人工智慧是怎樣落棋子的

2022-12-23 02:16:47 字數 870 閱讀 3652

1樓:匿名使用者

通過兩個大腦來運作的

第一大腦: 落子選擇器 (move picker)alphago的第一個神經網路大腦是「監督學習的策略網路(policy network)」 ,觀察棋盤佈局企圖找到最佳的下一步。事實上,它**每一個合法下一步的最佳概率,那麼最前面猜測的就是那個概率最高的。

你可以理解成「落子選擇器」

第二大腦:棋局評估器 (position evaluator)alphago的第二個大腦相對於落子選擇器是回答另一個問題。不是去猜測具體下一步,它**每一個棋手贏棋的可能,在給定棋子位置情況下。

這「局面評估器」就是**中提到的「價值網路(value network)」,通過整體局面判斷來輔助落子選擇器。這個判斷僅僅是大概的,但對於閱讀速度提高很有幫助。通過分類潛在的未來局面的「好」與「壞」,alphago能夠決定是否通過特殊變種去深入閱讀。

如果局面評估器說這個特殊變種不行,那麼ai就跳過閱讀在這一條線上的任何更多落子。

2樓:疲馬暮途

就像你用手機玩「象棋」。

程式設計師事先將收集的棋譜,輸入電腦。

計算機利用自己強大的計算能力,根據人類棋手的招數,在那些棋譜之中,尋找相應的套路,按部就班,見招拆招。

人會輸掉,因為:

1、記憶能力有限,古往今來,那麼多招數、套路,想要「推陳出新」不容易,而且還要「很高明」,還要純粹靠當時「靈機一動」,基本上是不可能的。

2、人不是機器,有感情,有情緒,自然會有精神壓力,會覺得心累,也就容易犯錯誤。

ps:目前來說,電腦多麼厲害,還是沒有自己真正的智慧,我們人類,還沒有被【完全】淘汰。

(只淘汰了一部分——很多工作單位,被電腦搶走了。所以,現在「畢業=失業」,不只是因為「人太多了」。)

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