【柯洁回应首战不敌机器人：输得没一点脾气！阿尔法狗凭什么打败柯洁？】
“围棋人机大战第二季”今日在乌镇举行——柯洁对战阿尔法狗！
跟大家解释一下，阿尔法狗其实指的是谷歌人工智能机器人AlphaGo。
首战结果出来了——“阿尔法狗”执白以四分之一目战胜柯洁。
赛后，柯洁和deepmind团队负责人哈萨比斯召开了新闻发布会，并回答记者提问。
柯洁第一个发言，他坦言自己对布局有些研究，但是AlphaGo有些招式自己也没见过，比如AlphaGo在中间断过一次，在人类的比赛中这样白棋就变成了后手。
但后来柯洁说自己思考过后认为这是一手好棋，做厚了白棋角部的势。
对于AlphaGo这样大胆的出击，柯洁表示：“自己输的没有一点脾气。”
在提问环节，柯洁再次表达了对AlphaGo的赞叹：“他下得太好了，也在改变我们最初对围棋的看法，没有什么棋是不能下的，它可以大胆创新，大胆开拓自己的思维，很自由的下棋。”
而且他对AlphaGo也有许多新的认识：“AlphaGo是非常贪恋实地的，先捞后洗，没想到被他打破了意图，变成了他有很多实地。他这个棋跟去年相比，好像完全是两个人，第一次还是很接近人，他是在是太厉害了。他已经不是人，是上帝了。”
至于接下来的比赛是否有信心，他表示：“我希望我尽全力去拼每一盘，也希望自己，给大家带来围棋的快乐。”
【小贴士】阿尔法狗凭什么打败柯洁？
【两个大脑】
第一大脑：落子选择器（MovePicker)第二大脑：棋局评估器（PositionEvaluator）
13个完全连接的神经网络层：阿尔法围棋通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋，它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。
【蒙特卡洛算法】
阿尔法围棋的阅读跟大多数围棋AI一样，通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法来完成。
蒙特卡洛算法或称计算机随机模拟方法，是一种基于“随机数”的计算方法。频率决定概率，围棋对弈软件将最常见的对弈定式及棋形输入其中，从而达到较短时间提高棋力的功效。如果电脑下100盘棋，用这种下法赢了60盘，用另一种下法只赢了50盘，那么，它就会认定第一种下法，而淘汰另一种下法。
【深度学习】
1.构成策略网络，给出落子选择：（1）给阿尔法围棋输入3000万步人类围棋大师走法（2）让阿尔法围棋自我对弈3000万局，积累经验；2.构成评价网络，修正落子选择：在自我对弈的训练中形成全局观，对局面做出评估。
【巨大优势】
1.固定逻辑数值运算远胜人类：人工智能在固定逻辑、策略运算、图片识别能力（人脸识别）、赛事预测能力、速记读写能力等方面远超人类。
2.擅长数据调用与深度学习：阿尔法围棋能够在调用大数据和增加硬件CPU，GPU的方式下获得智能的提升。
3.无身无心反占优：阿尔法围棋并无生理、心理的感知能力，人类反而会被它的“不动声色”带来压力。
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