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阿尔法围棋软件破解版下载(alphago围棋程序)是一个人工智能游戏软件，它可以运行在不同的硬件平台上。它的&单机&版本用到48个C P U，而还有一个分布式运算的版本，可同时用到多台计算机的1202个CPU，大大提升计算能力。
功能说明：
1.走棋网络，给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。
2.快速走子，目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍。
3.估值网络，给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。
4.蒙特卡罗树搜索，把以上这3个部分连起来，形成一个完整的系统。&
阿尔法围棋最大的特点是，它会自己学习！&阿尔法围棋&的核心系统属于时下最火的基于神经网络的深度学习：模拟人脑神经网络，通过大量数据分析学习了3000万步的职业棋手棋谱，再通过增强学习的方法自我博弈，寻找比基础棋谱更多的打点来击败人类。&阿尔法围棋&通过策略网络和价值网络来决定棋路，不去计算每一步的可能性，颇有人类棋手&我感觉这样会赢&的味道。
&&请点击以下链接下载该软件：&阿尔法围棋软件破解版下载(alphago围棋程序)V1.1.0 最新PC版
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人工智能软件打败欧洲围棋冠军 或开创全球先河
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据报道，围棋下法复杂，一般认为围棋的对弈软件开发比国际象棋和日本将棋更难，此次凭借人工智能新技术大幅提高了判断力。开发人员等召开记者会时称“正因为规则单纯才很难做，可应用于疾病图像的诊断等需要判断情况的场合”。
原标题：人工智能软件打败欧洲围棋冠军 或开创全球先河中新网1月28日电 据外媒报道，英国《自然》杂志本月27日发文称，美国谷歌公司旗下的人工智能(AI)开发商“DeepMind”(位于英国)研发的围棋电脑软件“AlphaGo”(阿尔法围棋)打败了职业棋手，开创全球先河。据报道，围棋下法复杂，一般认为围棋的对弈软件开发比国际象棋和日本将棋更难，此次凭借人工智能新技术大幅提高了判断力。开发人员等召开记者会时称“正因为规则单纯才很难做，可应用于疾病图像的诊断等需要判断情况的场合”。与“AlphaGo”一较高下的棋手是2013年至2015年的欧洲围棋冠军樊麾。2015年10月，双方以正式比赛中使用的十九路棋盘进行了无让子的5局较量，“AlphaGo”赢得满堂红。今年3月，“AlphaGo”将挑战全球顶级的韩国九段棋手李世乭，奖金是100万美金。李世乭表示：“(人工智能)厉害得让人吃惊，听说一直在进化，不过我有信心取胜。”进入21世纪后，围棋软件研发出了模拟算出未来步骤，选择胜率高的一手棋的手法，水平堪比业余段位棋手。然而，由于博弈的局面根据棋盘大小不同，一般认为国际象棋为10的123乘方，而围棋则有10的360乘方以上。这导致软件来不及列举出所有能赢的方案，导致不敌职业棋手。研究团队放弃了“蛮力穷举”的方式，而是结合学习大量数据提高判断能力的人工智能新技术“深层学习”加以开发。“AlphaGo”会吸收职业棋手的摆子画面等信息，记住可以获胜的方法，通过自己与自己对弈学习取胜之道。据悉，“AlphaGo”还与其他几个种类的围棋软件展开切磋，495局比赛中仅败阵一局，优势十分明显。
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48小时点击排行谷歌旗下人工智能软件打败欧洲围棋冠军樊麾
　　【环球科技报道 记者 王欢】据共同社1月28日报道，《自然》杂志当地时间27日发文称，谷歌公司旗下的人工智能(AI)开发商&DeepMind&(位于英国)研发的围棋电脑软件&AlphaGo&(阿尔法围棋)打败了职业棋手，开创全球先河。
　　围棋下法复杂，一般认为围棋的对弈软件开发比国际象棋和日本将棋更难，此次凭借人工智能新技术大幅提高了判断力。开发人员等召开记者会时称&正因为规则单纯才很难做，可应用于疾病图像的诊断等需要判断情况的场合&。
　　与&AlphaGo&一较高下的棋手是2013年至2015年的欧洲围棋冠军、生于的樊麾。2015年10月，双方以正式比赛中使用的十九路棋盘进行了无让子的5局较量，&AlphaGo&赢得满堂红。
