世纪对弈——AlphaGo围棋胜利的深度透视_图文.ppt
围棋人机大战的启示
围棋人机大战的启示本月最吸引眼球的事件之一，是AlphaGo与李世乭的五番棋大战。
最终，人工智慧完胜人类顶尖棋手。
这次对弈无论是结局还是过程，都让人感到震撼。
赛前外界的猜测比较分化。
懂技术的坚决看好机器，会下棋的一般都认为李世乭将横扫对手。
我围棋水平很业余，但好歹会下，所以也看好人类。
但是，我的看法在第一盘就被完全逆转。
AlphaGo所表现出的深谋远虑，决不是人类可以企及的。
即便不懂技术也不会下棋的人，只要耐心看完第一盘的直播，再综合一些信息，也会得出同样的结论。
在第一盘中，白（AlphaGo）在第80手吃掉黑掉中上两子，网上讲解的职业棋手都说这一手是臭棋，认为电脑的大局观不行。
确实，白棋似乎有更重要的地方可以走。
白右边大龙还没活，左上角的空可能被黑掏掉，左下星位在黑棋右测厚势面前显得非常单薄。
李世乭在81手正是攻击这颗白子，看起来气势如虹。
此时，观棋的绝大部分职业选手和业余菜鸟都认为黑棋优势明显。
有位高手甚至说，李世乭下好了可以赢20目。
但接下的走势完全出乎意料。
白棋先在左下活出一块，然后打入黑棋右侧空地，占住右下角后，又先手吃掉了右上三子，再点住左上的三三位置。
局面一下变成李世乭要大败了。
而在这一过程中，讲棋的职业选手还在评论机器哪手下得有问题，到很晚才发现“优势局面”已经被逆转。
而AlphaGo团队的负责人赛后透露，机器在第一盘始终认为自己处于领先地位。
也就是说，它不认为自己是逆转取胜，人类以为的优势局面在它眼里根本不存在。
不懂棋的人也可以看出，AlphaGo的计算能力与人类不在一个层面上。
据介绍，对手每走一步，AlphaGo都会找出可能的应手并推演到终局，瞬间形成几百万种局面，然后选择胜率最高的那个。
这种计算能力，人类先天没有，后天怎么努力也练不出来。
所以在第一盘结束后，我就认为李世乭要悲剧了。
李世乭是顶尖的人类高手，有如那吕温侯：头戴三叉束发紫金冠，体挂西川红绵百花袍，身披兽面吞头连环铠，腰系勒甲玲珑狮蛮带，看上去八面威风，不可一世。
人机大战(AlphaGo)
• AlphaGo——有棋风的“深度思考者”
• 围棋一直被看做是人类最后的智力竞技高地。据估算，围 棋的可能下法数量超越了可观测宇宙范围内的原子总数， 显然“深蓝”式的硬算在围棋上行不通。 • 今年1月，美国谷歌公司旗下的人工智能公司“深度思维” 在《自然》杂志上报告说，该公司研发的AlphaGo人工智 能程序去年10月以5：0战胜欧洲围棋冠军樊麾，这是人工 智能程序首次在不让子的情况下战胜人类围棋选手。 • 开战前，韩国棋手李世石对记者表示，AlphaGo实力难与 自己相争，自己将以4：1或者5：0取胜，如不出现失误， 将100%获胜。 • 事实给了李世石一个否定的回答：NO!!!
