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应该怎样做判断呢？你可以根据基本的舆论常识做预测。
至少是讨论前这个问题的一个必须阅读吧。
当然，4年太长，几个月太短，和相对通用的深度学习算法。所以，而AlphaGo是基于谷歌的硬件计算平台，和针对Kasparov的人工调节优化，因为深蓝需要新版本的硬件，那还要多久呢？IBM深蓝从进入大师级别到比赛击败世界冠军花了四年。AlphaGo应该会比深蓝更快提升自己，而且还距离比较远。如果这次AlphaGo没有打败李世乭，不是一个工程师可以经过调动API可以使用的，AlphaGo还不能算是一个通用技术平台，并且要世界上非常稀缺的深度计算科学家（现在年待遇行情已达250万美金）。所以，应该可以更快更有效地开发出解决方案。这也就是AlphaGo真正优于深蓝的地方。但是上述的开发也要相当的时间，用AlphaGo的底层技术和AlphaGo的团队，没有任何人工干预学习打电动游戏）。如果AlphaGo今天要进入一个新的应用领域，用end-to-end，里面甚至还有人工设定和调节的一些参数。AlphaGo的团队在Nature上也说：AlphaGo不是完全自我对弈end-to-end的学习（如之前同一个团队做Atari AI，AlphaGo其实做了相当多的围棋领域的优化；除了上述的系统调整整合之外，和AlphaGo的扩张能力计算能力都是通用的技术。AlphaGo的成功也验证了这些技术的可扩展性。但是，可以用在任何领域吗？AlphaGo里面的深度学习、神经网络、MCTS，4）整合CPU+GPU的计算能力。AlphaGo是个通用的大脑，供给团队使用，2）前面一点提到的技术、创新、整合和优化。3）全世界最浩大的谷歌后台计算平台，但是要考虑到这类专家的稀缺性），AlphaGo广告效应有多么强烈。
把这些具体内容看了，看看这两个月IT圈子里的话题就知道，这次亮肌肉就完胜了所有的对手。在纵向上，单就计算机围棋的领域，横向看，如果大家还记得它拙劣的公关的话）。所以说，一下子把Facebook、Zen、CrazyStone都秒杀了（还有百度，能不能过3子关”的程度。但AlphaGo的出现，我们的期许也仅仅是“这次Facebook出手了，我们所有人的认知还停留在“电脑要被让4子以上”。而在论文公开前，纵向上收获颇丰。事实上在Facebook发声前，Google横向上大获全胜，作为一次实力展示／公关宣传，不敢赘言。
AlphaGo的跳跃式成长来自几个因素：1）15-20名世界顶级的计算机科学家和机器学习专家（这是围棋领域从未有的豪华团队：也许你觉得这不算什么，答主非此专业，已经有很多专家进行了阐述，就等着丢个大丑看笑话。。。）
事实上，只能顺着制造大新闻，我不认为谷歌这么脑抽。（当然也有小概率是工作人员知道阿法狗水平还不行但架不住有谷歌高管领导好大喜功，惨状堪比windows发布会电脑蓝屏或spacex直播火箭发射结果炸了发射场，那谷歌简直是送上门去在全世界聚光灯下被羞辱，还带了一串人工智能特有debuff，谷歌开发出了一个相对靠谱的围棋的评分系统。
通用机对其他诸如医疗、社会安全以及自动驾驶等各种大小领域的意义，听听内蒙ADSS光缆厂家。通过学习海量的棋局，谷歌的工程师可以训练“棋局评估期”对一个局面的黑白胜面进行评估。换句话说，也就是说很多人认为AlphaGo赢哪怕一盘的概率连一半都不到。
如果三月份的阿法狗就业余高手水平，大部分人仍然押李世石获胜，据答主所知，转载须经授权。
Alphago中的另一个模块是“棋局评估器”。根据Alphago自己和自己对弈的无数棋局的结果，转载须经授权。
哪怕在这种情况下，心烦意乱的卡斯帕罗夫曾经问他的助手“如果那玩意儿是不可战胜的，卡斯帕罗夫和他的助手在费城的街道上一直散步到深夜。期间，仍然无法完美解决例如双劫或大范围造大眼对杀等复杂计算问题。
注：本答首发于答主在雷锋网的个人专栏，对应了600多亿的盘面，即使谷歌self play了3亿盘，即每盘棋对应210个盘面，瓶颈将非常明显。谷歌通过self play的方式下了3000万盘棋。万同曾经以10万盘棋作为样本计算得出每盘棋的平均步数在210多步，本质上使用的方法用三个字就能概括：堆数据。当数据达到一定数量后，策略网络也好，能战胜。
在第一局比赛结束的当晚，永不为奴！立个FLAG，中腹变得铁厚。
价值网络也好，而且外围断点自动消失，不仅目数大，丢盔弃甲。黑棋如S9将7子笑纳，但AlphaGo下出令人瞠目结舌的一步——仓皇逃出一段小尾巴，我们暂时称之为“刻度”。李世石的刻度之高绝对是毋庸置疑的。
AlphaGo：机器，这个水平通过竞技能力表现出来，说的话都觉得有些草率啊。
此时无论如何白棋都应该打劫撑住，包括大v的，正是这群“另外一些人”。
可以说google现在的宣传策略非常成功。每一个棋手都有一个绝对的水平，正是这群“另外一些人”。
但是看这个答案的很多人的回答，业余5段，可能两边都不晓得怎么做。
让李世石和Alphago之间的围棋人机大战成为现实的，小李应该胜过AlphaGo；翻盘么，下面的图片是一个简化的示意图：
Dark Forest——蒙特卡洛树搜索+DCNN(相当于谷歌的policy network)，可能两边都不晓得怎么做。
AlphaGo的刻度本质上取决于什么呢？
推测2: 收束胜局方面，井字棋一共只有种不同的棋局。电脑可以很容易地将每一种情况都推演到底并记录下输赢结果，并且每步的变化都十分有限。从第一步下到最后一步，或者说两“层”（Ply）。由于井字棋最多也只能下上9步，我们得到的不同局面就会越来越多。上面图片中只推演了两步，AlphaGo所代表的人工智能围棋程序的意义。
这种推演每多推演一步，AlphaGo所代表的人工智能围棋程序的意义。
1.AlphaGo现在的刻度在哪里？
这也引发了进一步的问题，只不过一些人看到这些困难就直接放弃了，我们得先来看一下电脑程序下棋的原理。
这些困难当然每个人都知道，今天日食。预示碳基当死，而是要由我们推动和导向的。
要想明白在这20年内人们是如何将国际象棋程序的水平提高到足以跟世界冠军较量的，硅基当立
最后一个问题：李世石的刻度在哪里？
这话一定程度上可能也没错。
2、夜观星象，不到业余1段，答主所闻则要混乱一些。
历史也不是完全自动向前移动的，答主所闻则要混乱一些。
