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谷歌阿爾法圍棋升級測試版，是谷歌最新的推出的官方的Alphago2.0版本，最新的智能圍棋機器人，已經橫掃全球60位圍棋游戲高手，喜歡的朋友就快來試試吧！

游戲介紹

Alphago(中文名稱為阿爾法圍棋或阿爾法狗)是由英國倫敦Google DeepMind開發(fā)的人工智能圍棋程序，成為第一個不借助讓子，在全尺寸19×19的棋盤上擊敗職業(yè)圍棋棋手的電腦圍棋程序，也是人工智能與人類智慧的一大挑戰(zhàn)。

游戲玩法

經過不斷的進步，AlphaGo在很多局部的定型，以及布局的配置上有很多自己的看法，我個人的實力是不足以詳細介紹給大家的，所以我們專門邀請了世界冠軍古力九段，以及世界冠軍周睿羊來九段對這幾盤棋進行了深入的研究，在研究的過程中，很多AlphaGo的新招法，給了他們許多的啟發(fā)，這些啟發(fā)不光是技術上的，更多的是對圍棋的一種新的理解，一種更加自由的和開放性的想法以及思路，當然在實際運用上不一定立刻就會獲得好的效果，但從長遠看。一定會對整個圍棋技術的進步起到積極的作用。

您可能已經發(fā)現(xiàn)，有別於傳統(tǒng)的黑棋第一步下在右上角，此次的解說經常會有黑棋第一步下在左下角的情況，這樣做的原因在於，我們想以AlphaGo的視角，更好的還原AlphaGo對局時的變化，所以我們所用的都是AlphaGo的原始棋譜。您將要看到的李世石與AlphaGo的五盤棋則是以Aja Huang博士行棋的方向來寫的。

我個人建議大家最好邊將棋譜以及變化圖擺在棋盤上，因為AlphaGo的自戰(zhàn)對局實在太復雜，將棋譜呈現(xiàn)在棋盤上可以更好的明白解說。

安裝方法

1、下載游戲zip文件夾

2、點擊游戲啟動程序即可開始游戲

阿爾法圍棋介紹

阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程序。其主要工作原理是“深度學習”。“深度學習”是指多層的人工神經網絡和訓練它的方法。一層神經網絡會把大量矩陣數字作為輸入，通過非線性激活方法取權重，再產生另一個數據集合作為輸出。這就像生物神經大腦的工作機理一樣，通過合適的矩陣數量，多層組織鏈接一起，形成神經網絡“大腦”進行精準復雜的處理，就像人們識別物體標注圖片一樣。

這個程序主要包括4個部分：

1. 走棋網絡（Policy Network），給定當前局面，預測/采樣下一步的走棋。

2. 快速走子（Fast rollout），目標和1一樣，但在適當犧牲走棋質量的條件下，速度要比1快1000倍。

3. 估值網絡（Value Network），給定當前局面，估計是白勝還是黑勝。

4. 蒙特卡羅樹搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS），把以上這三個部分連起來，形成一個完整的系統(tǒng)