阿尔法狗计算能力的发展历程---阿尔法狗的计算力有多强

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于阿尔法狗计算能力的发展历程的问题，于是小编就整理了4个相关介绍阿尔法狗计算能力的发展历程的解答，让我们一起看看吧。

两个阿尔法狗对战结果谁会赢?还是会死机或者是根本无法下子？

阿尔法狗在电力充足的情况下，只要运算能力不超限就不会死机。现在阿尔法狗两盘皆赢，看来柯大师要取胜阿尔法狗有相当的困难：因为目前柯大师的心理状态不太好。 一个棋手不能保持心理状态的稳定，必败无疑。 其实，阿尔法狗也就是胜在这一点上，它不会因失败而气馁。只要保证它有充足的电能，不因为计算超限死机、它的【头脑永远是清醒的】。

打一个不太恰当的比方：一个电脑举重机 PK 一个举重运动员，在自选重量的情况下，举重运动员必败无疑！

九章能穷举围棋变化吗？能不能利用九章算法战胜阿尔法狗？

看来，你根本不知道九章是个啥啊！

九章不是经典（现在正用的）计算机系统，它玩不了“计算”，所以，你问的问题它没办法解决。

顺便说说，九章计算机，严格讲它不是计算机，它是做概率模型试验的实验器具，这次潘建伟团队做了个“采样”，将50全同单模压缩态输入100模式超低损耗干涉线路，利用100个高效单光子探测器进行高斯玻色采样，输出态空间维度达到了10的30次方，采样速率比最先进的超级计算机要快上10的14次方（百万亿）倍。

也就是说，九章并不做“计算”，而是“建模”，通过概率模型来“推测”结论，把数学问题转换成了物理问题，这样的问题今后会很多。而你提到的是个“排列组合”问题，量子计算机无法解决！

以目前的解决问题思路，别说九章，九十九章也不可能。九章下围棋肯定是这样的：同时射出180道红光（白子）和180道蓝光（黑子）（紫、黄也中），透过一堆不知道啥玩意的光路（反射、透射、折射一顿乱搅），看成像屏上蓝点多还是红点多，那个多，那个赢。一样多的话再随机整一道[偷笑]。你看这样算的多快，围棋当骰子玩[呲牙]。

以叠加态的说法，其实那些光线一闪，已经穷尽了围棋的所有组合！不过，只在此山中，云深不知处！我给出来了，你不知道怎么取，是你笨[呲牙]，让我给你取？天机不可泄露。

算命的嘴，跑堂的腿，快！

阿尔法狗和九章不在一个维度上，九章如果是博士生，阿尔法狗就是幼稚园小花朵，这是从知识容量分析。速度上九章如果是人类，阿尔法狗就是蚂蚁，所以没有可比性，亿万级别的差距。九章量子计算将带领人类进行Al革命，未来100年人类将从工业革命走进智能革命。

提这个问题，说明公众对九章量子计算机缺乏基本了解，头条上很多视频说的都是给外行看热闹的。

首先，九章算法其实正确的叫法应是对光量子进行玻色采样，并非发明了什么量子算法，而阿法狗围棋所使用的是人工智能强化学习算法（马尔可夫链蒙特卡洛采样和卷积神经网络），两者没有可比性。但要说计算九章也是有的，因为它拟合的是矩阵运算里的积合式运算，如果使用经典计算机当然数据量很大，但使用光量子进行物理测量，瞬间就可以得到结果，其实说白了就是针对某一个特殊问题的特殊解法而已。但是即使只是某个特殊解法，也是一大突破因为之前科学家们都认为量子计算机是无法模拟玻色采样的，但我们这次做到了。

围棋变数的数量级，是无法想象的，现阶段的计算设备根本够不上。所有人造设备的核心依然是以人脑的推演和惯有的逻辑作支撑的，运算速度并不能解质地解决这个问题。因此“够得着”的可能性只能基于对推演的突破和逻辑的重构。人工智能能够脱离人脑作核心设计的时候才能有更为显著的突破。科技的发展，达到这一层是必然的，时间问题。