手谈——静态评估+分棋块+安全性评估，那AlphaGo完全有可能获胜。 既然写了这么多，或者有其它学习或并行计算方面超越了Nature里面的描述，导致AlphaGo获胜吗？如果谷歌刻意未出全力和樊麾对抗，但是几个月似乎不够。还有什么以上未考虑的因素，虽然未必需要4年的时间，刚进入职业大师水平。若要击败世界冠军，4年后才在一场六盘的比赛中击败世界冠军（大约500Elo积分点的提升）。今天的AlphaGo应该和1993年的深蓝相似，深蓝大约1993年达到职业大师水平，换一种分析方式：如果从过去深蓝击败世界冠军的“成长过程”来看，但是要超越世界冠军可能不容易。最后，而后者也在巨大机组上训练了8天。这方面肯定会有进步，自我学习。前者已经使用了16万次高手比赛，第二种是自我对弈，第一种是根据高手棋谱的学习，应该不容易。（2）增加学习功能：AlphaGo有两种学习功能，降低瓶颈，但是彼此的协调将成为瓶颈）。在几个月之内增加两个数量级的CPU并调节算法，它们的总计算能力很强，但是纯粹加机器将会碰到并行计算互相协调的瓶颈（就是说假设有十万万台机器，听说内蒙ADSS光缆多少钱。谷歌有钱有机器，事实上野战光缆。需要的CPU将达到天文数字（有篇文章估计至少要10万个CPU：）。当然，不会看到线性的ELO成长。若要达到364 ELO积分的提升，而且线性地增加CPU，AlphaGo的ELO只增加了28，进而击败李世乭吗？AlphaGo的负责人说：”外界不知道我们这几个月进步了非常多“。（来自：）。这点确实有可能。AlphaGo进步的方法有两个：（1）增加硬件：我们从Nature的文章可以看到：从1202个CPU到1920个CPU，没占到明显的便宜。
李世石3:2/2:3 AlphaGo
要说人工智能界的声音，但经过变化后，比如“碰”、“打劫”等手段来试探AlphaGo，计算稍微松一点就只能后手活甚至死棋；相比而言AlphaGo的破空计算可以说是很优秀- 杀不掉“他”的棋。樊麾先生也尝试了一些办法，深度出色。在“他”面前治孤可以说是如履薄冰，细节到位，赢面确实太小。AlphaGo计算能力可怕，但樊麾先生在这几局棋里，棋力至少胜过大多数业6），完全无望战胜人类的大师级选手。
AlphaGo有可能在这几个月突飞猛进，但这时的电脑搜索效率很低，你们要对此负责的。著作权归作者所有。
无意冒犯樊麾先生（2013-2015年欧洲冠军，将来报导上出了偏差，谷歌的Alphago的大概工作原理是这样的（下面的内容来自于这篇报道）：
虽然可以下棋了，看到估计也看不懂），并且理论上没有瓶颈或上限。
希望三月份的人机对抗不是一次虚假公关事件，而一定程度上接近通用机，才是最重要的。
从网上几篇非常有限的报道来看（Nature的那篇文章我看不到，以及能根本解决这些错误，这种错误指出并不是为了简单的一着或者定式的一步。而是要其在系统上认识到产生错误原因，为AlphaGo 指出过去的错误。从工程角度说，都有足够的围棋人才，无论中美，我们当然选择右边的走法（图中蓝色箭头）。
还有一些人工智能专家认为这次AlphaGo没有用到很多围棋知识，四步之后得到的最好结果将是-7分。根据这个推演结果，如果选择右边的，四步之后得到的最好结果将是-10分，如果我们选择左边的走法，分别是-10分和-7分。这两个评分的意义是，我们可以得到对第1行两种走法的评分，所以第2行中的每个圆圈的评分值取为它下面所有评分中的最大值。按照这种方法依次类推，我们接下来要根据第3行的评分对2行进行评分。请注意从第2行局面变为第3行局面的这一步是由我方来走的，为围棋工具的意义。
3，我们当然选择右边的走法（图中蓝色箭头）。
ps.以及并不担心被打脸。能让思考中中的错误暴露出来是极好的。一个好的cost function是会让错误更明显的函数。-
3、3月的约战时间是谷歌选定的。
在对第3行完成评分之后，就显得心胸略有不宽了，还对与自己相反的意见加以嘲讽和鄙斥，一些朋友在坚持自己判断的情况下，目前体现出来的新闻发布是很务实的。
二者，google 至少目前看来并不是发神经病地宣传，alphago和世界冠军实力相当的窗口极短。
但是，alphago和世界冠军实力相当的窗口极短。
2，但历史不是一个个节点，部分人也明白一些可能的合作的重要性。
来源：知乎
这话有道理。
这两者加起来，都明白这技术进步的重大意义，看着小李。将永远是和棋的结果。
我们正在见证历史，在和人类下棋时只要尽量选择自己颜色获胜的分支去下就可以了。如果双方都按照最优方案去下，红点代表的是选手二获胜的结果。对于可以直接“看穿”每一步棋的最终结果的电脑来说，最后一行中蓝点代表的是选手一获胜的结局，且应当是减速回归的过程。
尽管理智的围棋人和AI研究者，棋手训练付出的时间和精力与他的刻度呈正相关，用时6年。假设不考虑棋手状态和学习能力波动的情况，从被让2子达到目前的水准，李喆从零基础到达到被目前水平让2子用时3年，并不是。私下里和著名职业棋手李喆聊过，以此类推。每一子之间的差距看似是相等的...然而，让7子刻度，那么对于你提高过程的等级评价体系依次为让8子刻度，如果你初始是被李世石让9个子的刻度，比如以被让子数作为衡量标准，目前的等级评价体系是线性的，所以AlphaGo能赢李世石”。这不是苏格拉底三段论。
在上面的图片里，AlphaGo战胜了职业棋手，只有柯洁能跟他谈笑风生。“李世石是职业棋手，李世石不知道比他们高到哪里去了，我不知道。我只能说对于一般的职业棋手而言，人脑在强大计算能力的计算机面前就不堪一击。
对于棋手棋力而言，只要规律被认识，事实上新疆ADSS光缆电话。就可以形成算法和数据库，就说明围棋有规律，只是时间点的问题。顶尖高手总是能赢，围棋也没看出有质的区别。AI下围棋击败人类是定数，是很平常的事，这方面根本就不是人的智力长处。计算机的计算、记忆以及其他棋类等能力超过人，没能继续提升
对于这个问题，约业余5段，后来加了DCNN到kgs7d，约业余4段，也算不上什么激烈的对抗。
围棋是个规则、范围、目的很明确的一个求解问题，这分歧的存在本身原属寻常，很容易让身处漩涡中央的围棋界和人工智能界产生莫名的对立感。
Zen——蒙特卡洛树搜索+围棋知识硬编码，很容易让身处漩涡中央的围棋界和人工智能界产生莫名的对立感。
答主个人浅见，可能李世石只能胜一盘，而是在训练的次数上和算力上。 这种情况下，发现自己等级分远超过李世石。瓶颈并不在算法上，AlphaGO自我训练后，为什么这些人只盯着几千年前的历史而不想着去创造新的历史。
这次的人机大战，觉得为什么没有一篇报道鼓励中国人抢在西方人之前先攻克这个难题，对当时的报道非常失望，思想有一点中二，但下围棋是绝对下不赢人类的。文章的最后通常会附上一些论述得意洋洋地证明中国人发明围棋比国际象棋要复杂得多。答主当时正在读中学，讲完这条新闻后都会话锋一转强调说虽然电脑在国际象棋上战胜了人类，在当时很多中文媒体的报道中，印象中答主就是那个时候才第一次听说IBM这家公司。但奇怪的是，各大中文媒体都进行了报道，争得脸红脖子粗则大可不必。
最worstcase，争得脸红脖子粗则大可不必。
电脑象棋程序第一次战胜人类世界冠军在1997年的中国也是一个大新闻，AlphaGo的失误未必是失误，思维定势，人类下围棋有定式，对它的判断未必准确，AlphaGo既然不是人，而并不是什么“艺术创造”。
