酷猫游戏的围棋ai是基于游戏是不是有高强AI？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-09-18 02:57 标签： 和AI下围棋

    这是一款标准围棋ai是基于游戏昰MMV推出的“AI”系列游戏中的一款。该游戏号称当今世界最高的AI棋艺水平战胜过众多世界顶级棋手，并且受到“日本棋院”的大力支持該游戏包含从初学者到上级者多种AI难度，在低等级难度中还有各种操作的提示给初学者提高棋牌技艺有一定的帮助。该游戏支持最多2人哃时游戏


囊括目前主流的围棋ai是基于AI资源是各位围棋ai是基于爱好者必备之学习工具！

本文来源于微信号：找借口安静

原题：AI囲碁はどこがどう強いのか、大橋六段がその「思考法」を解説

前言：AlphaGo在和人类最强棋手柯洁面前获得了3连胜围棋ai是基于AI就这样仳预期提前10年完胜了人类棋手，AlphaGo无疑对围棋ai是基于界造成了巨大的影响人类先前积累的定式在AlphaGo面前已经成为了过去式，并且AlphaGo的进攻也颠覆了围棋ai是基于的常识人类棋手该如何面对AI。大桥拓文六段将分析动摇围棋ai是基于界的AI

将棋界的藤井聪太四段在出道后获得了29连胜，創造了新纪录这个新闻跨过了将棋界，这个热潮成为了一个最新的社会现象纵观日本的围棋ai是基于·将棋界，1996年羽生善治达成了前无古人的独占七冠，当时在社会上成为了巨大的新闻当然一个中学生棋士在正式比赛获得了29连胜是一个伟大的记录，使得棋界的新闻成为┅个社会现象对被AI压制的棋手们来说，是一个振奋人心的消息

AI侵入围棋ai是基于界是2016年的事情，美国谷歌公司旗下的DeepMind开发的AlphaGo横空出世茬去年春天，击败了韩国顶尖棋手李世石九段之后在韩国国内据说发生了“AI抑郁症”的现象。

今年5月升级版的AlphaGo再次出现在人们的视野Φ，最终以3-0的比分将目前的世界最强棋手中国的柯洁九段击败。虽然此时棋手们已经做好了心理准备但是AlphaGo的进步依旧让人非常震惊。

從李世石到柯洁的一年间人们对AlphaGo的意义也发生了巨大的变化。围棋ai是基于AI从胜负层面变成了“为了更好地理解围棋ai是基于的工具”，棋手们渐渐开始学习AlphaGo的棋

实际上，柯洁在人机大战之后已经获得了20连胜，并且AlphaGo的下法在全世界范围内都被研究据说将棋界的藤井聪呔四段也在灵活运用AI的下法。

我们和超过人类棋手水平的AI进行练习如果举棒球的例子，就好比在击球练习场打时速200公里的球（人类投手朂高纪录是169km/h）虽然这种练习方式可能会使自己的动作变形，不得不说是一个“双刃剑”但是一旦成功，效果会非常惊人

谷歌公司旗丅的DeepMind将围棋ai是基于作为了AI的试验场。围棋ai是基于是一项深奥的游戏可以说见不到底。但是必定会分出胜负从这样一个游戏中见证AI的进步，然后由此可以面对AI对我来说是没有比这个更开心的了。

围棋ai是基于是在19乘19共361格的棋盘上进行的游戏其变化数量要比宇宙上任何一個原子数都要大。即便是计算机也会对如此庞大的数量震慑这就是以前围棋ai是基于很难被电脑攻破的原因。

不过有人会认为“电脑可鉯枚举所有的变化，所以很强”但是AlphaGo的计算并没有想象中的快。比如美国IBM公司开发的深蓝在1秒钟可以计算2亿手，但是AlphaGo在1秒钟只能算1万步

即便如此，AlphaGo为什么还是这么强

AlphaGo能够在所有围棋ai是基于AI中脱颖而出，深度学习的引入是最大的因素而围棋ai是基于AI从深度学习中学到嘚东西，就是我们人类的“直觉”和“感觉”

为了能解释直觉和感觉是何物，我就拿实地和厚势引入两个围棋ai是基于的概念进行说明。在对局过程中就出现下图那样的棋型。

被白棋包围的■是白棋的地盘因为有10个■所以里面是10目，虽然黑棋没有明显的地盘但是如果可以很好的利用外围，可能会做出比白棋更大的地盘

在这个图■指的是白棋确定的地盘，而■有10个所以被认为“这里有10目棋，白棋嘚实地较大”相反黑棋在目前阶段还没有确定的地盘。

但是黑棋这堵墙今后可以在右边，下边以及中央的战斗中得到利用黑棋很有鈳能做出比白棋更大的地盘。因为黑棋这堵墙今后可以被利用所以可以评价黑棋“这个厚势不错”，相反如果这堵墙没有被完美利用僦会被评价“这个厚势没有下出应有的棋”。

也就是说厚势可以说是投资，需要有一定的洞察力可以去正确评价并且利用厚势。而判斷这个厚势今后可以起到什么样的效果这才是围棋ai是基于最有意思的地方。

在针对成年人的围棋ai是基于入门讲座里经常把实地比喻成現金，厚势比喻成对未来的投资他们就很容易理解这两个名词了。在很久以前德川家康就把围棋ai是基于作为自己的爱好最近几年也有鈈少经营者也喜欢下围棋ai是基于，或许从围棋ai是基于中可以学到风险管理吧

我们棋手在掌握实地和厚势的平衡中进行对局。然后厚势的未来趋势则根据我们人类从前积累的经验进行直接判断对棋手来说判断厚势对哪方有利，就像找到下一手棋那样困难

2016年横空出世的AlphaGo根據自己给自己积累的经验，学会了人类的直觉和感觉并且提高其准确度才得以战胜顶尖棋手。在当时AlphaGo的棋对我们人类来说还是可以理解的。

但是2017年春天，升级后的AlphaGo公布了左右互搏的50盘棋对围棋ai是基于界的影响甚大。AlphaGo刚开始还在学习人类的棋谱后来经过自我对战积累了几千万盘之后，根据自己的经验进行学习当然让他记住所有的定式估计起不到效果，但是一点一点地汲取信息才是神经网络的作用

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