alphago专题

AlphaGo首席研究员亲授！10张PPT介绍10大强化学习黄金法则！

来源：新智元本文共多图，建议阅读10分钟。为你分享Dave Silver在Deep Learning Indaba活动的主题演讲中归纳出的强化学习中要注意的10大要点。 [ 导读 ]近日，谷歌DeepMind强化学习研究团队负责人、AlphaGo项目首席研究员Dave Silver在Deep Learning Indaba活动的主题演讲中归纳出了强化学习中要注意的10大要点。一起来看

[Canvas绘图] 第32节藏图阁(12) AlphaGo与李世石的围棋大战之第二局

本节目标：借着AlphaGo与李世石的围棋大战的话题正风靡互联网的时机，回味一下以前下棋时的一些往事。曾经有一段时间，阿伟也对围棋着迷过，棋书棋谱看了不少，各种围棋网站也常常光临，但可惜实在忍受不住一局优秀对局的超长耗时，因此从来没有突破过业余十八级的搞笑棋力层次，后来对围棋也就渐渐失去兴趣了。那时还看了一部动漫《棋灵王》，当时感觉很有意思，甚至想把剧中的对局棋谱录下来，但后来意识到那

[Canvas绘图] 第33节藏图阁(13) AlphaGo与李世石的围棋大战之第三局

本节目标：借着AlphaGo与李世石的围棋大战的话题正风靡互联网的时机，回味一下以前下棋时的一些往事。曾经有一段时间，阿伟也对围棋着迷过，棋书棋谱看了不少，各种围棋网站也常常光临，但可惜实在忍受不住一局优秀对局的超长耗时，因此从来没有突破过业余十八级的搞笑棋力层次，后来对围棋也就渐渐失去兴趣了。那时还看了一部动漫《棋灵王》，当时感觉很有意思，甚至想把剧中的对局棋谱录下来，但后来意识到那

[Canvas绘图] 第34节藏图阁(14) AlphaGo与李世石的围棋大战之第四局

本节目标：借着AlphaGo与李世石的围棋大战的话题正风靡互联网的时机，回味一下以前下棋时的一些往事。曾经有一段时间，阿伟也对围棋着迷过，棋书棋谱看了不少，各种围棋网站也常常光临，但可惜实在忍受不住一局优秀对局的超长耗时，因此从来没有突破过业余十八级的搞笑棋力层次，后来对围棋也就渐渐失去兴趣了。那时还看了一部动漫《棋灵王》，当时感觉很有意思，甚至想把剧中的对局棋谱录下来，但后来意识到那

AlphaGo教学工具上线！人人可用，柯洁称要重新学围棋

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）昨晚，一条来自“AlphaGo人肉臂”黄士杰博士的消息又引爆了整个朋友圈和Facebook: 大家好，很高兴向大家宣布，AlphaGo教学工具上线了。这是一个AlphaGo教学的开局库，相关细节如下：本教学工具总共收录了约6000个近代围棋史上主要的开局变化，从23万个人类棋谱中收集而来。所有盘面都有AlphaGo评估的胜率，以及Alp

编者注：本文作者系出门问问 NLP 工程师李理，他在这篇文章详细叙述了AlphaGo 人工智能背后的细节。前言：人生如棋回顾一下我的人生，似乎和棋是有一些关联的。编者注：本文作者出门问问 1

探寻AlphaGo的强大力量：深度学习寻找Alpha 广发金融工程研究　　摘要　　通过深度学习对大量的历史交易数据进行学习，建立股票价格的短期预测模型，从而选择未来一段时间收益期望高的股票，获取超额收益。从2011年以来，对冲策略的累积收益率为269.1%，年化收益为25.5%。　　1. 深度学习原理　　1.1 深度学习改变世界　　2016年3月，AlphaGo和李世石

对话东京大学博士 Summer：AlphaGo Zero 的出现在意料之中！没想到的是……

首期话题：从 AlphaGo Zero 的突然出现，到机器学习爆发的下一领域。 AlphaGo Zero 从 0 到 1，无师自通完爆 AlphaGo 100-0，这款以深度学习为基础的技术 AlphaGo 的基础上摆脱了对人类标注样本的依赖，让深度学习用于复杂决策更加方便可行。以 AlphaGo Zero 为首的各类拥有庞大数据积累的人工智能被应用于各行各业，代替人类做出了很多更优质的实

李世石三比零败于AlphaGo，AlphaGo获胜已无悬念

李世石三比零败于AlphaGo，AlphaGo获胜已无悬念 3月12日下午动态，google公司智能机器人AlphaGo 与韩国棋手李世石本日举办了第三场较量，最终AlphaGo战胜李世石，连续取得三场胜利。接上去两场将沦为李世石的“荣誉之战”。　　遵照以前的约定，google得胜后将得到“自己的”100 万奖金，这些奖金将捐奉送联合国小孩儿基金会(UNICEF)、STEM 教导