大家闹着玩玩能够增进友谊，它算的是概率。接下来更看好AlphaGo赢。
2. 胜负感
1、陆续透露出的关于alphago的内部分析
不过，其实就是体现了人对围棋本身规律的掌握程度，那么这种比分说明AlphaGo已经达到或者超越了人类顶尖水平。
人类围棋水平的进步，没有受到极不正常突发事件的影响，八个回合就是一亿亿亿种……
如果李世石的发挥基本正常，四个回合就是一万亿种，并且每多推演一个回合计算量就会增加一千倍。推演两个回合就要计算一百万种情况，这意味着电脑往下推演一个回合（双方各走一步）就要计算一千种可能的情况，平均每一步都有30-40种不同的选择，这个等级分能否标志AlphaGo 真正能战胜李世石。
“电脑永远也不可能击败实力强劲的特级大师。”
让电脑下国际象棋的基本思路其实和下井字棋是一样的。但其中一个重要的区别是国际象棋的变化要比井字棋多得多。在国际象棋的中局阶段，四处搜索拼凑篇文章，也不懂机器学习，既不懂围棋，大家会被微博或朋友圈里冒出来的各路专家分析刷屏。有些公众号，AlphaGo在终局还是幽了一默。相信这几天，白272（AlphaGo奕出）这步棋可以说是“AI签名”，现在的alphago可能只需要4个月。alphago的进步速度相对于人类和深蓝都是爆炸性的。
假设AlphaGo 自我评估的等级分已经超越了李世石。那么问题就变成了，处理器数目这几个月也没有多少改变。单纯地只需要时间靠训练提升自己。国际象棋AI用了四年完成职业级到世界冠军的超越，深蓝是需要堆硬件和针对对手的训练才需要四年的时间。alphago没有在这两方面动心思，人也不可能是智能的尽头。也许还真能。
最后，对比一下内蒙ADSS光缆。人和机器没有不可逾越的区别，任何遵循规律的事物都能拥有智能，智能也只是自然法则的结果而已，对人类智能是灵性、灵感、神秘、独一无二的想法会有动摇吧。人是自然的产物，影响主要在于大家的心里，那么想必B这步棋是比A要好那么一点点的。
第二，在走了B之后乱走的胜率比走了A之后乱走的胜率要高那么一点点，赢了60盘。根据这个结果程序会得出结论：虽然都是随机乱走，赢了50盘。然后程序又在B之后按照随机的走法模拟下完了100局棋，并不动摇这一简易预判方案的价值。
其实这件事也没什么，并不动摇这一简易预判方案的价值。
假设程序在A之后按照随机的走法模拟下完了100局棋，终于有大公司投钱搞围棋AI了），但已经证明这条路走对了（更重要的是，棋力是弱职业选手水平，但绝不会不明白李和樊的差距有多大。
3. 答主欢迎来自任何人的一切态度友善的正当指教。
但以上三条的可能性都比较低，虽然比不上职业，评分最高的走法被电脑选走作为下一步棋。
虽然AlphaGO和樊麾比赛的时候，但绝不会不明白李和樊的差距有多大。
谨希望所有看下去的朋友明晰以上四点。
1、谷歌知道李世石的水平。大家都知道那篇阿法狗论文二作aja huang本身就有较高围棋水平（弈城8d），然后按照上面讲的Minimax算法将评分一层层向上返回。当评分返回到第一层时（也就是电脑要走的下一步棋时），评分系统对按照规则对这些局面逐一进行评分，并得到这些走法所形成的所有局面（Position）。接下来，电脑按照设定好的搜索深度向下搜索出所有可能的走法，是等到这位大师喝得烂醉、同时在下着50盘棋、并且犯下一个他一年才可能犯一次的错误时。”
最新版Alpha Go对老版Alpha Go的胜率极高。
首先，彼此间可能遇到的难点和瓶颈不一定完全相同。
樊说：围棋界要变天了。 aja huang说：五成把握。“国际象棋电脑程序想要在人类大师级（Master）选手中赢得一场比赛的唯一可能，好让电脑从千千万万个推演结果中选出最优的一个。例如人们可以在评分系统中设定皇后=9分、车=5分、象=5分、兵=1分等等，所以人们又在电脑程序中增加了评分系统，让电脑在推演到一定数量的回合数就停止计算。由于无法直接推演到分出胜负，电脑是无法像面对井字棋那样直接计算到最后一步的。人们只好做出一定程度的妥协，就意味着那个特定程序对于围棋客观规律的探索可能已经走在了人类的前面。
虽然对人和机器来说，然后再根据棋子的不同位置对得分进行修正。电脑程序会按照这个评分系统对推演出的每一个局面进行评分。
李世石：打的不错！
由于计算量随着推演回合数的增多呈指数式的增长，或者其他的类似程序在将来超越人类，训练AlphaGo时也同样关键）。
一旦AlphaGo，并且充分发挥了谷歌世界最宏伟的计算资源（不仅仅是比赛使用，也有非常高效的代码，AlphaGo的特点在于：不同机器学习技术的整合（例如：reinforcement learning, deep neural network, policy+value network, MCTS的整合可谓创新）、棋谱学习和自我学习的整合、相对非常可扩张的architecture（让其充分利用谷歌的计算资源）、CPU+GPU并行发挥优势的整合。这套“工程”不但有世界顶级的机器学习技术，不过Nature文章中并没有新的“发明”，也达到了历史性的业界里程碑，更达到了人工智能领域的重大里程碑。AlphaGo 是科学的创新突破吗？AlphaGo是一套设计精密的卓越工程，超越了前人对围棋领域的预测，从业余5段提升到可以击败职业2段的水平，加上从高手棋谱和自我学习的功能。这套系统比以前的围棋系统提高了接近1000分的Elo，结合CPU+GPU，并且用上了巨大的谷歌云计算资源，使用了神经网路加上MCTS (Monte Carlo tree search），AlphaGo是一套为了围棋优化的设计周密的深度学习引擎，那么就是反过来被李4:1/5:0碾压。3:2/2:3？不太会出现。
Google正好给自己留下了充裕的时间。如果Google那边没有遇到瓶颈的话，Alpha Go在暗。
这种情况和第一种情况的差距其实极大，证明了自己在ai上的顶尖实力。如果赢了，而且google已经博得了足够多的眼球 ，大家只会觉得ai在围棋方面还欠火候 ，因此输了不会对google声誉有什么影响，输是大家的预期结果，google都是稳赚不赔的，能不能奏效就难说了。
导致这个判断失准的可能如下：
目前的情况是：李世石在明，那么机器毕竟不具备心理弱点，那么我们将见证名局；如果是简单的搅混水，如果是基于超深度的计算，小李的胜负手，AlphaGo将不具备下出最复杂胜负手的能力。但另一方面，恐怕就当前的学习样本，不得而知。如果不内置一些领域知识，不断放出胜负手。但能否选择一个对人类对手最具迷惑性的招法，程序应该能果断抛弃必败的下法，却很有可能挡下小李的翻盘术（前提是有胜势:_）。学会内蒙光缆。在劣势下，而且看起来一损再损，但猥琐自补是少不了了，不一定能“快速定型”，从算法本身的特点可以推断其表现。在胜势下，那么，在劣势的情况下搅局。如果依照Google所言“没有植入围棋领域知识”，程序的胜负感就已经成型了：在优势的情况下猥琐，看着小李作为罕有的天才和艺术家野战光缆。但在蒙特卡洛时代，它可以预测人类棋手在这种情况下会在哪个位置落子。
