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人工智能赛车 英文版
游戏语言：
游戏大小：802.98 MB
游戏类型：
游戏标签：暂无
运行环境：Vista/winXP/win7
更新时间：
我要评分：
☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆ ☆
类型：棋牌益智
评分：48.9分
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《人工智能赛车》游戏是SkyRiver Studios 开发的一款对应PC平台的竞速游戏，游戏背景设在非常遥远的某行星，在这个星球的高科技辅助下，人们成功创造出了人工智能赛车，在游戏当中，玩家将需要使用自己的人工智能赛车尽能够的获得胜利从而赢得更好的赛车引擎，获取更多的个人荣誉。
星球大战电影中的赛车游戏，不知道大家能够否想试试呢……画面非常的清晰流畅，游戏画面相当出色，让你过足星球大战赛车瘾
推荐配置：
操作系统：Windows Vista/Windows XP/Windows 7
处理器:4核Intel或AMD的CPU
显卡：Nvidia GeForce GTX 560或ATI Radeon 6950
硬盘空间：15GB
最低配置：
操作系统：Windows Vista/Windows XP/Windows 7
处理器:Core 2 Duo 2.4 GHz或Althon X2 2.7 GHz
显卡：ATI Radeon 3870、Nvidia GeForce 8800 GT或更高
硬盘空间：15GB
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谈谈您对该软件的看法
综合评价：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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超级人工智能 完整硬盘版经典动作游戏
单机游戏排行榜排名：5438(总榜)热度值：0
总评：6.1分
共55人评分
《超级人工智能》UDK虚幻引擎开发的作品，讲述在不久的将来，超级人工智能游戏虚拟网络世界完全取代了了现实社会，而一个黑客程序正打算控制整个互联网，你要做的就是与之战斗。黑客帝国？
提示：强烈建议使用迅雷，旋风，网盘下载，享受十倍超高速下载速度！
只解决游戏不能玩的问题时间:09:00-18:00(节假日除外)
玩家粉丝群：
类型：角色扮演评分：0.0分
大小：1.08GB[动作类]
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玩游戏网 Corporation, All Rights Reserved 湘ICP备号-3人工智能战争：典藏版下载
软件大小：920MB
人工智能战争：典藏版的其他版本
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（全区） （华东/华南）现在有人工智能可以与人对战围棋吗？
类似于深蓝那样的，可以打败国际象棋大师的。没有的话，为什么，存在哪些技术障碍呢？
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＂然后，我再给你一个必杀。围棋规则规定：全局同型禁止再现。这就意味着计算机必须记住所有的棋型……还记得那个天文数字吗？还记得真实情况远比那个数字更恐怖吗？＂ls可能搞错了。全局同型禁止再现是指在同一盘内禁止。并没多少个状态。第101手是否valid只要检查前100个状态即可。
zen在配置好的电脑上不比多数业余爱好者逊色，在9路棋盘上可以赢职业棋手。现在的计算机围棋程序基本算法是Monte Carlo局面评估，和UCT搜索树。自从这个方法横空出世后，计算机围棋程序的实力就大大提升。我据此实现过一个比较初级的围棋A.I.，
蒙特卡罗算法并不是真正的智能，实际上还是在用蛮力，而且有“瓶颈”。其思想大致上可以这么看：模拟 n 局棋，然后统计最后的结果，用概率来评价某一步棋的好坏，属于“概率推理”。并不一定像有的人说的那样，会在几年后超越职业水准。这就好像以前的算法一直就那个水准，直到出现新算法才有比较大的突破。
有个zen19d运行在kgs，用26核心服务器下30秒快棋，水平站稳于yc7段kgs5段。未来5年内，业余棋手全灭应该是没有问题的。能不能干掉职业？这要看有没有职业愿意陪练zen19d了。---------------------------------------到底有多少人能够打败Zen4?99,99%的人类是下不过Zen4的"五段"水平相当于我们平时说的业余二段水平的.当然,人类有70亿,所以,剩下的万分之一也有70万人,业余二段水平以上全球其实肯定没这么多.到底有多少人能够打败KGS5段的Zen19D or
Zen19S?99,9999%的人类是下不过Zen19S这最新版本version 9.8的,也就是全球能打败Zen19S的人数不超过7000人,这个可以根据KGS上的胜率来统计,确切的说大部分能打败Zen19S的人都已经去尝试挑战它了,包括很多专业棋手,也都去尝尝鲜.我知道的中国YC很多强7段弱8段都去挑战过,Zen19S基本水平就是业余5段左右的水平,也就是和普通的职业入段选手让2子就可以相提并论互有胜负的水平.中国的职业棋手老中青都算上,也不过400多人而已,全球范围内,职业棋手也不过2000人左右.职业入段的选手比较多,大概在14000人左右,可以确定的说,全球能打败Zen19D版本和Zen19S版本的人,应该小于7000人,水平相当的大约有2万人左右,除了这3万人,其他人不服的可以去KGS注册个帐号,pk一下用户名"Zen19D" or "Zen19S".