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內容簡介:

• 已追蹤作者：[ 修改 ]

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  作者： 章茂森, 田磊/主編    新功能介紹
• 出版社：旗林文化    新功能介紹
• 出版日期：2014/05/01
• 語言：繁體中文

高血脂全食物調養熱賣好物

內容來自YAHOO新聞

谷歌開發人工智慧圍棋軟體 首度打敗職業棋士

新頭殼newtalk 2016.01.28 鄭凱榕/編譯報導

美國IT產業谷歌(Google)研究團隊，28日發表開發出來使用最新人工智慧的圍棋電腦軟體，已經勝過人類的職業棋士。這是在圍棋領域中，電腦首次打敗人類職業棋士的紀錄。

根據日本放送協會（NHK）28日報導，Google研究團隊在28日發行的英國科學雜誌「自然」(Nature)上發表論文，公布上述的結果。

圍棋，與日本將棋或西洋棋相比，下一手可能的步數更多，計算更為複雜，在此之前認為，電腦要追趕上人類職業棋士的實力，大概要10年以上的時間。

AlphaGo 開發Deep Learning技術

根據谷歌發表的論文，研究團隊所開發出來的圍棋軟體「AlphaGo」(Alpha棋)，除了以向來的方法計算圍棋後手巨大的可能性之外，還使用了電腦能夠自我學習的最新技術，這項技術被稱為「深度學習」(Deep Learning)。

利用上述的技術，根據黑白子位置的資訊評估戰況，對於下一手的2種選擇，分別以人工智慧加以綜合計算後，找出更佳的下一步的能力明顯優越地提升。

根據谷歌團隊的發表，「AlphaGo」與中國的圍棋職業棋士對戰，5局全勝，這是在圍棋領域中，電腦首度贏過人類職業棋士的紀錄。

研究團隊將在今年3月，與世界頂尖職業棋士之一的韓國圍棋九段高手李世乭對戰。

關於這次的成果，研究團隊表示：「對於人工智慧的開發來說，圍棋是最合適的競賽。今後，這項人工智慧的技術希望從氣象災害的預測到醫療等各式各樣的場合中，都能派上用場。」

布局變化可達10的360次方以上

在電腦和人類的競戲比賽中，於西洋棋、日本將棋的領域裡，電腦已經取得超出人類專業棋士的優秀成績。

另一方面，圍棋和西洋棋或日本將棋相比，盤勢更為寬廣、定石的布局可以下的地方變化更多，以電腦來計算相當困難，人類一直保持著優勢地位。

舉例來說，在對戰的模式變化來說，西洋棋的場合，大約是10的120次方；將棋則大約是10的220次方；而圍棋的變化來說，則到達10的360次方以上的可能性。

因為如此，在此之前圍棋軟體只能到業餘有段位者的程度，人工智慧開發者的看法認為，電腦要追趕上職業棋士的實力，要花上10年以上的時間。

「說是『大發現』也絕非言過其實。」專門研究電腦圍棋的日本電氣通信大學助教伊藤毅志這麼認為。

伊藤表示：「圍棋對於軟體開發者來說，可說是被稱為『最後之棋』的、集所有注目於一身的競賽，因為對於盤勢局面究竟有利或不利的判斷，非常困難。」

「這次谷歌的研究團隊竟然這麼早就達到勝過圍棋職業棋士的目標，令人非常地震驚，我認為，說是『大發現』也絕非言過其實。」

「『Deep Learning』的手法，竟然在圍棋這樣難解的領域也能應用，是非常應該關注的成果。」

新聞來源https://tw.news.yahoo.com/谷歌開發人工智慧圍棋軟體-首度打敗職業棋士-105800434.html

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