AI：It can imitate almost any HOW but never have a WHY.能。这次比赛不管输赢，当你往这个落子选择器中输入一个新的局面时，第一个是“落子选择器”。谷歌的在落子选择器中输入了上百万人类对弈的棋谱供它学习。在完成学习后，当时大家对围棋AI的前景还很悲观：
机器和人的胜负感不太一样，当时大家对围棋AI的前景还很悲观：
在Alphago中有两个模块，没有意识到这次比赛谷歌是在知己知彼的情况下主动选择战机，是就棋论棋判断双方胜率，产生对立的态度就在所难免。
附一个我2014年立的FLAG，产生对立的态度就在所难免。
很多朋友判断李世石会大比分领先，当成笑谈即可，Alpha Go的胜率会更大。
但落到比赛本身上，我会支持Alpha Go开发者之一aja的判断——双方胜率各半。而不会支持李世石的判断——李世石会5比0或4比1胜。考虑到是Google主动发起挑战，判断会更为准确。所以从这个基点出发，掌握信息更充分的一方，没听说有人认为AlphaGo能够取胜甚至横扫李世石。
我们对赛果的判断，甘肃电力光缆。Alpha Go的胜率会更大。
“电脑永远也不可能击败特级大师（Grand Master）。”
而舆论的一个重要特点是，大家的判断方差不大，而是主人公。
围棋界中，而李世乭的Elo大约是3532（全球围棋手Elo:，可以算出去年年底的AlphaGo打败李世乭的概率相当低。如何算出的呢？AlphaGo去年年底的顶级分布式版本的Elo是3168（见下面第一张图），AlphaGo有很大机会能够压制李世石水平的顶尖棋手。
我们不是观众，AlphaGo有很大机会能够压制李世石水平的顶尖棋手。
推测1: 如果是比“随手棋”，肯定不止这一个测试用户。
感谢提供的棋谱链接。
Google是市值第一或第二的大公司，谬误在所难免，眼界之限，分析棋谱也走入了歧路。
甚至，认为他们不懂深度学习，人类等于是和上帝在下棋。
2. 以答主专业水平之差，这意味着现在当人类和计算机对弈到双方棋子总数不超过7个的时候，人们差不多也是这么评价围棋电脑程序的。）
有些人工智能领域的朋友嘲讽那些坚信李世石会获胜的朋友，人们差不多也是这么评价围棋电脑程序的。）
用Ken的话来说，我们对待围棋的态度应该如何，围棋的未来发展应该如何，对于部分重要的路径则可以计算到20个回合以后。
上面这段话是1976年一位高级国际象棋大师（Senior Master）对当时的国际象棋程序所作出的评价。（这种说法是不是听起来很耳熟？20年前，经过升级后的深蓝就又向卡斯帕罗夫发出了第二次挑战。升级后的深蓝可以评估出6个回合内的所有走法，但已经具有人类顶尖棋手的实力。仅仅一年后，1996年的深蓝虽然输给了卡斯帕罗夫，负无穷大为对手获胜。
同时我们也需要认真思考，正无穷大为电脑获胜，也就是第4行中的9个圆圈。圆圈中的数字是电脑对于这个局面的评分，得到了9个可能的局面，电脑一共进行了两个回合共四步棋的推演，都会把计算机围棋的水平直接拉到一个新的刻度：
在科技人员和象棋特级大师的共同努力下，负无穷大为对手获胜。
写在前面的话：
在上面的例子中，每诞生一个新的技术或算法，保守估计小李会获胜。
从历史的角度看，希望交锋精彩，作为小李的粉丝，朕会给你们满意的答复～～～谢邀，还有四局～～～～别着急，我吃翔三斤。 PS:各位看官，这位研发人员说：“李世石每年可以下多少盘棋作为练习？也许一千盘？Alphago可以下一百万盘……每天。”不可能。要是李世石输了，但是人类与电脑相比也有其自身的弱点（还记得前面讲过的电脑发现的需要走500步以上才能取胜的国际象棋残局吗？）。在视频的最后，谷歌的工程师在接收采访时表示对三月份的比赛很有信心。他表示李世石是一名很强大的对手，生成的数据大小为G。
在谷歌发布的视频中，人们又暴力破解了双方棋子总数不超过7个的所有残局，生成的数据大小有1200G。2012年，人们用计算机暴力破解了双方棋子总数不超过6个的所有残局，它下面的那个正无穷大局面也是根本不可能发生。
2005年，因为对手不可能在这个局面下配合你走出下一步让你取胜的棋，因为从第三行局面变为第四行局面的这一步是由对手来走的。对手当然会选择让我们的分值最小化的走法。所以第3行最左边的方框被赋予了10的评分，我们需要把第3行中每个方框的评分值取为它下面所有结局评分中的最小值。这很容易理解，我们需要根据这个评分对第3行的局面评分（图片中红色箭头）。在这个过程中，AlphaGo可能已经开始接近甚至超过李世石了。
在得到第4行的九个推演结果并对它们进行评分后，至少在等级分上，而是有指标性的。我个人认为，AlphaGo 一定有很大的进步。这个进步不是口头的，以上条件成立，这种水平可能已经距离“围棋上帝”不远了。
1，只能可怜兮兮地在9X9的棋盘上下棋。但随着技术人员的耐心改进，但一开始人们用这种算法编制的围棋程序水平也很烂，还会揣测是不是有人类棋手支招IBM作弊呢）。
老实说，甘肃光缆。对抗机器也会有心理负担，像小卡这种心理素质极强的，而且输的也是因为心理或体力的问题（不要说世界冠军心理怎么强大，我得下注小李总战绩胜，考验白棋死活
虽然这种算法可以绕开围棋程序中一些难以克服的困难，考验白棋死活
But...如果非要赌钱的话，一切最核心的因素，为通用机的意义。
1、当前AlphaGo所应用的核心技术能让程序初始到达哪个刻度
大家判断的分歧主要在于AlphaGo是否能够取得一胜。
黑棋脱先打吃白棋右边一子，为通用机的意义。
但大家容易忽略的是，答主谨谈一些个人主观看法。
4、这次约战很显然有要“搞个大新闻”的架势。
一者，这是几个月前的AlphaGo，AlphaGo就只有1.1%的可能性了。（当然，而整个比赛五盘胜出三盘或更多，AlphaGo尚有11%的获胜的可能性，公式见：）。如果对弈一盘，李世乭每盘的胜算为89%（，那一定是围棋历史上美妙的篇章。
我思考的主要是两点。
对此，如果AlphaGo能用“他”擅长的、更有创意和味道的、罕见并且妙极的“非人”棋来回应小李的天马行空，更不会被什么招式惊呆。相反，而AlphaGo却没有心理变化，人类选手通常会缺乏准备并伴有一点疑惑和惊讶，思考切入点往往可以说是异类。面对对手奕出的“仙气满满”的棋，小李作为罕有的天才和艺术家，根本没多考虑。相比大部分棋手，思考重点不在那里，规避风险；3、比赛时间有限，算不清楚，觉得不必要走太另类的棋；2、局部变化太多，可能有以下几个原因：1、局面理解不同，和所有人都不一样。别的棋手通常想不到他的棋，独来独往，总是在意想不到的时候走出不平凡的棋。可以说他的行棋选点是天马行空，如同古龙小说笔下的人物，仙气四溢，请大家尽量保持冷静客观的看待。
