人工智能下围棋
人工智能下围棋
围棋是一种源于中国的策略棋类游戏，以黑白二色的棋子在19×19的棋盘上行棋。这个游戏由于其高复杂性和完备性，长期以来吸引了很多研究围棋的科学家和计算机程序员的注意。在人工智能的发展下，围棋领域也得到了长足的进展。
传统算法的挑战
在传统算法下，围棋一直被认为是一种难以攻克的游戏。主要原因在于，棋盘非常大，棋子的数量也非常多，导致了棋盘上的位置数量达到了10的170次方。这样的数量对于传统的计算机而言是难以承受的。
AlphaGo的问世
2016年，DeepMind的研究员在围棋中首次超越人类，利用人工神经网络算法开发了AlphaGo程序。它通过双重神经网络进行学习，经过上万次的自我博弈和与人类围棋棋手的对局，最终成为了人工智能围棋的新标杆。
AlphaGo Zero的出现
2017年，DeepMind推出了更加强大的人工智能围棋程序——AlphaGo Zero。与AlphaGo不同，它没有使用人类棋谱作为参考，完全自我学习，并最终在与AlphaGo自我博弈中获得了胜利。这也证明了“无师自通”这一概念在人工智能学习中的有效性。
人工智能围棋的未来
AlphaGo系列程序的问世，让人工智能在围棋领域取得了长足进展。但是，除了围棋之外，还有很多其他的棋类游戏和智力竞赛需要人工智能来探索。人工智能领域的发展也将会给更多领域带来更多的突破和可能性。