关于计算机下棋
1.首先围棋的规则极其简单。但与之相对应的是，围棋的变化相当复杂。其一是棋盘太大，有361个点；其二是没有一个地方是重点，不像其它象棋，当王被抓住就棋局就结束了。围棋开局时空无一子，然后变化万千。中国古人对围棋就有研究，北宋的数学家沈括研究认为，围棋总共最多可能下出768位数的棋局来。有人说围棋的变化是无限的，这是艺术的夸张，但不可否认的是：围棋的变化是一个极其巨大的正整数。
2.中国棋院院长的华以刚曾说他亲身经历过这样一件事：比尔·盖茨是围棋的理解者，想要进行围棋智能化研究，委托中国微软研究院，通过中国围棋协会，寻找数学方面和围棋方面的专家来研究开发，经费由比尔·盖茨出。结果这个研究没有干成，原因是那位数学教授自己打了退堂鼓。这个教授说，开发围棋智能化难度可能太大，我知难而退，算我食言。
情况大致如此，请采纳，谢谢！
计算机是怎样和人下棋的？
电子数字计算机问世之后，不少人就想，机器会不会思考呢？机器具有智能吗？很多学认为这都是可以的。但人们首先关心的是计算机下棋。因为下棋是一种智力游戏，弈棋比赛是一种智力较量。许多科学家，为证明计算机可以有智力，进行了很多研究，让计算机下棋。1959年，美国工程师塞缪尔给计算机编制出下棋的程序。不久之后，他本人就被计算机打败了。他本人是一名出色的跳棋棋手。这说明，计算机不仅能够玩智力游戏，还可以具有智力活动的能力。1970年，在美国举办的国际象棋锦标赛中，计算机参加了比赛，其高超的棋艺博得观众的支持和赞扬。计算机与人下棋，每走一步棋不仅要考虑一步棋的步法，而且要考虑以后好几步棋可能的走法。国际象棋，如果考虑以后2步棋，则棋子共有1000多种走子法，计算机对这1000多种走子法一一进行比较，从中选出一种最佳的走法。若是考虑以后5～6步棋，则计算机要对10亿多种走子法进行比较，搜索其中最好的走子法。这种搜索最好走子法的计算机，称为蛮干机。国际象棋大师每走一步棋可以考虑以后10～11步棋。计算机每走一步棋，若用蛮干机，考虑以后12步棋，就是用每秒可运算1亿次的计算机，也要搜索数千年，才能确定这棋如何走，这样的计算机是无法同人类下棋的。为了让计算机战胜人，必须让它学习人的智力，采用智力分析法。
运行围棋程序的alpha go计算机属于
运行围棋程序的Alpha GO计算机属于第四代计算机。AlphaGo是2014年由谷歌旗下的DeepMind公司开发的一款人工智能围棋程序。它使用深度学习等技术，在完全自主学习的情况下实现对弈水平的逐步提升，并且在后续的博弈中，战绩卓著，影响巨大。与此同时，AlphaGo能在人机对弈和机器对弈中独占鳌头，这归功于包括蒙特卡洛树搜索、估值网络、策略网络等技术的融合运用。其中，后两者是一种多层CNN神经网络模型。得益于深度学习理论的发展，AlphaGo获得了更强的智能和不断的进步。
围棋的合理局面与计算机算力哪个多
您好，目前，计算机的算力要远远超过人类围棋选手，但是围棋的判断和决策并不只依赖于算力，还需要考虑复杂的策略和对手的反应。因此，在某些情况下，人类围棋选手仍然能够在与计算机的对弈中胜出。但是，随着计算机技术的不断提升和人工智能算法的不断发展，计算机在围棋水平上的表现也越来越接近甚至超越人类。2016年，AlphaGo在与韩国职业棋手李世石的五番棋比赛中以4:1的成绩取得胜利，震惊了整个围棋界。此后，AlphaGo的后续版本AlphaGo Zero和AlphaZero更是通过自我学习不断提高自身水平，甚至在没有任何人类经验指导的情况下，也能够击败多名围棋职业选手。因此，总的来说，从计算机的算力角度来看，计算机在围棋中的表现确实已经超越了人类。但是，围棋的胜负并不仅仅取决于计算能力，还需要考虑到更多的因素，比如出棋顺序、对手的反应等等。【摘要】
围棋的合理局面与计算机算力哪个多【提问】
您好，目前，计算机的算力要远远超过人类围棋选手，但是围棋的判断和决策并不只依赖于算力，还需要考虑复杂的策略和对手的反应。因此，在某些情况下，人类围棋选手仍然能够在与计算机的对弈中胜出。但是，随着计算机技术的不断提升和人工智能算法的不断发展，计算机在围棋水平上的表现也越来越接近甚至超越人类。2016年，AlphaGo在与韩国职业棋手李世石的五番棋比赛中以4:1的成绩取得胜利，震惊了整个围棋界。此后，AlphaGo的后续版本AlphaGo Zero和AlphaZero更是通过自我学习不断提高自身水平，甚至在没有任何人类经验指导的情况下，也能够击败多名围棋职业选手。因此，总的来说，从计算机的算力角度来看，计算机在围棋中的表现确实已经超越了人类。但是，围棋的胜负并不仅仅取决于计算能力，还需要考虑到更多的因素，比如出棋顺序、对手的反应等等。【回答】