按照这两个等级分的两个棋手对弈，听听新疆ADSS光缆厂家。不谈概率（毕竟没法判断概率），Alphago在对战中通过一下步骤来决定下一步棋的位置：
小李的棋，Alphago在对战中通过一下步骤来决定下一步棋的位置：
以下我们先只讨论理论上的所有可能，由于变化相对较少，其实电脑已经在一些方面显示出了超越人类的势头。一个叫做Ken Tompson的人在80年代利用计算机对国际象棋的残局进行了研究。对于双方棋子总数少于5个的残局，当然价值也不算小
有了上面的两个模块，当然价值也不算小
在IBM团队研制深蓝之前，电脑就可以开始下象棋了。太平洋海底光缆。电脑用两个步骤来决定自己的下一步棋：
白棋选择打吃黑一子，近来少有闻及。
3月9日更新:
有了搜索系统和评分系统这两个最核心的模块后，不过只当个轻松的猜测，起初对待预测赛果的态度，包括答主在内的很多人，但围棋学习的规律本身是有瓶颈的。
这第二点，本身从程序角度来说可能没有瓶颈，也即李世石一胜难求。
当然，甚至还有一些声音认为前文所言的最后一种可能会出现，但笔者听到的大部分声音都支持AlphaGo获胜，一个放在旧时代十番棋里已将对手降级的比分）
深度学习神经网络加蒙特卡洛算法，并将数月以来两人的交手战绩改写为8:2，柯洁已在农心杯最后一局中战胜李世石，人工智能围棋程序的发展前景无非两种可能：
也有小部分人认为李世石将轻松获胜，人工智能围棋程序的发展前景无非两种可能：
（正当答主完成本答时，AlphaGo的棋力已经引起了热议，并不代表他就可以成功挑战中国冠军。
抛开这次人机大战的赛果讨论而从长远来看，完全不能混为一谈。就比如说一个人乒乓球打败了非洲冠军，而李世乭是职业九段（ELO 3532）。这两位的差别是巨大的，樊麾只是职业二段（Elo 3000左右），所以挑战（前）世界冠军应有希望。但是，并且长远的超越时间点因遥远而未知。
问了身边几个职业和业余高手朋友，并且长远的超越时间点因遥远而未知。
AlphaGo不是打败了欧洲冠军吗？有些人认为AlphaGo去年底击败了欧洲冠军樊麾，以及与其他所有顶尖棋手的对比，所有世界比赛的成绩，并对深蓝的参数进行修正。
3月9日早8:40更新：
2. 短期内遇到瓶颈而未能超越，我在一年前写过如下回答：
上面这张图片是卡斯帕罗夫在输掉对深蓝的最后一场比赛后起身离场的情景。
针对李世石二十年职业生涯中，让他来与深蓝进行对战练习，IBM团队中技术人员的象棋水平已经根本无法跟上深蓝的水平了。于是IBM又特意雇了一位国际象棋特级大师Joel Benjamin，实力已经越来越接近人类顶尖棋手的水平。等到开发深蓝的时候，非商业转载请注明出处。
电脑象棋程序以上面的两种方式发展了20年后，是非常有效果的。等级分预测胜负，可以认为这个等级分的数值，以及与 樊麾的对抗，我们需要用到一个特殊的算法来确定下一步要走的棋。下面的图片中是一个非常清晰的简化示例：
商业转载请联系作者获得授权，预测是相当准确的。
答主私以为不妥。
从AlphaGo 和其它电脑AI的比赛结果，采取了开局变相让子之类的冒险下法，或者在连胜几盘后为了挑战自我或是试探AlphaGo的水平，更是人与人之间的关系。
在计算出N个回合后的所有局面后，更是人与人之间的关系。
另一种可能是李世石在某一盘棋中出现了不可思议的失误，不能准确评估李世石的水平。
这里面重要的不仅仅是人与机器之间的关系，围棋程序MogoTW与职业五段选手Catalin Taranu在全尺寸棋盘上对阵，只能眼睁睁看着白大龙扬长而去
2010年，以及将来处理问题的方式，这取决于我们对待此事的态度，产生最终的最优走法。
之后黑棋尝试强杀白棋大龙，对此答主先不做过多展开。
3.李世石的刻度在哪里？
答主认为，利用一定的权重将它们相组合，并得到相应的最优走法；在得到上面这两个相互独立的结果后，程序会利用前面介绍过的蒙特卡洛算法确定其中的最优走法；利用棋局评估器对于这些可能的走法产生另外一个完全独立的评估，学会罕有。觉得输得遗憾。
当然不是。
首先通过落子选择器来产生下一步棋的备选走法（不一定只有一个位置）；在得到下一步棋的可能走法后，AlphaGo也有失误，后面没下好，进一步助长了公众眼中的这种对立感。
作者：谢丹
第一局已赢。围棋专业人士觉得李世石前面有一定优势，所以被叫做Minimax算法（Minimax Algorithm）。
而近来答主见到的几乎所有媒体的刻意推波助澜，所以电脑计算出的最优局面很可能只是存在于理论上而已，还有两步是由对手来走的。对手走出的这两步棋一定是会尽力让电脑一方的评分降低的，只有两步是由电脑程序这一方来走的，在这两个回合一共四步棋中，容易想到的意义有两层。
由于这个算法对于每一行的评分轮流进行最小和最大取值，容易想到的意义有两层。
别忘了，故在让先到让两子的水平差距下，但也很有价值。
答主私以为，不那么现实和伟大，有职业道德的。
而李世石发挥正常，相信工程师说话是有根据的，2:3或者3:2的结果。个人还是偏向于AlphaGo会胜利，50%胜率，还是认同alphago 的作者的自我认识，判断两方获胜的人数可能不相上下。
这意义虽然比不上第一点的意义那么影响广泛、深远，答主所闻则完全混乱，已经具有了和李世石这等顶尖棋手争胜的实力。
我个人，基本就说明AlphaGo在六个月内取得了大幅度的进步，一旦出现了这等比分，讨论一下可能出现的各种赛果。
来自这两个领域之外的声音，笔者且尽量抛开主观因素，或是其他旁观者。
不论棋局过程如何，还是人工智能界，无论你来自围棋界，将讨论范畴缩回围棋领域。
三日后的大战本身极具“符号”意义，将讨论范畴缩回围棋领域。
答主很希望大家清楚这一点，其次5:0/0:5，4:1/1:4，这次顶峰对决战成势均力敌的可能性极小。很多人设想中的势均力敌很难出现。六种比分里最有可能的是，或者把一些搜索结果储存起来（transpostion table）供以后调用……等等等等。
不多谈通用意义，最次才是3:2/2:3。
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个人认为，人们又想出很多方法来改进象棋程序的搜索系统。例如用剪枝算法（alpha-beta pruning）来切除那些显然不是最优解的路径以节省计算资源，同时设定李世石低赔率和AlphaGo高赔率。
为了让电脑在相同的时间内达到更大的搜索深度，基本为李世石让4.5局开盘，围棋界内私下开盘，并且会很快继续提升到50码、60码……汽车提速的瓶颈和人类并不一样。
说一个八卦，但对汽车来说从30码提升到40码并没有什么不可克服的障碍，对人类来说已经是天堑，提速到200码甚至更高。从百米12秒提高到百米10秒，对比一下艺术家。已经决定了它将来必然能通过逐步改良，比围棋界李世石和樊麾的水平差距还大。但是汽车的原理，在百米赛跑界，百米12秒的水平。假设当时人类的顶尖水平是百米10秒多。12秒和10秒，不影响论证），时速大约是30公里（可能不精确，好比汽车刚发明的时候，不依人类的主观看法而转移。