也就是说,从统计数字上,Zen 4 or Zen 19D已经基本击败了人类,还剩下不到二十万分之一的人类(小于3.5万人)还没有被征服.围棋领域,只能说还没有让人类绝望.而国际象棋上,人类已经完全没机会了.--------------------------------------------------------------------------------------------------------------为什么会有这么个Zen19D在网络上和大家下棋,而不能单机版呢?围棋软件Zen4,在不同的计算机计算速度下表现不同,i3和i7的表现差异都很大.所以为了能够和顶尖的人类棋手学习落子习惯(剩下的那3万人),需要AI熟悉和学习人类棋手的下棋方式和思考习惯,所以Zen19D,一台26核心的工作站,就在KGS上日以继夜的与围棋爱好者PK,学习和提高,未来计算机速度提高了,Zen的算法和经验增强了,则剩下的顶尖棋手的圈子将越来越小,直到有一天,最后的顶尖对决的到来.以下是zen19d对阵kgs上高手在2012年12月的成绩.受先2：2 Lenmark 7d 2子 0:2 Hutoshi4 8d (Hutoshi4大多数时候为KGS9d，是日本新锐）受先胜 Matchgirl 8d? （新8d号，输给Zen之后稳定在7d了）3子负 Smartrobot 9d (Smartrobot是KGS强9，中国职业二段，中国排名200左右）2子胜 Kathy 8d (这个kathy很不稳定，曾经上9d，也曾经掉6d）总的说来，Zen19d站稳KGS6d问题不大。12月在6d胜率63% （276胜163负），对一般业余棋手显得力大无比，十分凶悍；但是对于基本功扎实的真正的强手，尤其是职业准职业，棋的漏洞还太多，有明显差距。---------------------------------------------------------------------------------------------------------------为什么围棋AI的进步这么慢?首先,是西方人不玩,投入很少,大多是散兵游勇在折腾.其次,日本职业围棋选手不愿意参与围棋开发,直到Zen终于说通了武宫正树陪练,结果搞得Zen4纯粹宇宙流大模样,变成了武宫正树的徒弟,哈哈.最后,没什么意义,计算机AI主要在关注的点是子学习能力,从而去替代各行各业的经营经验人士,就算搞定了围棋,又能证明什么? IBM2011年,沃森用人类语言和人类的智力问答冠军PK已经获胜了,所以机器战胜人,替代一部分人的工作,是必然的,怕也没用,坦然面对吧.----------------------日--------------以上回答2年半后---------------------------Alpha Go 战胜了欧洲冠军以前的围棋AI是模拟了另一个下棋的高手，这个高手根据前人的经验，选择了最容易赢的招数。Alpha Go 是模拟了围棋发明到如今的整个历史，从发明围棋的第一次对弈（那次对弈一定是很初级的），逐步对弈提高到今天，现在已经模拟到了职业段位的水平，很快就可以超越今天，相当于用机器模拟了围棋的发展。规划了整盘棋的定式，就像围棋定式，其实就是人类的最佳落子方式，大定式有几十步的，计算机会不会给大家描绘一个250手的定式呢？（一盘完整围棋的定式）大家拭目以待吧，这个250手的定式出来的那一天，恐怕就是围棋这个游戏的全部价值被阐释的那一天了。
有啊，武宫让四子跟zen对弈，武宫居然输掉了！这个成绩多可怕啊，武宫如果让不了zen四子，那么zen绝对应该入段了，当然是专业段位！能取得这样的成绩，主要得益于算法上的突破－－－－蒙特卡罗法的引入。以前为什么不行呢？因为人工智能领域的发展首先还是得看西方，而以前对付棋类，是早已发展成熟的博弈论，动态估价函数加上各种裁剪，然后主要精力是在静态估价函数上做文章；西方下国际象棋发展出来的博弈论，东方拿过来直接用在中国象棋上，效果也很好，区别不大；但是围棋是性质完全不同的棋。只是不同，而并不是说围棋就一定非常高深。我们围棋爱好者确实觉得围棋很高深、围棋比象棋有意思，但是这个只是人的主观感受，并不能以此证明围棋比象棋更困难因而提升B格。因为不同，所以不能直接拿来套用；因为东方经济不发达，没什么钱来研究这玩意儿，研究围棋程序的以前都是个人小打小闹，既没有人才也没有经费也没有设备也不上规模，所以围棋的研究相对其他棋类来说就非常滞后。这不，现在渐渐好起来了，厉害的围棋程序也慢慢出现了。
今天的新闻，Google的围棋AI 5-0打败欧洲围棋冠军（华人）
现在，Google 发布的 AlphaGo 无贴目 5:0 战胜了樊麾二段。AlphaGo 和其他围棋引擎的对战是 494 胜 1 负。让四子对战 Crazy Stone、Zen、Pachi，胜率分别是 77%, 86%, 99%。三月份，AlphaGo 将挑战李世石九段。如果能打败李九段，就离这个目标不远了吧，就像当年打败卡斯帕罗夫一样。毕竟他也是统治过几年的。消息来自：
Deepmind(Google子公司)的AlphaGo已经打败了欧洲围棋冠军Fan Hui。没有让子，五场比赛，AlphaGo五场全胜。
来自谷歌的AlphaGo，现已5:0完胜欧洲围棋冠军。人类坚守的最后一个棋类游戏可能就要被AI啃下来了。
然后李世石被虐菜了，现在再来看看这个问题……脸打的啪啪响……建议标题应该改为：现在有人可以与人工智能对战围棋吗？
人工智能目前只能打败部分职业选手，我觉得原因可能是围棋的搜索空间太大了。另外除了用蒙特卡洛的方法之外，最近的ICML上爱丁堡大学出了一篇用深度卷积网络做围棋的方法，效果还不错。
迟早的事。挽回人类颜面的方法之一：不断投入使用更大棋牌盘的围棋缓一缓。但即使如此，也可能人类的学习速度比不上计算机～
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