人机大战结束：AlphaGo 4:1 击败李世石

腾讯科技雷建平 3月15日报道　　人机大战第五场今日中午12时继续在韩国首尔进行，经过长达5个小时搏杀，李世石认输，最终李世石与AlphaGo总比分定格在1比4。李世石仅在3月13日结束的第四场对战中取得了唯一的一场胜利。　　在第五场比赛前，李世石显得轻松很多，入场时是带着女儿一起，还面带微笑。　　这也很正常，此前，当人类认为谷歌AlphaGo不可能这么快就战胜人类顶尖棋手时，结局

【独家解密】你知道 Google AlphaGo是怎么赢李世石的吗？

2016年1月28日，Google Deepmind在Nature上发文宣布其人工智能围棋系统AlphaGo历史性的战胜人类的职业围棋选手！这条重磅新闻无疑引起了围棋界和人工智能界的广泛关注！3月份AlphaGo对阵李世石的比赛更将引起全人类的目光！是什么使围棋算法产生了质的飞跃？要知道，在之前最好的围棋程序也只能达到业余人类棋手的水平。是真的人工智能产生了吗？对于大多数人来说，大

来自Google的围棋AlphaGo

围棋起源于三千多年前的中国，孔丘曰：「飽食終日，無所用心，難矣哉！不有博弈者乎，為之猶賢乎已。」意思是：「整天吃飽了飯，什麽都不想，真太難了！不是有下棋（指圍棋）的嗎？下下棋，總比什麽都不做要好。」”。目前，全球共有四千万人在玩围棋。玩围棋的步法主要依靠直觉与构想，因为它精致而又有极高的智力要求，几个世纪以来一直在启发人类的想像力。今天，我们很高兴的宣布，我们构建的Alpha G

人工智能几个关键节点：深蓝，AlphaGo，ChatGPT，Sora

近30年，人工智能几个关键节点：深蓝，AlphaGo，ChatGPT，Sora 深蓝： 1997年，深蓝击败卡斯帕罗夫的比赛是通过一系列复杂的算法和策略实现的。深蓝的开发团队使用了一种名为“暴力搜索”的技术，即计算机会评估所有可能的走法，并选择最优的一种。此外，深蓝还利用了一些国际象棋领域的特定知识和规则，以及从以前的比赛中获得的经验和数据。 AlphaGo 2016年，AlphaG

事实上，最糟的并不是李世石完败AlphaGo......

事实上，最糟的并不是李世石完败AlphaGo......（转）来源：钛媒体顾泽辉 • 2016-03-13 有人问打败国际象棋世界冠军的计算机“深蓝DeepBlue”的设计者——IBM的高级软件设计师：“计算机是否也能下围棋？” “不行，围棋不行。” 让我们先把镜头切回公元前三世纪的亚历山大港：在这里，托勒密二世执掌下的亚历山大城已然成为艺术和科学的中心。某个晌午，闭门很多天的克特

深度学习之google deepmind的alphago AI人工智能算法技术演变历程

一、简介最近大家比较关心的围棋人机大战（alphago vs 李世石）中，deep mind基于Nature2016文章的alphago在5局制的比赛中已经取得了3-1的成绩提前锁定了胜局。2016年google与facebook两个大拿在围棋领域基于深度学习都发表了文章，其中facebook文章如下：《BETTER COMPUTER GO PLAYER WITH NEU

[数据分析]AlphaGo眼中的李世乭李世乭最后的机会

推荐语：此文写于AlphaGo与李世乭大赛的第二局结束后，作者对双方水平及棋局的走向预测都很准确，不过相对于结果，分析过程更值得学习用自己的DCNN把李世乭过去曾下的295盘棋，30366步分析了一下，然后再过去的两局中验证了一下，得到很多有意思的数据。因为我的围棋水平实在太差，所以把所有提取的数据发上来跟大家分享一下，供围棋高手们分析，欢迎批评指正。第一部分 AlphaGo眼中的李世乭

机器学习：手撕 AlphaGo（一）

图 1-1: AphaGo 结构概览 1. 前言 AlphaGo 是一个非常经典的模型，不论从影响力还是模型设计上。它的技术迭代演进路径：AlphaGo，AlphaGoZero，AlphaZero，MuZero 更是十分精彩。相信有很多同学因为听了 AlphaGo 的故事对机器学习或者深度学习产生兴趣，致力投身于机器学习/深度学习的领域。本文尝试对 AlphaGo（即李世石版）进行分析，

【Nature】AlphaGo赢了围棋，但玩量子计算游戏人的直觉强过机器

Nature日前刊发论文，丹麦奥胡斯大学的科学家设计了一款量子计算游戏，征召300名普通公众参与，结果发现在玩这款游戏时人类在许多方面都强过计算机，但具体原因为何目前还不得而知。这一研究表明，在解决诸如量子计算这样复杂、超出常理的问题时，人类智能仍然超越机器智能，并且结合二者或将得到更好的结果。之前新智元发表过一篇文章：AlphaGo输了，但16%的人对人类未来感到绝望。今天我们带来了一条

【Nature】AlphaGo赢了围棋，但玩量子计算游戏人的直觉强过机器

Nature日前刊发论文，丹麦奥胡斯大学的科学家设计了一款量子计算游戏，征召300名普通公众参与，结果发现在玩这款游戏时人类在许多方面都强过计算机，但具体原因为何目前还不得而知。这一研究表明，在解决诸如量子计算这样复杂、超出常理的问题时，人类智能仍然超越机器智能，并且结合二者或将得到更好的结果。之前新智元发表过一篇文章：AlphaGo输了，但16%的人对人类未来感到绝望。今天我们带来了一条

世界围棋人机大战、顶峰对决第二战：围棋世界冠军Lee Sedol（李世石，围棋职业九段）对战Google DeepMind AlphaGo围棋程序，AlphaGo再次胜出！...