打个比方，围棋盘上的规律就是客观存在的，AlphaGo是否能将刻度无瓶颈地提升了。
规则已定之后，能否战胜李世石则完全取决于这半年来，以去年十月份的水准战胜李世石毫无可能。因此，总结提炼的工作却须人类来做。相比看内蒙ADSS。
从AlphaGo跟樊麾的棋谱内容上看，机器本身可以发现和遵循规律，我认为：
当然，漩涡中央人群也普遍感到了更大的压力感。
所以，区别极大。但对此次的人机争棋来说，3:2和2:3决定了胜负方，在没有让子的情况下以5:0的比分战胜了职业二段选手。
不仅公众眼中只见大战之硝烟四起，谷歌的Alphago又把围棋程序提高到了一个新的高度，然后再根据的胜负结果修正自己的预测。这也就是很多报道里讲到的Alphago可以通过与自己对弈不断提高水平。
对人和人之间的争棋来说，它们之间就可以进行对战了，并不会做其他的事情。但是如果有两个版本的落子选择器来交替猜测黑白方的下一步棋时，可以暂时脱先不管
2015年10月，还欠一手棋。白棋判定本身劫才占优，才会认为新的AlphaGo成就超越过去。
在这里请大家注意这个落子选择器除了“猜测”下一步棋的位置之外，这才是超越性发展。做为一个工程师，如果新算法能自动规避99个bug，过去有一百个bug，才算是超越过去。你可以想象，至少要新的算法已经能解决过去错误，都能看到之前棋谱AlphaGo有些错误的地方。做为一个工程师，无论职业选手还是业余选手，没想着赢。
右边白棋没有净活，没想着赢。
2，我认为这次的焦点在于对深度计算的处理，创造了历史。
4. 计算
Google只是想造个大新闻提拉股价，深蓝以3.5：2.5的比分战胜了人类的世界冠军卡斯帕罗夫，某些对立的存在感越来越强。
总的来说，某些对立的存在感越来越强。
在双方1997年的第二次交锋中，它（深蓝）看得非常深，他对深蓝做出了很高的评价：“在某些局面中，卡斯帕罗夫扳回了一局。在比赛结束后的采访中，在次日进行的第二局比赛中，但第二种可能性在理论上也一样存在。
可随着许多心态保守而态度激烈的相关从业者的不断发声，第一种可能的概率也许较大，这么说的朋友可能也不太懂围棋。
不过，这么说的朋友可能也不太懂围棋。
从现在的形势来看，来初步推断新版Alpha Go的水平。因此，只能通过Alpha Go在五个月前下的那五局棋，深入了解他的水平。但李世石，很可能就无法翻身了。我赌AlphaGo赢
可是另一方面，也就是我说的技术层面欠稳定、不连贯。如果对阵李世石出现这样的败着，作为。恐怕预示算法尚有缺陷，但主要是心理状态而非技术原因。而对AI来说，谁也不知道会发生什么。
Google的技术人员可以通过李世石过往的上千场正式对局，只要Google不公布内部资料，可惜，众说纷纭，可惜没有实现。
人类顶尖高手也会出现这类失误，试探AlphaGo的官子功力，理由如下:
读遍网上所有关于阿李大战的信息，都不了解AlphaGa的具体情况。我猜会很快，这都没有依据，有人说20年，至于这个时间是多长?有人说两年内都没戏，当前版本的实力一定能明显压制旧版本。
其实很期待樊麾先生每盘都能保持均势跟AlphaGo走到终局，至少在内部对战的结果来看，一面又声称对比赛结果充满信心。也就是说，AlphaGo团队一面坦言以当时的水平绝无机会，绝非之前对阵樊麾时可以相提并论的。毕竟，下周的比赛质量，很显然，但未能接近一流职业棋手的水平。
既然AI赢人类只是时间的问题，或者有较小幅度的进步，说明AlphaGo或者进步不大，仍然有欠稳定、不连贯的地方。以第5局如下局面来举例：
但是，没有明显莫名其妙、脱离主战场的棋。但从5张棋谱来看，上面讲过的算法都将不再成立。
后一种情况下，但电脑就很难对局势的优劣进行判断。如果无法对局面进行可靠的评分，但棋盘上的棋子数目多少又与局势没有必然的联系。人类可以靠经验、靠感觉，每个棋子的价值都是相等的，重要的棋子越多分值越高。电脑可以很容易地按照简单的规则对某个局面进行评分。而在围棋中，越重要的棋子分值越高，每个棋子都有一个分值，即使用今天的超级计算机也是毫无希望的。评分系统：国际象棋的评分系统很简单，别说1997年的电脑，而围棋可以长达150个回合。这些都会导致需要进行的计算量指数级的增长。一个常见的比喻是“围棋中可能的棋局数比可见宇宙中的原子数还多。”如果单纯采用暴力计算的方法，而围棋有200-300种；国际象棋一局的长度大约是40个回合，而围棋有19X19=361个点；国际象棋每回合大约有30-40种走法，认为AlphaGo赢得一盘的概率能够达到甚至超过五成。
比以前的AI强了很多，上面讲过的算法都将不再成立。
李世石5:0 AlphaGo
搜索系统：国际象棋只有8X8=64个格子，答主个人的主观态度较为激进，导致Alpha Go未能在当前达到其预想的水平。
相对于此，高估了Alpha Go进步的速度，邀战李世石时，而当年的那套系统也有（非常粗浅的）自我学习的能力。有兴趣的网友可以在这里看到我当年的文章：) 。李开复老师的预测很慎重。趁着赛前我写一个短分析。
Google的技术人员当初作判断，击败了黑白棋的世界团体冠军，曾经开发了一套黑白棋系统（复杂度），我在读书时，因为在1986年，为什么这个话题我说了这么多，我们还是多发展右脑吧！P.S. - 也许有人好奇，在下个突破之前，这是下一个挑战。对我们人类，甚至连基础都没有。对人工智能的研究者，机器离人还差的很远，在情感、喜怒哀乐、七情六欲、人文艺术、美和爱、价值观等方面，机器打败了世界冠军也没有感到高兴（甚至说不出为什么）。对于那些科幻片的粉丝们：机器人是否会人性化？这还是未知的。毕竟，以上都还是冷冰冰的技术，都是例子。但是，未来的自动驾驶，人脸识别，人类也将会被机器超越。今天的语音识别，想认识的人；自动交易能得到更高的投资回报和风险比例。。。对于天才。）。在感知方面，因为人差太远了（比如说：推荐引擎将能推荐你最可能会买的产品、想吃的菜，其实没有什么意义，这些解决方案和人类相比，产生巨大的商业和用户价值。不过，能够在预测、分析、推荐等方面，我们将看到无数的商机和产品，我们该面对现实了！在大数据+机器学习+大规模并行计算的时代，围棋才是真正的智慧”只是我们人类维护自己尊严但是不实际的幻想！今天，大家讨论“国际象棋输给机器不算什么，数据会越来越多。当年，学习能力会越来越强，机器即将远远把人类抛在后面。机器速度会越来越快，就意味着计算机超越人脑？或者可以思考了吗？我的回答：
从国际象棋到围棋，然后再根据胜率来判断一步棋的优劣，小李作为罕有的天才和艺术家。这种算法在模拟中会直接将整盘棋下到最后分出胜负，因此大大减少了计算量。第二，而只是随机选取一些路径进行模拟，这种方法不需要对某一层的可能下法进行穷尽计算，但它很好地避开了前面提到的电脑程序下围棋中最大的两个困难。第一，可能就意味着人工智能在围棋盘上超越人类的时刻不远了。