　　今年3月，&AlphaGo&将挑战全球顶级的九段棋手李世乭，奖金是100万美金。李世乭表示：&(人工智能)厉害得让人吃惊，听说一直在进化，不过我有信心取胜。&
　　进入21世纪后，围棋软件研发出了模拟算出未来步骤，选择胜率高的一手棋的手法，水平堪比业余段位棋手。然而，由于博弈的局面根据棋盘大小不同，一般认为国际象棋为10的123乘方，而围棋则有10的360乘方以上。这导致软件来不及列举出所有能赢的方案，导致不敌职业棋手。
　　研究团队放弃了&蛮力穷举&的方式，而是结合学习大量数据提高判断能力的人工智能新技术&深层学习&加以开发。
　　&AlphaGo&会吸收职业棋手的摆子画面等信息，记住可以获胜的方法，通过自己与自己对弈学习取胜之道。
　　&AlphaGo&还与其他几个种类的围棋软件展开切磋，495局比赛中仅败阵一局，优势十分明显。
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责编：李文瑶
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来源：中国新闻网
原标题：人工智能软件打败欧洲围棋冠军 或开创全球先河(组图)
　　中新网1月28日电  据外媒报道，英国《自然》杂志本月27日发文称，美国谷歌公司旗下的人工智能(AI)开发商“DeepMind”(位于英国)研发的围棋电脑软件“AlphaGo”(阿尔法围棋)打败了职业棋手，开创全球先河。　　
　　据报道，围棋下法复杂，一般认为围棋的对弈软件开发比国际象棋和日本将棋更难，此次凭借人工智能新技术大幅提高了判断力。开发人员等召开记者会时称“正因为规则单纯才很难做，可应用于疾病图像的诊断等需要判断情况的场合”。　　与“AlphaGo”一较高下的棋手是2013年至2015年的欧洲围棋冠军樊麾。2015年10月，双方以正式比赛中使用的十九路棋盘进行了无让子的5局较量，“AlphaGo”赢得满堂红。　　今年3月，“AlphaGo”将挑战全球顶级的韩国九段棋手李世h，奖金是100万美金。李世h表示：“(人工智能)厉害得让人吃惊，听说一直在进化，不过我有信心取胜。”
　　进入21世纪后，围棋软件研发出了模拟算出未来步骤，选择胜率高的一手棋的手法，水平堪比业余段位棋手。然而，由于博弈的局面根据棋盘大小不同，一般认为国际象棋为10的123乘方，而围棋则有10的360乘方以上。这导致软件来不及列举出所有能赢的方案，导致不敌职业棋手。　　研究团队放弃了“蛮力穷举”的方式，而是结合学习大量数据提高判断能力的人工智能新技术“深层学习”加以开发。　　“AlphaGo”会吸收职业棋手的摆子画面等信息，记住可以获胜的方法，通过自己与自己对弈学习取胜之道。　　据悉，“AlphaGo”还与其他几个种类的围棋软件展开切磋，495局比赛中仅败阵一局，优势十分明显。
(责任编辑：郭彪 UN832)
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谷歌围棋程序击败欧洲冠军 人工智能重大飞跃！
作者：边驿卒 第272期
《自然》杂志27日发文，围棋电脑软件“AlphaGo”(阿尔法围棋)打败了职业棋手。这个软件由谷歌旗下的人工智能（AI）开发商“DeepMind”所研发。机器人闯进了围棋界？
机器人闯进了围棋界？ 《自然》杂志27日发文，围棋电脑软件&AlphaGo&(以下称&阿尔法围棋&)打败了职业棋手，震撼了国际棋坛。这个软件由谷歌旗下的人工智能（AI）开发商&DeepMind&所研发，所以这个消息也令人工智能科学家们感到震撼。
自然杂志封面 这款名为&阿尔法围棋&的人工智能，在没有任何让子的情况下以5:0完胜欧洲冠军，职业围棋二段樊麾。 你可能想到了1997年计算机程序&深蓝&和国际象棋大师卡斯帕罗夫的世纪之战。在那次比赛中，卡斯帕罗夫输给了这个IBM开发的计算机程序。这是人工智能历史上的划时代事件。 而这次比赛的意义毫不逊色。 1997年，当IBM深蓝计算机在象棋上称霸时，它使用的是手工编码的规则，在搜索时将穷尽所有可能发生的步法。Alpha Go从本质上则是随着时间而学习的，可以识别出可能具有优势的模式，然后模拟出数量有限的潜在结果。 完成这个成就有多难？ 东方的围棋被认为更加复杂，更加需要棋手难以置信的直觉。