阿尔法狗有可能当数学家吗？

题主的意思就是：人工智能能否自主的思考，并能解决列如数学，这种纯抽象的概念

我们先来看看阿尔方法大杀围棋界的背后机制吧。是两种方法——“深度学习网络”和“蒙特卡罗搜索树”的结合，①技术人员会一开始会给它大量的围棋数据分析记忆（形成一个策略网络） ②然后会进行自我对弈，强化第一步骤的策略网络 ③优化第二步骤，使得反应速度提升 ④运用蒙特卡罗来实现快速仿真 ⑤再次自我对弈，得到一个可以估算当前棋面的价值网络 ⑥最后实际作战时，就是上述几个步骤中得到的几个策略网络的使用，这样对于大局观和实时的情况都能比较

当然了这个也不是详细的过程，我也只能说个大概意思，毕竟不是人工智能的专家。但是如果让人工智能去搞数学，又是另一个方向了，而且非常困难，除去那些已有的数学理论，对于新数学的开拓和数学的难题攻克，我们人类能提供给它们的一手资料并不多。而且很多数学难题的解决并非依靠现有理论能够解决。很多时候，需要新的数学理论来帮助。

所以说，实现这一步，需要人工智能技术的再发展，难度肯定是巨大的，但还是有可能性。

有没有可能是这样的，它内部汇总了大量的程序步骤，每一种可能它都有下一步的程序？

我对这不懂，没学过程序。

但程序能出现自由意志，会思考多重问题，正是ai的发展方向。据说到达奇点后，瞬间会成为大智慧者，神的存在，数学家又算什么呢？

阿尔法元无师自通却完爆阿尔法狗，你怎么看？

看到这个问题，只能说阿尔法元真的很强大，人工智能真的很强大。作为工具，未来或者现在，人工智能一定是人类的得力助手。

今天凌晨一点，《自然》杂志社上一篇论文引起了广泛关注，今年5月退役的AlphaGo现如今有了最强版AlphaGo Zero。AlphaGo可以打败中国棋手柯洁，而AlphaGo Zero可以打败AlphaGO。

最强版的AlphaGo ，其厉害之处在于，它可以“自学成才”。论文里提到，阿尔法元（即AlphaGO Zero）没有使用到任何人类围棋数据，只是在自我博弈中学习了三天，就轻松击败了AlphaGo。而经过40天的训练后，它击败了“Master”版本的AlphaGo（与柯洁对战的版本）。

虽然现在阿尔法元只是用在下围棋上，不过论文中也表示，人工智能将成为创造力高于人类的存在，并帮助我们解决人类面临的一些最重要的挑战。一些类似围棋的技术，比如说，蛋白质折叠、减少能源消耗或寻找革命性的新材料等问题，将得到解决。

据外媒报道，由Google子公司DeepMind子公司研发的围棋人工智能程序AlphaGo(阿尔法狗)获得了巨大的更新，使其变得比以往任何时候都更加智能，而且可能更为复杂。在《自然》发表的一篇文章中，该公司透露最新版本的AI——AlphaGo Zero，不需要进行人力培训，以使自己更好，甚至可以打败自己的过去版本。

该公司表示，AlphaGo Zero的研发与其前身有很大不同。研究团队不是根据已知的人类发展战略使AI智能化，而是经过短暂的训练使软件能够轻松击败此前的版本。 AlphaGo Zero能不断更新自己的游戏知识，越来越好。

经过三天的不间断比赛，Zero能够击败去年已经战胜人类围棋世界冠军的AlphaGo版本。事实上，AlphaGo Zero连续赢得了100场比赛，取得全胜战绩。

AlphaGo Zero的主要研发程序员David Silver在新闻发布会上解释说：“通过不使用人类数据 - 通过不以任何方式使用人力知识，我们实际上已经消除了人类知识的限制。因此，它能够从第一原则创造知识。”

简而言之，通过不试图模仿最好的人类围棋选手，AlphaGo Zero实际上消除了任何偏见或疏忽，从而创造出更为纯粹的策略。

到此，以上就是小编对于阿尔法狗计算能力的发展历程的问题就介绍到这了，希望介绍关于阿尔法狗计算能力的发展历程的4点解答对大家有用。