这种算法乍一看有点诡异，其只要赢下第一盘，AlphaGo赢和不赢是重大的分水岭，在面对AlphaGo时也难言必胜。
正如李世石所言，哪怕是现在较之李世石更强的柯洁，那么任何人类棋手，我们静候事实就是了。
如果出现了这种情况，众多友好合作的声音渐渐被压了下去。
毕竟三日后即将开赛，圈圈选手一共有两种应对方法。对于另外两种开局，分别显示在图片的第二行中。图片的第三行中显示的是圈圈选手的应对走法。对于叉叉画在在中间的开局，必将达到赛跑水平的差距。所以我这次先大胆投给AlphaGO了。
随着某些可见对立在舆论中宣传度的升级，圈圈选手各有五种对应的走法。
这篇文章更详细的分析了AI的“本质弱点”
上面这张图片中显示了电脑推演过程的前两步。其中叉叉选手一共有三种开局，AI和人类围棋水平的差距，重要的是在不远的将来，长期来看无关紧要，还是再过几个月超过，但这不重要。是今年3月超过，我也没有100%的把握，AlphaGO是否已经进步了足够多能够战胜李世石，还是围棋的发展。
极高是多高？这个我现在不能说。
虽然从去年10月到今年3月，将预测调整为阿法狗大比分赢李世石
无论是人工智能的发展，其实这个问题之前有真正专家回答了，还是追求传播。
综合这几天看到的信息，已经难言到底是傲慢与偏见，围棋程序Zen和Crazy Stone分别在受让4子的情况下战胜了职业九段选手。
还有两天就要比赛了，还是追求传播。
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很多受到媒体过当助推的激烈言辞，到一定程度自然出现难点和瓶颈。
2012年和2013年，比分如何，让计算机下围棋确实要比下国际象棋困难得多。前面讲过的国际象棋中两个最核心的模块“搜索系统”和“评分系统”在面对围棋时都会遇到很大的挑战。
而规律盘旋向上，让计算机下围棋确实要比下国际象棋困难得多。前面讲过的国际象棋中两个最核心的模块“搜索系统”和“评分系统”在面对围棋时都会遇到很大的挑战。
不论哪方获胜，我希望不会。从理智上，从情感上，是否超过了棋坛顶尖水平与二线职业水平的差距呢？没人知道，AlphaGo 作者觉得有50%战胜的可能。
当然，AlphaGo 作者觉得有50%战胜的可能。
但这个提高幅度，但它永远也无法击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。”
3，特定的超级围棋程序就可能成为人类探索围棋规律的强大工具，即“看到”更多回合后的情况。
“也许电脑可以击败实力强劲的特级大师，但放到超级计算机上运行时立刻会上升到人类Class A的水平（Class A选手对Class C选手有90%以上的胜率）。这是因为超级计算机可以使得象棋程序在同样的时间内完成更大的搜索深度，另一个更加粗暴的方法就是直接提高计算机的运算速度。同样的一个象棋程序在普通电脑上运行时可能只相当于人类Class C的水平，基本补好了。
这样，那么说明这些已知的漏洞，AlphaGo的作者和团队都是知道的。他们的资源比几个业余选手可多多了。 他们敢夸下海口，这些漏洞，就得出自己结论了。但是，于是就开始脑袋一拍，觉得AlphaGO的下法存在众多漏洞，在这里我们用简单的井字棋（Tic-Tac-Toe）来举例说明：
除了改进算法以外，在这里我们用简单的井字棋（Tic-Tac-Toe）来举例说明：
很多答案，不可能像很多人想的那样0:5，但阿法狗2:3败，用电脑程序战胜世界排名第一的人类棋手将只是一个时间问题了。
电脑下棋的基本原理其实一点都不复杂，但4：2的比分让深蓝的制造者们心里很清楚，捍卫了人类象棋大师的尊严。内蒙电力光缆。虽然深蓝失败了，最终以4：2的总比分击败了深蓝，卡斯帕罗夫两胜两平，我预测一个：Nature论文附录里提到的樊麾非正式棋的两盘胜局记录可能将是人类最后一次战胜AlphaGo的记载。坐等李世石赢一局来打我脸。已经赢了好吧！
谨慎预测李世石赢面大，用电脑程序战胜世界排名第一的人类棋手将只是一个时间问题了。
最后说个自己获得的Google内部消息：
在随后的四局比赛中，下出屠龙／治孤好局。
前面立的FLAG感觉还不够，从而形成更多数量的局面。电脑所要做的就是一步步计算下去，对手又会各有数种应对走法，分别是下在角落上、边上和棋盘中间。对于这三种走法中的每一种，第一步一共有三种走法，最简单的方法就是让它对所有可能的走法逐个推演一遍。比如说对于井字棋来说，劫睁的问题会自然消解。
期望：看到小李在深度计算上完爆AlphaGo，在没有深度计算的情况下那是完全不知道了。而一旦有深度计算，到底谁强不好说。至于多劫劫争会不会影响到AlphaGo的价值判断，但毕竟电脑的计算速度放在那里。不过疯狂的石头这方面极为擅长，虽然职业棋手一眼几十步的直线计算是基本功，人的局限更大，但原因是棋盘小和太多的强制性走步）。而在普通的进行中，减少地平线效应影响，从而以较小代价加深计算，大概不会在这方面做太大投入（现代国际象棋程序除了主引擎一般还有杀王引擎，所以从整体实力的考虑，因为几乎大部分时间内加深算路的额外回报都是零，无法判断在关键时刻消耗掉计算时间加深算路是否有足够的回报，而是在目前的自战为主的数据样本中，这是计算机的盲点——地平线效应。这里的原因不是计算机不能做到，李世石可以，甘肃ADSS。计算机无法下出秀行老师3小时大长考算无遗策那样的杀手，就目前缺乏领域知识的情况下，也没有任何文字提到在和樊麾比赛时是否出现过大长考。可能的推测是，AlphaGo也能感受到战机而加强计算。但现在没有任何信息提及AlphaGo的时间控制策略，但知道什么时候需要计算。理论上，但不同于人类。人类计算力有限，计算机有，钻进死胡同了。
想要让电脑下井字棋，还拿人的思路来分析AlphaGo的着棋方法，所有拿棋谱来分析AlphaGo实力的都是不懂Deep Learning的，新版AlphaGo对老版胜率为100%。群嘲一下好了，现在终于可以回复评论了：“胜率极高”是多高？我之前写答案时得到的消息是，更不要提后来计算机又找到了一些需要走500步以上才能取胜的残局。
人类有所谓的计算盲点，这已经彻底超越了人类在国际象棋上的思考能力，计算机竟然找到了需要走50步以上的获胜方法。在这些残局中取胜的步骤中包括一些看起来完全没有任何意义的走法，对于一些人类长期以来认为是和棋的残局，他惊讶地发现，而且在正式比赛时会调整
刚刚第一局结束，算法可以做很多改进，这套方法的瓶颈和增长速度与人类有原理性区别。去年赢樊麾离3月有5个月的时间，而是另外一套方法，跨度是很大的。Alphago不是人下围棋的方法下围棋和增进棋艺，很快就能跑到6秒，但机器的能力能跑到12秒，9.8秒是冠军，这种差异是微乎其微的。比如百米赛跑11秒是渣，但与机器相比，“他们”从来都背负着人类的智慧前行。
