計算機圍棋(計算機圍棋戰勝人類)

據哈薩比斯介紹計算機圍棋，AlphaGo是DeepMind公司打造了人工智能系統計算機圍棋，雖說AlphaGo已經在圍棋上對人類選手取得優勢，但是哈薩比斯表示，讓計算機實現下圍棋這件事依舊是困難重重這是因為其復雜程度讓窮舉搜索都難以解決，這個難題包括兩個方。

我是學軟件的，按編程的角度來看，如果設計的難度異常大，人類能贏的概率將會非常小因為計算機甚至可以模擬后面幾步的下法，卻不需要多長時間，也就是幾秒，它甚至可以模擬出下一步棋的最佳位置，就算把棋盤能下的位置都下。

因為圍棋盤有19*19=361個交叉點，每一點有黑，白和空三種可能性，圍棋的棋局就可能組合成3的361次方種，如果每落一顆子引出10的10次方種的變化，如果形成一個非常大的可能變化數字現在觀察到的宇宙中，基本的總數約為1。

計算機會在下棋過程中從自己的失敗中吸取教訓，從對手那里吸取長處，積累經驗，不斷提高棋藝這樣一來，如果計算機按照某種下法輸了棋，它就會吸取經驗，再次下棋時，計算機就會選擇新的走法，不再上當#8205#8205。

簡單地說，國際象棋中國象棋的目的就是殺王，子是越下越少圍棋的目的是“圈地”，子越下越多，地多者勝這實際上就給電腦出了一個難題，用專業 的術語來說，國際象棋的著法較易通過函數評估，而圍棋的著法相對。

目前為止，計算機圍棋還贏不了業余高手，更不用說職業棋手。

圍棋人機大戰，是人類與計算機之間的圍棋比賽，特指2016年3月9日至15日在韓國首爾進行的韓國圍棋九段棋手李世石與人工智能圍棋程序“阿爾法圍棋”AlphaGo之間的五番棋比賽比賽采用中國圍棋規則，最終結果是人工智能阿爾法圍棋。

20世紀90年代，以我國陳志行教授開發的“手談”程序以及著名開源軟件組織GNU開發的“GNU Go”程序為代表的“計算機圍棋冠軍”們，棋力尚且不及人類的業余初段進入21世紀之后，研究者們開始探索一套被稱為“蒙特卡洛樹搜索”。

不能，現在不能現電腦圍棋的水平想戰勝業余1段上下的棋手都沒有可能，更別說是專業棋手了主要有以下幾點一 圍棋的變化遠遠超過象棋，電腦算清這些變化還不可能，也許以后可能不過恐怕 少說也須十幾年二 圍棋并不光是。

計算機圍棋能否達到終極圍棋的水平并不取決于計算機的運算能力，而是由設計算法的人的圍棋水平及其對圍棋的理解轉換成算法的水平，手談的設計者陳志行教授就說過這個道理，你可以查查，意思就是說他的水平決定他設計的手談的水平。

然而人類圍棋是另一條線人類可以從計算機圍棋里獲得啟發，給人類新的動力去發展人類圍棋圍棋在千年歷史中不斷發展，下法又形成定式，而人工智能研究最佳下法來打破定式人類圍棋可以說有了新的發展希望就像一個孤獨求敗的。

“AI如何看待李昌鎬白88這步棋”這個問題很有意思，正好我一直想跟大家聊聊關于如何看待AI的意見這個話題，所以今天就著大家這個提問，跟大家一起討論一下在討論之前，我先拋兩個問題出來1如果李昌鎬白88這步棋不在。

對此，我想反問一句從1997年深藍在國際象棋領域戰勝人類世界冠軍以來，近20年的時間，計算機經歷了這么多次升級換代，硬件軟件方面都有巨大提升，為何在阿法狗出現以前始終沒有出現能匹敵職業圍棋棋手的圍棋程序阿法狗的勝利。

傳統的博弈理論在計算機圍棋博弈中遇到了明顯的困難不包括DA圍棋具有巨大的搜索空間 B盤面評估與博弈樹搜索緊密相關，只能通過對將來落子的可能性進行分析才能準確地確定棋子之間的關系 C高層次的圍棋知識也很難歸納。

現在計算機程序之所以弱就是因為計算機沒有邏輯思維 第三，我們玩圍棋的動力并不是因為它難或者變化多，而是因為我們能挑戰自己吃飯人人都會，為什么人人都吃，并不是它有難度才吃吧。