间，他提出的“祖率”对数学的研究有重大贡献。直到16世纪，阿拉伯数学家阿尔·卡西才打破了这一纪录。而在掌握计算方法之后计算圆周率就是个力气活。在电子计算机出现后计算圆周率就是小菜一碟。

人类智慧和人工智能真正的较量是在解决复杂问题的能力上。

第一场较量是1997年IBM的深蓝战胜了国际象棋等级分排名世界第一的棋手加里·卡斯帕罗夫。战绩3.5:2.5（2胜1负3平）。首先1997年版本的深蓝输入了当时搜集到的100年内所有著名棋手的棋谱。1997年版本的深蓝运算速度为每秒2亿步棋。1997年的深蓝可搜寻及估计随后的12步棋，而一名人类象棋好手大约可估计随后的10步棋。正如中国古代军事家孙子所说："夫未战而庙算胜者，得算多也。未战而庙算不胜者，得算少也。多算胜，少算不胜，而况于无算乎！"。

第二场较量是在19年后Google的AlphaGoMaster也战胜了等级分排名世界第一的围棋棋手柯洁。人类围棋的顶尖棋手和AlphaGoMaster的网络对战成绩是0:60。而Master还不是AlphaGo的最高级版本。

那么为什么计算机要19年后才能在围棋上战胜人类呢？还是计算的问题。围棋对AI的挑战难点在棋盘空间。国际象棋的空间状态是1043。而围棋是10170个状态空间。这样的游戏具有高分支因子。围棋中的可能场景的数量要大于宇宙中的原子数。光照顾了棋局的宽度（变化）就照顾不了棋局的深度（考虑的步数）。所以围棋职业棋手2016年之前一致认为计算机不可能下过人类顶尖棋手。

从当时的情况看计算机确实是有点“机关算尽”了。于是科学家们开始研究新的思路。在资源有限的情况下人是怎么办的？最典型的例子是种花、果时要打尖、疏果。因为植物的营养是有限的。不打尖、疏果就不能得到好的结果。围棋棋盘上的空间状态虽然多但是每个空间状态的价值是不同的。所以对变化的计算要剪枝。问题转化为应该剪除谁？

解决这个问题的就是蒙特卡洛算法和神经元网络的深度学习。

什么是蒙特卡洛算法？举个例子：有一个箱子里边有无数个苹果。想找出最大的。但是人从外边看不到苹果的大小。每次可以随机取出一个。然后和上一次的比较。大的留下。这样重复100次、1000次之后是什么结果呢？留下的不一定是最大的苹果，但一定是在目前最接近最大苹果的苹果。

和蒙特卡洛算法对应的是拉斯维加斯算法。也举个例子：还是，一个箱子里边有无数把钥匙。想找出能打开一把锁的钥匙。还是每次可以随机取出一把来试。打不开扔掉。这样重复100次、1000次之后是什么结果呢？有可能碰上了，但是不保证一定能碰上。

人下棋时是通过过往的经验来做选择。AI也是通过过往的经验找出最接近正确答案的值给每一个选择点赋值。而人们看到的是每着的胜率。

AI是怎么给每一个选择点赋值的呢？这就离不开神经网络和深度学习。人能思考的物质基础是人的神经网络。AI的神经网络系统就是仿生的结果。有了这个物质基础就有了机器学习。深度学习是机器学习的一部分。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力。深度学习是一个复杂的机器学习算法，又分为有监督学习和无监督学习。

老师留作业，学生做习题集。其实就是一种有监督学习。通过做题掌握了解题规律。于是考试时只要是做过的题型基本上多会做了。

现实生活中还常常会有这样的问题：缺乏足够的先验知识，因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。很自然地，我们希望计算机能代我们完成这些工作，或至少提供一些帮助。比如在没有计算机的情况下人通过对大量的数据长期观察思考，找到了克山病的原因。但是这个研究发现其规律的过程长达几十年。AI的无监督学习就是模拟人的这个学习过程。可以加快人们对未知事物的理解。

深蓝和阿尔法狗最初都是用人类的棋谱喂养的。比如战胜李世石的AlphaGoLee就大约喂了16万人类棋谱和数万个人类人类总结的模式（定式）。但是最后开源的AlphaGoZero则是从零开始通过“左右互搏”自己通过超过1亿对局自己悟出的围棋真谛。自学成才的AlphaGoZero水平不但远超AlphaGoLee，就连横扫千军的AlphaGoMaster也不是AlphaGoZero的对手。这就是职业棋手说的AlphaGoLee的棋还能看出高明的地方（因为有人类的影子），AlphaGoZero的棋则看不懂的地方。许多过去的共识被纠正。数以万计的定式被废弃。

说了这么多，就是说AI很有用也很厉害。比如在图像识别方面（在数万个摄像头的监控系统中找出嫌疑人）。比如在自动驾驶决策方面。AI都表现出超人的能力。

但是AI目前都是按照人类设定的规则运行和学习的。超出人类的规则就乱套了。比如2019年以前的围棋AI都是按照中国规则设计和训练的。如参加按照日韩围棋规则的比赛在局面仅好一目半目时会发疯（AI以为局面落后使出非常手段）。直到后来开发人员按不同规则修改了程序并按新条件训练AI。这个问题才得到解决。

最后回到为什么还无法证明数学猜想。简单说就是因为人类还没法给AI规定规则和学习方法。

在中国数学猜想里最有名的是《哥德巴赫猜想》。德国人哥德巴赫在1742年提出的两个猜想：（1）每个大于2的偶数都是两个素数之和；（2）每个大于5的奇数都是三个素数之和。中国数学家华罗庚、陈景润等对证明这个猜想做过重要贡献。

其实中国人很早也意识到这个问题。老子的《道德经》里：道生一，一生二，二生三，三生万物。为什么一、二、三就生万物？可以说也是意识到所有的数是由最基本的素数组成的。

但是意识到是一回事，证明是另一回事。人类还没有找出证明的规律。所以目前没有办法教AI训练。也许以后的人工智能进步了可以自己找出学习、思考的方法。但是目前现实中的AI还没有这个能力。

如何看待柯洁再负人工智能？如果再次对战AI，你觉得还有胜算吗？

原创思想，只要是在规则的框架下，人类就永无胜算，围棋及其它棋类皆是基于规则的，而规则在AI中是用算法实现的，一旦AI学会了某种规则，就永远不会犯错误，而人不行，因为不犯错误的人是没有的。但是，在自然界，既有规则，又没有规则，甚至是反规则，拘泥于规则的AI就无计可施，不能与HI一决高下。

围棋已经被ai算透了吗

没有算透。

围棋的ai是模仿人类棋手的下法，原理是将历史上的名局下法录入ai数据库，然后根据对手的下法从数据库中找到相应的下法。然而没有出现过的下法，ai就不知道怎么办了。

ai由于是模仿，所以不能说是算透，只能说是达到了一个非常高的水平。

文章分享结束，人工智能围棋新挑战和人工智能围棋大战的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！