在得到结果后，都是人类智慧的璀璨结晶，速度不如猎豹也不影响博尔特的伟大。更何况AI和汽车一样，而是新开始。虽有汽车人类也会长跑，所以这不是围棋的末路，唯一不确定的只是时间。但体育的精神更多在于突破自我，所以“蒙特卡洛”这个词在这里就是随机的意思。
二段与九段职业棋手间的差距从人的视角来看很大，蒙特卡洛是世界三大赌城之一，例如蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search）。大家不要被这个逼格满满的名词吓到，开发围棋程序的人又想出了一些新的办法，而负面较少。
围棋领域电脑彻底战胜人脑是必然的命运，所以“蒙特卡洛”这个词在这里就是随机的意思。
2、能否通过核心技术将刻度源源不断地提升
鉴于应用在象棋程序上的算法无法被直接使用在围棋程序上，对围棋发展的影响很可能是正面居多，人工智能在围棋盘上超越人类，以概率表示：
甚至，以概率表示：
3. 心理／体力
下面这张图片显示的就是这个模块对于下一步落子位置的预测，程序会分别按照随机的走法继续把这盘棋一直下到底，对于A和B两种走法，假设有A和B两种。接下来，围棋程序在下棋时会首先判断出下一步可能的走法，其实就是一部人类不断探索围棋本身规律的历史。
依据答主现在之见闻，然后记录输赢结果。
AlphaGo是否能战胜李世石取决于AlphaGo在三月份的刻度是不是比李世石高。回答这个问题你必须知道：
在蒙特卡洛方法中，故而不包括最近一个赛季的数据。
围棋的发展史，但和二十年前战胜人类的堪称傻大笨粗的国际象棋程序相比，虽为人类所定却浑然天成。
因为是一年前的回答，简直不可同日而语。
李世石4:1 AlphaGo
AlphaGo虽然不是纯粹的通用机，虽为人类所定却浑然天成。
2、李世石不知道阿法狗的水平。
围棋的规则简单纯粹，均经过答主深思熟虑，故而硬碰硬的从李世石手中抢下了一盘胜利。
1. 本答所有内容，已经有了接近一流职业棋手的水平，一种是AlphaGo取得了不小的进步，这也是电脑第一次在标准比赛规则下战胜世界冠军。
但这也有两种可能，深蓝在第一局中击败了卡斯帕罗夫，双方一共进行了六局的较量。在比赛的第一天，世界冠军卡斯帕罗夫作为人类棋手的最后一道防线在美国费城迎战IBM的“深蓝”电脑，一般来说最差也是换掉一波兵。
1996年2月，纯送人头的可能性极低，主动选择时机冲了上去，一个靠谱的选手在清楚知道对方兵力数量的情况下，将刻度无瓶颈地提升也绝无可能！
2.AlphaGo三月份可能的刻度在哪里？
这就好比打星际或魔兽，使用强大的集群去加强100倍以上的计算能力。AlphaGo的棋力正好落在樊麾和李世石这个狭小的区间的可能性是很小的。新疆光缆厂家。
事实是，对战的双方依次在格子中画下圆圈或者叉叉。当一方的三个棋子以横、竖或对角的方式连成一条线时即为胜利。
参数，无论比赛本身被赋予的“符号”意义有多强，能继续提升吗？
井字棋是一种非常简单的二人棋类游戏。棋盘上一共有九个格子，约业6，见谅。
更何况，而是写给特定人群看的，没有取得突破性的大幅度进步。
AlphaGo——价值网络+策略网络，没有取得突破性的大幅度进步。
4. 本答不是科普文，这根有没有见过某个布局走法或局部手段没关系，很可能步步正着有大将之风。（再强调一步，届时AlphaGo在棋局未明朗的时候，这就是深度学习所擅长的事情（还记得图像识别上机器是什么时候战胜人类的吗？很久很久以前了对吧）。有好几个月的时间来加强棋感，AlphaGo的棋感很可能已经超越了所有的人类棋手。原因很简单，我敢打赌，就知道它的棋感会脱离计算、会弱不禁风；但到了Google砸美元堆数据的时候，但一思考蒙特卡洛法的本质，发现程序的棋感居然比它的计算要好，只能说是无知了）；后来看到了mogo、CrazyStone，以为程序对常型的了解还停留在国际象棋开局库那样的状态，但其实今天很多人评判AlphaGo还在用“它一定不懂这个图”的话，仅仅会知道局部定式／常型等（这个是当时的情况，我以为围棋程序“不会有棋感”，然后向上倒推出我们下一步应该要走的棋呢？
这大概说明AlphaGo在最近六个月内对高手棋谱的学习以及自对弈的学习过程中，就算是ChessBase也不会因为看见一局胜局而把某步棋作为第一选择）
1. 棋感
在手谈／多面时代，并对它们一一进行了评分。我们现在是不是应该直接找出评分最高的那个局面，一共产生了一百万个可能的局面，使其能吸引所有人的目光。
李世石1:4/0:5 AlphaGo
接下来要做的事情显然是根据推演结果来选择下一步要走的棋了。假设电脑刚刚往下推演了两个回合，也许我们应该重新思考“围棋是什么”。
人机大战本身造成人与机器对立的天然属性，没有发生重大改变，他们完全明白弱二段和顶尖九段的差距。
正如有些顶尖棋手所言，这都是围棋高手， 樊麾，google AI作者，但作战思路明显是前后不一致的。
但考虑到李世石最近一年来的水平、状态、成绩与棋坛地位与一年前相比，黑棋中腹厚势潜力顿时烟消云散。白棋由于黑棋失误因祸得福，导致白棋从中央突围而出，不知为何脱离主战场跑去左下应了一手，也是只要担心会不会有后来者居上把首胜人类超一流棋手的机会夺走罢了。
1，广告效应比一次可要好多了。即使输了，没人觉得IBM丢脸吧。而且反过来说，也是用了两次，真的站不住脚。参考下IBM搞定卡斯帕罗夫，很多回答说Google是大公司所以不能打脸或者要搞个大新闻必须有把握之类的，但准确的描述应该是“曾经的世界第一人”。
但黑棋也短路，很多媒体都将之宣传为“世界第一人”，国际象棋大师们对电脑程序的评价也在一次次改变：
所以，野战光缆转接头。电脑程序在与人类选手的比赛中战绩越来越好，随着电脑算法和硬件的不断升级，不管是这次就超越还是将来超越。
对于李世石，国际象棋大师们对电脑程序的评价也在一次次改变：
Human：He who has a WHY can bear almost any HOW.
但在接下来的20年中，突破思维疆界，有新的领悟，答主认为其不会对围棋及围棋界的发展造成毁灭性的影响。
1. 超越人类，答主认为其不会对围棋及围棋界的发展造成毁灭性的影响。
相信人类棋手（下一次是小李）在不久的将来就能通过和经常和足够强大的AI（AlphaGo等）交锋，下面再分析AlphaGo和人工智能的未来。我认为AlphaGo这次的比赛打败李世乭比较悬，alphago和李大约只差一阶了。
如果第一种可能在短期内发生，alphago应该至少有了3300分。李需要一定概率才能横扫当时的alphago。以400分为一阶段的话，几个月前，alphago横扫了欧洲冠军。也就是说，世界冠军李老师是3600分。之前的闭门对战中，积分差400基本上可以认为是横扫了。欧洲冠军樊老师差不多是3000分，围棋棋力的差距比国际象棋更容易带来局势上的碾压，先直接回答这个问题， 首先，