人机大战的影响
• 而对于很多人担心的人工智能未来会否对人类产 生威胁，AlphaGo开发者哈萨比斯称，希望人工 智能更多地为人类服务，在保证人工智能发展的 基础上，一定站在道德观上去考虑。这给人类带 来另一个憧憬，人工智能正如工业革命之后的一 切技术创新，将造福于人类，或许在未来的某一 天，“阿尔法医疗”、“阿尔法交通”、“阿尔 法教育”等也出现在我们的生活之中。
谢谢观看！
人机大战里程碑 AlphaGo完胜围棋世界冠军
• 2016年3月9日起，围棋世 界冠军李世石（韩国）与 谷歌计算机围棋程序“阿 尔法围棋”（AlphaGo）进 行围棋人机大战。截止3月 15日，李世石不敌人工智 能“阿尔法围棋”，以总 比分1:4落败。
《未来战警》
无 人 机
目录
人机大战的历史
人机大战的启示
人机大战的启示
• 逻辑上说，在这样的对局中，机器获胜只是时间 问题。事实上也早在30多年前，人工智能研究刚 刚起步的时候，就有人做此断言。但即使机器最 终获胜，体现的也依然是人类智慧。或者说，是 更多人的智慧打败了一个人的智慧，仅此而已。 所谓“机器战胜了人类”，本质上就是一个伪命 题。正如谷歌董事长施密特所说，这次无论谁胜 谁负，实际上都是人类的胜利，正是因为人类的 努力，才让机器学习有了现在的进展和突破。
人工智能PPT课件 (4)全文
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工业机器人：
语言识别
日本发那科（FANUC）
2器人(希腊神话中的大力神)，是美国武器合约商波士顿 动力公司为美军研制的世界最先进人形机器人。阿特拉斯机器人身 高1.9米，体重150千克，由头部、躯干和四肢组成，像人类一样用 双腿直立行走。这一机器人将来或许能像人一样在危险环境下进行 救援工作。
美国TALON“魔抓”机器人
Atlas人形机器人
美军研制的TALON（魔爪小型移动机器人），曾在美国 “9.11”事件中用于在倒塌的世界贸易中心寻找遇难者及残骸， 并被部署到阿富汗和伊拉克协助简易爆炸装置的检测和清除 任务。
美国研制的世界上首款人形作战机器人， 可以实现自主双腿行走，并规划行走路线， 其控制系统能够在外力作用下依然能保持单 腿站立平衡。
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大忽悠：强人工智能即将实现
强人工智能，是真正的像人类的 思考和决策，目前的典型例子都 是在电影里。
实际上，目前所有的人工智能领 域取得进展的领域都是在弱人工 智能上。
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问题：谈谈你对人工智能发展及应用 的认识？
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科技
二、人工智能发展成果
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谷歌人工智能AlphaGo 战胜围棋冠军
1997年，国际象棋AI第一次打败顶尖的人类；2006年， 人类最后一次打败顶尖的国际象棋AI。此后欧美传统 里的顶级人类智力试金石，在电脑面前终于一败涂地， 应了四十多年前计算机科学家的预言。 这一刻，全世界都震惊了。这可是围棋！人类最复杂 的博弈游戏，变化方式超过了宇宙中的原子数。自 2006年人类在国际象棋上败给AI以来，围棋被视为人 类智慧坚守的最后一块阵地。
围棋入门课件(幻灯片)_图文
12.“打二还一”类
图1 黑下在A点吃掉白二子（如图2），黑可马上 下在图2中的B点回吃黑一子，形成图3，这个 过程称为“打二还一”
图1
图2
图3
同类见下诸图,白先提，后黑反提（说出各图名称 ）
13. 终局 当轮到下棋的一方认为没有棋可下时，可视
盛唐时期的围棋十分兴盛，朝中设立“棋待诏”
清康乾盛世也是围棋的一个顶峰。人才辈出。 如棋圣黄龙士，大器晚成的徐星友，绝代双雕 范西平、施襄夏……
五.围棋的现状 1.国内
新中国成立后，在周总理和（特别是）陈毅等领导的 大力倡导下，围棋蓬勃发展，水平达到空前高度。人 才灿若繁星。
