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阿尔法围棋程序

谷歌为AlphaGo设计了两个神经网络：“决策网络”（policynetwork）负责选择下一步走法，“值网络”（valuenetwork）则预测比赛胜利方，用人类围棋高手的三千万步围棋走法训练神经网络。与此同时，AlphaGo也自行研究新战略，在它的神经网络之间运行了数千局围棋，利用反复试验调整连接点，完成了大量研究工作。

1.走棋网络（PolicyNetwork），给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。

2.快速走子（Fastrollout），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（ValueNetwork），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。

4.蒙特卡罗树搜索（MonteCarloTreeSearch，MCTS），把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统。

谷歌阿尔法围棋app玩法

粗通围棋的人应该明白，经过一些基础的训练，对局者就可以大致判断出哪些着法合理，哪些着法不必考虑，顶尖高手更是长于对一步棋的价值的判断。然而，包括阿尔法在内的电脑却不具备这种“举一反三”的能力。据悉，“阿尔法围棋”拥有15万职业棋手的棋谱、上百万业余棋手的棋谱、自我对弈3000万局，颇有些水滴石穿、笨鸟先飞的味道。打个比方，在一片沙滩上找到几个足球对于人类而言易如反掌，可是“阿尔法狗们”却需要试着排除每一粒沙子，只不过他们判断沙子的速度非常之快。围棋人工智能的突破的确令人惊叹，但目前看来它似乎更多还是一种量的累积，而非质的飞跃。

陈毅元帅说：棋虽小道，品德最尊。围棋的确很“小”，它毕竟只是一种智力游戏。然而，围棋之博大精深，又令人惊叹。喜欢军事的人从中体会到“三十六计”，哲学家从大小、取舍、厚薄、实地和厚势中品味人生的道理……一万个人的眼中，有一万种围棋。

围棋有胜负，但胜负绝不是它的全部。“手谈”的最大魅力，在于棋逢对手、与人交流。跟一个人下棋，能够知道他的脾气、秉性、喜怒哀乐，了解他的习惯动作，感受他眼神中的杀气。没有了纸扇轻摇，没有了摇头晃脑，没有了那一次次令人痛断肝肠的“打勺”，对弈的乐趣也要大打折扣。

最近超火爆的Master是谁今天终于揭晓了，就是谷歌的一场营销，是之前的AlphaGo，小编特意为大家带来了一款最新的谷歌阿尔法围棋app，在这个平台上面玩围棋，更加精彩。玩家职业大亨汉化补丁1.0 游侠版