国际象棋中，平均每回合有35种可能，一盘棋可以有80回合；相比之下，围棋每回合有250种可能，一盘棋可以长达150回合。 就博弈的局面来讲，一般认为国际象棋为10的123乘方，而围棋则有10的360乘方以上。这导致软件来不及列举出所有能赢的方案，导致不敌职业棋手。 所以，在此前的比赛中，围棋AI一般和业余段位的棋手比赛，而且人类选手都会让子。但是&阿尔法围棋&的对手是法国国家围棋队教练、欧洲围棋冠军，而且没有让子。 阿尔法围棋是怎么做到的？ DeepMind团队表示，&阿尔法围棋&的关键在于使用的深度神经网络。 在这样的网络中，如果你将足够多的关于树木的照片输入进去，它们就能学会识别出一棵树。如果输入足够多的对话，它们就能学会如何进行一段得体的对话。如果输入足够多的围棋走法，它们就能学会下围棋。 实际上，在&阿尔法围棋&中有两种不同的神经网络：&策略网络&（policy network）和&值网络&（value network）。 它们的任务在于合作&挑选&出那些比较有前途的棋步，抛弃明显的差棋，从而将计算量控制在计算机可以完成的范围里，本质上和人类棋手所做的一样。 &阿尔法围棋&利用这两个工具来分析局面，判断每种下子策略的优劣，就像人类棋手会判断当前局面以及推断未来的局面一样。这样&阿尔法围棋&在分析了比如未来20步的情况下，就能判断在哪里下子赢的概率会高。 也有许多专家相信，人类掌握围棋的秘诀在于模式识别&&通过棋子组成的图形形状来判断优势和弱点，而不是预测几步棋后的走向。 也正是因为这个原因，模式识别算法的最新进展有可能会大大改进计算机的表现。新算法利用大型的图片数据库，训练深度卷积神经网络（deep convolutional neural networks）来识别物体和面孔。这一网络借鉴了人脑的信息处理机制，与人脑的神经结构有相似之处。 因此，可以预想，这样的算法用在围棋棋局自动评估上，也能发挥巨大的作用。 根据研发者的介绍，这种神经网络可以自主学习，而非传统的对人工智能进行&监督训练&的算法。 此外，AI很容易通过大量的训练积累足够多的经验。人类或许一年可以下1000局围棋，但AI一天就能玩100万局，不会疲劳。 所以理论上来讲，只要&阿尔法围棋&经过足够的训练，就可以击败所有的人类选手。
李世石 今年3月，&阿尔法围棋&将挑战全球顶级的韩国九段棋手李世石，奖金是100万美元。李世石表示：&（人工智能）厉害得让人吃惊，听说一直在进化，不过我有信心取胜。& 微博网友表达了无奈的释然：&只要是存在规则的game，随着计算能力的提升和算法的优化，最终人类一定会败给电脑。 而人类的能力在于面对没有已知规则的困局，能够创造出路走出泥潭。& 人工智能一日千里 未来应用：语音识别、自动驾驶 相对于棋盘上的胜负，人工智能一日千里的进展更加激动人心。 《自然》杂志将&阿尔法围棋&的成果归功于&深度学习&（Deep Learning）。 深度学习是目前人工智能领域中最热门的科目，它能完成笔迹识别，面部识别，驾驶自动，自然语言处理，识别声音，分析生物信息数据等非常复杂的任务。 2006年之后，深度学习实际使用多于三层的神经网络，即深度神经网络。这是复杂的非线性模型，拥有复杂的结构和大量的参数，有非常强的表示能力，特别适合于复杂的模式识别问题。 这种能力在&阿尔法围棋&身上就体现的很充分。另外，这一能力将能帮助人类在未来揭示丰富的信息，并对未来或未知事件做出更精准的预测。 这些能力也是自动驾驶的汽车、Siri 等语音识别技术以及（Facebook 最近获得的面部识别软件）的基础，越来越精准的翻译软件也归功于这样的AI技术。 谷歌高级工程师也还预测神经网络会在其他科学领域扮演重要工具，例如在基因行为预测，药物，蛋白质，新的医疗方案等。 果壳网写下了一段意味深长的评论：&AI一定会进入我们的生活，我们不可能躲开。这一接触虽然很可能悄无声息，但意义或许不亚于我们第一次接触外星生命。& 人工智能飞跃史 1950年，计算机科学先驱阿兰&图灵预测到2000年计算机就可以思考：拥有与人类同等水平的创造力、解决问题的能力、个性和适应性行为。他提出了一种判断机器能否进行思考的测试：图灵测试。 1956年，在达特茅斯会议上，一些研究者提出创造一个人工大脑，人工智能（AI）领域终于诞生。 在1980年代，&专家系统&的概念被计算机公司广泛应用，这是对于人工智能山野探索的开端。 1989年，卡内基梅隆大学研发了名为&Deep Thought&的专家系统，能够像大师一样下象棋。 1997年，IBM的计算机深蓝第一次击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫。2006年，人类最后一次打败顶尖的国际象棋AI。 2005年，斯坦福大学延至的机器人赢得了美国Darpa大挑战，在这个美国国防高级研究计划局组织的自动驾驶汽车挑战中，它在荒漠赛道中行驶了131英里。 2011年，Watson 战胜了电视智力竞赛Jeopardy 的冠军。 来源：共同网、果壳网、独立报
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