学习围棋的人数以几何级数递增 少年万人争过独木桥——梦想成为职业棋手。 各类杯赛众多
（4）大眼的气数 图A 由3个交叉点
构成的大眼是3气 图B 由4个交叉点
构成的大眼是5气 图C 由5个交叉点
构成的大眼是8气 图D 由6个交叉点
构成的大眼是12气 三3、四5、五8、六12
6. 对杀的规律 （1）对杀双方无公气或只有一口公气时 a 长气杀短气（上左图） b 气数相等则先下手为强
7.“死子” 无气的棋子是死的，应马上由对方从棋盘上拿 （又称“提掉”）掉，俗称“吃子”
8.“眼” （见右图） 由一方棋子围住的交叉点称为“眼”
9.禁入点 如果下上子后，使得有部分棋子没有气，这样 的点是不许下的，称为禁入点；
10.疑似禁入点 如下子后，使双方的棋子都没有气，（如下左 图白1）是可以下的，不是禁入点；且下后吃 掉对方无气的子（如下右图）
要点使其无法做出两眼
如右图的白1，黑2不能 让其连回，白3断形成金鸡独立，杀黑
围棋基础入门_图文
棋子的生存条件―“气”
没有“气”的棋子叫“死子 ”，也就是说，只有无 “气”的“死子”才可以被 提，棋盘上任何一个 棋子，只要它还有一 口“气”数，那它就依 然可以放置在棋盘上 。
“打”与“吃”
但白方却为提掉黑棋作了准 备，只要白方下一着棋落 在A位，那么黑一子即可 被“提”。 在围棋中，我们把象 白1这样的着子，即下子 后把对方一子或若干棋子 包围成仅剩一口“气”的状 态，（如对方置之不理， 再下一着即可将被围的棋 子提取），称为“打”。通 常也称为“打吃”。
倒扑是牺牲自己少数的子来吃掉对方更多子的一种方法。
白下在A点就会吃掉3个黑子 此形状下在A点就会变成左 边的棋形
6、扑与倒扑 ：
棋理棋诀：
“敌之要点既我之要点” 棋谚“敌之要点既我之要点”的意思是说：在判
断要点时，可以站在对方的立场上走棋， 对方必须走的必须占据的点，往往就是我 方必须要占据的要点。
“打”与“吃”是两个不同的概念
“打”与“吃”
吃子的
术语
①双吃 ②门吃 ③抱吃 ④征子 ⑤封——枷 ⑥扑与倒扑 ⑦接不归 ⑧边角吃子要领 ⑨比气 ⑩逃子
1、双吃 ：
下一个子后，同 时使对方两个 子或两部分棋 子被打吃。
1、双吃 ：
黑1并没有直接双打 吃，但接下来总能吃 到白棋一处，也属于 双打吃
1、双吃 ：
黑先
2、门吃：
找到对方的断点，像门一样把对方的棋关 在里面，叫做门吃
2、门吃：
黑先
3、抱吃：
把对方的棋子往 自己棋子多的 地方赶，像怀 抱一样把对方 的子圈起来， 叫做抱吃。
3、抱吃：
黑先
从两边连续打 吃，使对方 只剩一口气 ，直到最后 把对方都吃 掉的着法叫 做“征子”，俗 称“扭羊头”。
围棋基础入门(图解)
围棋基础入门中国古代有四大才艺“琴棋书画”。
其中的“棋”就是围棋，是我国的国粹之一。
围棋不仅是一门科学，还是一门艺术，它可以最大限度地开发智力，启迪思维，锻炼头脑，陶冶情操。
在围棋的对弈中，包含着形象思维、逻辑思维的创作。
它能增强机械记忆和理解记忆，也能提高人们的计算本领。
所以古往今来，围棋的魅力长久不衰。
虽然说围棋是一种智力游戏，想要学会却并不困难，只要懂得一些规则就可以在棋盘上对弈了。
但是想要懂得围棋的乐趣，就不仅是规则那么简单了。
本篇介绍的是初级围棋知识，学会本篇将会达到业余15级左右的水平，可以下一些简单的对局。
认识围棋认识围棋围棋起源于中国古代。
推测起源时间为大约公元前6世纪。
传说尧的儿子丹朱顽劣，尧发明围棋以教育丹朱，陶冶其性情。
围棋的最早可靠记载见于春秋时期的《左传》。
战国时期的弈秋是见于史籍的第一位棋手。
南北朝时候，棋盘定型为现在的19道棋盘，并且出现了评定棋手水平的围棋九品制。
围棋逐渐成为中国古代知识阶层修身养性的一项必修课目，为“琴棋书画”四艺之一。
唐代出现了棋待诏官职。
著名棋手王积薪作“围棋十诀”在现代围棋中依旧适用。
清朝初年，出现了中国古代围棋的发展一个高峰期。
大批著名棋手涌现，留下大量名局棋谱，如黄龙士与徐星友的“血泪篇”，施襄夏与范西屏的“当湖十局”。
同时，围棋理论的研究亦达到一个高峰，代表作有徐星友的《兼山堂弈谱》和施襄夏的《弈理指归》等。
