阿爾法狗是如何進化的？

有必要將Alpha GO與醫療，機械人技術等相結合。

AlphaGo 是由英國倫敦谷歌 DeepMind 公司的 David Silver、Aija Huang 和 Damith Hassabis 及其團隊開發的 Go AI 程式。

2015年10月，Alpha Go以5：0擊敗歐洲圍棋冠軍、職業二段選手范路。2016年3月，他挑戰圍棋世界冠軍、職業九段選手李世石。

根據賽程安排，這五場比賽將在3月9日、10日、12日、13日和15日舉行，即使一方先贏三場，也會打滿五場比賽。 最終，“戰爭”以4：1結束。

2016年3月27日，AlphaGo確認挑戰《星際爭霸2》。 自2016年12月29日晚以來，一名註冊為“大師”並標記為南韓九段的“網路棋手”先後 Yicheng.com Yehu.com“踢大廳”。 從2016年12月29日晚到2017年1月4日晚，大師對陣人類頂級大師的戰績為60勝0負。

在決賽之前，大師透露“他”是AlphaGo。

2017年5月23日至27日，柯潔與Alphago在“中國烏鎮圍棋峰會”上對弈。 5月23日、25日、27日，阿爾法狗三次擊敗柯潔。 27日賽後，有訊息稱Alphago將退役。

2017 年 10 月 18 日，DeepMind 團隊宣布了最強的 AlphaGo 版本，代號為 AlphaGo Zero。 它的獨特秘訣是“自學成才”。 而且，它是從一張白紙開始，從零開始學習，並在短短3天內成為頂級大師。

Alpha Dog之所以能夠在不依賴人類知識的情況下成功學習，關鍵在於圍棋有明確的規則，是一種客觀的遊戲。 不需要人類的主觀判斷，機器按照西洋棋的規則下棋，最終的棋局有明確的結果。

這樣一來，Alpha Dog的學習就不需要人工干預了，可以完全自動化地進行大量的練習。 Alpha Dog的成功是自學方法的突破，也是哲學實踐測試的成功。

人類的社交活動或AI遊戲需要練習，以不斷提高效率和效能。 練習總是需要在一定的規則內進行，這是基礎，例如穩定的社會，現代銀行體系，圍棋的下棋和最終遊戲的規則。 在實踐方面，人類本能地借鑑前人的一些經驗作為一種思維方式。

與以前的Alphago版本不同，這個版本的AlphagoZero完全不受人類思維的束縛，因此被認為是一種創新的人工智慧。 Alphagozero的能力得到了質的提高。 最大的區別是跟蹤，它不再需要人工資料。

換句話說，它從一開始就沒有接觸過人類的西洋棋遊戲。 研發團隊只是讓它隨意在棋盤上下棋，然後下自己的棋。

功能： 1.AlphaGo本身是谷歌開發的ATIFIALINTELLIGENCE，即AI，它根據一定的方法計算出斷開連線的人的近似水平，然後做出相應的操作水平，包括意識。 這樣一來，程英舟就可以大方解決一些人下線的現象，現有的AI坑遍布全場。

2.其獨特的秘訣是“自學成才”。 而且，它是從一幢立而來的，零基礎學習，在短短3天內，就成為了頂尖的高手。

Alphagozero使用一種新的強化學習方法將自己變成老師。 起初，系統甚至不知道圍棋是什麼，而是從單一的神經網路開始，通過神經網路強大的搜尋演算法玩自己的遊戲。

隨著自我博弈的增加，神經網路逐漸調整，提高採取下一步並最終贏得遊戲的能力。 更重要的是，隨著訓練的深入，DeepMind團隊發現AlphaGozero也獨立發現了遊戲規則，並提出了新的策略，為古老的圍棋遊戲帶來了新的見解。

經過3天的自學，我擊敗了舊版本的alphago

AlphaGo Zero在三個方面也與其前身有很大不同。

Alphago-Zero的訓練時間表。

首先，AlphaGo Zero只使用棋盤上的黑白作為輸入，而前身則包含少量人工設計的特徵輸入。

其次，alphagozero只使用乙個神經網路。 在以前的版本中，alphago 使用"策略網路"選擇下一步，以及使用"價值網路"每走一步後都會找到贏家。 在新版本中，兩個神經網路已合二為一，使其能夠更有效地進行訓練和評估。