感觉在哔哩哔哩（bilibili）上看比赛直播比较好，一直可以看到比赛的直播画面，还能听到英文解说和中文主持人的解说。YouTube上是不错，但是一方面爬梯子比较卡，另一方面只能听到英文解说。韩国著名围棋九段棋手李世石与谷歌人工智能“阿尔法围棋”(AlphaGo)的5盘对决，将于3月9日、10日、12日、13日和15日在首尔举行。比赛将采用贴7.5目的中国规则（比赛结束时，先走棋的棋手贴目

AlphaGo李世石？1:0

这几天关于谷歌AlphaGo与韩国围棋高手李世石的对弈，引发了舆论界的轩然大波。目前的战局情况是AlphaGo两战两胜，李世石连续惜败。现在的声音就这么几种：一种极力鼓吹的，说什么“人工智能”时代来临了，电脑将战胜人脑；另一种属于反对声音，说AlphaGo再牛逼也就是一个电脑，没有情感，永远不会超过人类；还有一种就是看热闹的，比如某人民日报：思想的尊严只属于人类，猛然一听，觉得角度站的很高，

不只是围棋！AlphaGo Zero之后DeepMind推出泛化强化学习算法AlphaZero

在 DeepMind 发表 Nature 论文介绍 AlphaGo Zero 之后，这家公司一直在寻求将这种强大算法泛化到其他任务中的可能性。昨天，AlphaGo 研究团队提出了 AlphaZero：一种可以从零开始，通过自我对弈强化学习在多种任务上达到超越人类水平的新算法。据称，新的算法经过不到 24 小时的训练后，可以在国际象棋和日本将棋上击败目前业内顶尖的计算机程序（这些程序早已超越

【AI每日播报】AlphaGo明年复出，苹果希望Siri的声音更像人

最近几天Deepmind消息不断，周日刚刚宣布与暴雪合作挑战《星际争霸2》，昨日又放出消息，表示AlphaGo将于明年复出，目标直指世界冠军。此外这24小时AI界又发什么大事？请看下文： AlphaGo将于明年复出再战围棋，对标世界第一昨日，DeepMind CEO Demis Hassabis 在 Twitter 上发布声明：他们正在全力提高 AlphaGo 的智能程度，全新版

无需人类知识，DeepMind新一代围棋程序AlphaGo Zero再次登上Nature

选自DeepMind 机器之心编译在今年五月击败柯洁之后，AlphaGo 并没有停止自己的发展。昨天，DeepMind 在《自然》杂志上发表了一篇论文，正式推出 AlphaGo Zero——人工智能围棋程序的最新版本。据称，这一版本的 AlphaGo 无需任何人类知识标注，在历时三天，数百万盘的自我对抗之后，它可以轻松地以 100 比 0 的成绩击败李世乭版本的AlphaGo。DeepMin

盘点丨DeepMind 2017年工作回顾：从AlphaGo Zero到Parallel WaveNet

今天DeepMind官方博客发布文章-DeepMind's work in 2017: A Year In Review 。过去一年，从AlphGo到WaveNet，DeepMind取得了一系列重大研究成果，成为AI领域的大明星。战柯洁，发Nature，风头无两，DeepMind如何看待自己在过去的一年的成就？明年又有哪些值得期待的新发现？让我们一起来看看DeepMind在2017年度的年

AlphaGo 是如何把 CNN 接到搜索的？

原文链接：AlgorithmDog 现在最热的话题莫过于李世石和 AlphaGo 的围棋大战。虽然我也想蹭下这个热点，但我不懂深度学习，不懂强化学习，更不懂围棋的。因此认真看 AlphaGo 的论文和田渊栋大牛的知乎文章，写一些简明笔记分享给大家。希望没有什么基础的童鞋也能看懂。对于这个大热点，新闻媒体自然有自己的解读和分析，比如人工智能多么牛逼，人工智能会/不会威胁人

如何从AlphaGo柯洁对决中看到新的营销玩法

人工智能于近期再度毫无悬念地霸屏热搜榜，柯洁与升级版AlphaGo开战在即，而百度、阿里、腾讯三巨头也齐聚峰会从不同维度提出了自己的看法。随着不断迭代升级，人工智能涉及领域的扩张，新的营销玩法层出不穷。本次Focussend, 以“智能内容”为主题，为大家实时预测未来五年人工智能参与下内容营销三大趋势。 ① 个性化和推荐或将力压搜索，带来最高利润转化数据显示，虽然就目前来说，搜索被普