但随后，中国围棋渐渐衰微，围棋发展的中心也转移到日本。
围棋在公元7世纪传入日本，很快就流行于宫廷和贵族之中。
战国末期，丰臣秀吉设立“棋所”，德川幕府时代，出现了在天皇或将军面前对弈的“御城棋”，日本围棋逐渐兴盛，出现了本因坊，安井，井上，林等围棋世家。
其中坊门尤其人才辈出，先后出现了道策、丈和、秀和、秀策、秀甫、秀荣等杰出棋士。
日本围棋由于废除了中国古代围棋的座子制(古代中国围棋是放四个座子，就是两黑两白放在对角星的位置上，双方在这个基础上开始布局)，布局理论得以极大发展。
围棋ppt课件
介绍一些历史上著名的围棋对局，分析其战略、战术及局势发展的高潮与结果 ，让学员感受到围棋的魅力。
名局解析
总结词
分析名局的思路和技巧
详细描述
选取一局经典名局，深入剖析对局的每一步，讲解双方的战术与策略、局势变化 及最终胜负的原因，帮助学员领悟围棋的博大精深。
名局反思
总结词
总结名局中的经验教训
围棋的起源
围棋起源于中国，是中华民族古老的文化遗产之 一。
古代围棋
在古代，围棋是文人雅士的必修课，也是历代皇 帝的必修课，体现了古代社会的文化底蕴。
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现代围棋
现代围棋在中国的普及和发展更是迅猛，中国在 世界围棋大赛中的成绩也十分突出。
围棋的智慧与哲学
围棋的智慧
围棋是一种策略性游戏，需要运用逻辑思维、判断力、决策能力 等多种智慧。
详细描述
在围棋中，围地是建立优势的重要手段之一。通过合理布局和扩展自己的势力范围，可以 尽可能多地占据棋盘上的交叉点。而破地则是通过攻击对方的棋子或势力范围，破坏其布 局，从而获得更多的地盘或掌握棋局的主动权。
总结词
围地需要注重布局和扩展，破地需要准确判断形势和寻找对方的弱点。
劫争与打劫
01
总结词
围棋的未来发展
随着互联网技术的发展，围棋将会更加普及，未来围棋将会更加多元 化和国际化。
THANK劫，从而形成循环反 复的对杀局面；打劫则是指在对杀过程中，一方选择劫争 ，另一方选择不应劫。
02 03
详细描述
在围棋中，劫争是一种非常复杂且重要的战术。劫争需要 在对杀过程中不断计算和判断形势，以及寻找对方的弱点 。打劫的一方需要在合适的时候选择劫争，而应对的一方 则需要准确判断形势并选择不应劫。
alphago使用的主要算法
alphago使用的主要算法
AlphaGo是一种强大的人工智能系统，企图击败世界上最强大的人类围棋棋手。
它使用了一种叫做“深度强化学习”的复杂机器学习算法，它利用包括计算机视觉、自然语言处理和游戏决策逻辑在内的众多组件，在一定的范围内，能够像人类一样进行推理，识别游戏的正确策略，从而使用最佳位置移动棋子使得获胜的可能性更大。
AlphaGo使用的主要算法包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）以及单步迁移算法等。
其中，卷积神经网络（CNN）是一种由多个层次组成的网络结构，用于识别图像中特定的模式，而递归神经网络（RNN）则是一种神经网络，可用于模拟大脑的记忆和更深层
次的学习过程，它的示例可以帮助AlphaGo识别不同的棋局，以及分析每一步棋的正确策略，从而帮助它赢取比赛。
此外，AlphaGo还使用单步迁移算法，让它根据局面分析出当前最有可能赢得游戏的移动，以及移动最有可能带来胜利的情况。
这些算法在AlphaGo中共同起作用，使它能够为每一步棋做出深思熟虑的判断，并做出正确的决定。
CNN让 AlphaGo够识别图像中的模式，而RNN让它能够模拟人类大脑的学习过程，从而识别棋局的正确策略。
最后，单步迁移算法则可以帮助AlphaGo做出有利的决策，从而推动其一步步击败世界上的人类强棋手。
总的来说，AlphaGo的机器学习算法可以说是一个复杂而有效的系统，通过使用卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）以及单
步迁移算法，AlphaGo能够模拟人类大脑进行推理和抉择，最终帮助
它赢取比赛。
这种算法的使用，也让人们能够更好地理解机器学习，从而推动更多人工智能技术的发展。