第三，alphagozero沒有使用快速、隨機的遍歷方法。 在以前的版本中，AlphaGo使用快速移動方法來確定哪個玩家將從當前情況下贏得比賽。 取而代之的是，新版本依靠其高質量的神經網路來評估西洋棋的情況。

Alphago幾個版本的排名情況。

根據Hassabis和Silva的說法，這些差異幫助新版AlphaGo改進了系統，演算法的變化使系統更強大，更有效。

經過短短3天的自我訓練，AlphaGo Zero以100：0的戰績擊敗了此前擊敗李世石的舊版Alphago。 經過40天的自我訓練，AlphaGo Zero再次擊敗了AlphaGo Master版本。

master"他擊敗了世界頂級圍棋選手，包括世界排名第一的柯傑。

對於以人工智慧推動人類社會進步為使命的Deepmind來說，圍棋並不是AlphaGo的終極意義，他們的目標始終是用AlphaGo創造乙個探索宇宙的通用終極工具。 alphagozero的改進，讓Deepmind看到了用人工智慧技術改變人類命運的突破。 他們目前正在積極與英國的醫療機構以及電力和能源部門合作，以改善患者護理和能源效率。

時代的步伐越來越快，科技進步的速度也越來越快......

也許有一天，技術的研發會被乙個組織者和一群智慧型機械人所取代......

在這個時代，科技讓生活變得更加便捷。

阿爾法狗在進化中預示著什麼？

這不得不讓人感嘆，隨著科技的進步，面對人工智慧的飛速發展，你的家會是什麼樣子？ 究竟什麼是智慧型家居？ 它給我們帶來了什麼？

智慧型家居是利用網路通訊技術、自動控制技術、音訊控制等技術，打造乙個安全性、舒適性、藝術性、便利性的住宅平台，實現更高效的家庭日程管理。 隨著科技的進步，智慧型家居也從以前的照明遙控器、電氣遙控器和電動窗簾控制創新到家庭安防報警、背景**、可視對講、門禁指紋控制等領域。 不難看出，智慧型家居幾乎覆蓋了所有傳統弱電行業，吸引了各品牌企業進入智慧型家居市場。

對於懶惰的晚期癌症患者來說，做飯無疑是最大的挑戰，所以有乙隻聰明的手幫你做一頓美味的飯菜，將是最幸福的事情。 英國Moley Robotics公司展示了其最新的黑科技——機械人廚房系統，它號稱是“全球首款自動化廚房”，實現全自動烹飪體驗，未來烹飪等小事就留給你了。 他不僅可以製作2000種食物，而且還會逐漸增加選單。

你甚至可以請乙個真正的大廚做飯，機械人的視覺系統會捕捉並記錄主人的動作、時間，然後生成一套你自己的烹飪程式，最後清理廚房，所有這些都可以由機械人控制在你指尖。 這是逆天而行！ 有木頭，有啊！

今年5月，當人們還在狂熱地追逐Alpha Dog時，這一切都改變了，Alphago再次登上了世界頂級科學雜誌《自然》的封面。 原來，倫敦當地時間10月18日，Deepmind團隊公布了AlphaGo最強版本，代號為AlphaGo Zero。

據說，這個alphago zero以100：0的壓倒性優勢擊敗了原來的alphago，與原來的不同，這次它的獨特秘訣是“自學成才”。 完全自學，從零開始學習，短短3天就成為頂級高手。

之前版本的 alphago 是通過將數百萬人類圍棋專家與監督學習相結合進行強化學習的自我訓練。 經過數月的訓練，依託多台機器和48個TPU，AlphaGo Zero的能力在此基礎上得到了質的提公升，不再需要人工資料，只使用一台機器和4個TPU，大大節省了資源。

Zero的成功主要歸功於更新後的神經網路和搜尋演算法的重組，隨著訓練的深入，系統的效能也在一點一點地提高。 自我博弈的結果也越來越好，同時，神經網路也越來越準確。 所以，輕鬆擊敗了原來的阿爾法狗。