为啥计算机下围棋艰难
北京时间5月24日消息，今日上午的中国乌镇人工智能高峰论坛上，有“AlphaGo之父”之称的DeepMind公司CEO哈萨比斯发表了主题演讲，详细解答了为什么让计算机实现下围棋是如此困难，以及未来AlphaGo的应用领域。
据哈萨比斯介绍，AlphaGo是DeepMind公司打造了人工智能系统，虽说AlphaGo已经在围棋上对人类选手取得优势，但是哈萨比斯表示，让计算机实现下围棋这件事依旧是困难重重。
这是因为其复杂程度让穷举搜索都难以解决，这个难题包括两个方面，一是“不可能”写出评估程序以决定输赢，另一个是搜索空间太过庞大。哈萨比斯还指出，更困难的是围棋不像象棋等游戏靠计算，而是靠直觉。
“围棋中没有等级概念，所有棋子都一样，围棋是筑防游戏，因此需要盘算未来。你在下棋的过程中，是棋盘在心中，必须要预测未来。小小一个棋子可撼动全局，牵一发动全身”哈萨比斯说。因此在技术上，AlphaGo用到了两种网络：策略网络和估值网络。
虽然AlphaGo是玩围棋的，但是它也可以做其他东西。从下围棋这件事情上哈萨比斯认为，AlphaGo已经可以模仿人的直觉，而且具备创造力，通过组合已有知识或独特想法的能力。因此除了围棋之外，哈萨比斯希望将人工智能运用到各种各样的领域。比如将AI用到材料设计、新药研制上，还有现实生活中的应用，如医疗、智能手机、教育等。
同样的哈萨比斯指出，AlphaGo并不能“消灭”围棋。“AlphaGoVS李世石吸引了2.8亿的观众，3.5万篇的报道，棋盘销售在西方增加了10倍。同时引述李世石的说法，“我认为这给围棋引入了新思路，我感觉找到了继续玩围棋的新理由。”
“DeepMind的愿景是研究何为AI，然后再用智能解决所有问题，即我们怎样提出有效的建议去解决问题，我们最终希望建立通用人工智能。”哈萨比斯说到。
哈萨比斯指出，AlphaGo打造的通用学习机器有两个特性，一个是“学习”，即非程序预设，可以自主学习原始材料。另一个是通用性，即同一个系统可以执行多种任务。借此，DeepMind希望打造一种强化学习框架。
下围棋，为何电脑不如人？
不过，英国《卫报》日前刊文指出，“摩尔定律”(电脑速度每１８个月提高一倍)依旧有效，但人类还可以在一项棋盘游戏上称雄——围棋。该报称，曾有人悬赏１００万美元征集电脑程序以击败围棋职业选手，迄今为止，还没有一个程序能接近于完成这项任务。围棋规则简单易学，玩起来却是钻研越深越觉得精深莫测。世界上有数百位职业围棋选手，主要在中日韩３国。即使是最好的计算机程序，也只能达到一个普通欧洲俱乐部选手的水平，远逊于职业围棋选手，正如同普通网球俱乐部选手不可与参加温布尔登公开赛的高手同日而语。围棋棋子以非常复杂的方式影响彼此的价值，某一个子的价值取决于与周围棋子的关系而并不仅仅取决于其本身。围棋在任何点都可能走出不好的下法，但是因为下围棋时间长，一盘棋双方通常要走２００多手，所以很难看得出一手不好的棋是否会在棋局发展中产生影响。此外，围棋存在视觉因素，没人能将围棋的视觉因素很好地编入程序中。高手会因为“棋形”难看而不采用某个下法，也会考虑一片棋对棋局其他部分的“轻重缓急”的影响。按照电脑专家的粗略估计，围棋电脑程序的计算速度仅为象棋程序的百分之一。每下一手要比象棋多４倍的变化，所以要想让围棋电脑程序达到象棋电脑程序的水平，需要比象棋电脑强１０２７倍的电脑。按照“摩尔定律”，人类或许能在２２世纪开发出能够战胜人脑的电脑围棋手。
智能机器可以在围棋上战胜人类,原因就是在于
智能机器可以在围棋上战胜人类，原因就是在于 随着科技的发展，智能机器人已具备了相当发达的“大脑”。【拓展资料】人工智能会“战胜”人类吗人工智能不具备感性思维，无法跨越到意识领域那么，人工智能真的会因此而取代人类本身，甚至对我们产生威胁吗？记者采访的几位专家都给出了否定的答案。首先，专家们认为，当前的计算机架构和编程模式具有本质上的劣势，使得人工智能无法实现与人脑情感、意志、心态、情绪、经验等方面的自然交互。本质上，人工智能仅仅是物质世界范畴的概念，无法跨越到意识领域。1981年荣获诺贝尔生理学奖的罗杰·斯佩里博士曾发布著名的“左右脑分工理论”，认为人脑的左右半球有着不同分工：左半脑擅长分析、逻辑、演绎、推理等理性抽象思维；右半脑擅长直觉、情感、艺术、灵感等感性形象思维。迄今为止，人工智能的所有智能化表现仅仅在模仿人类左半脑的理性思维模式，而完全不具备右半脑的感性思维。“也就是说，目前的人工智能技术还很难应对具有显著人类主观意识影响的社会文化和意识领域的各类问题，而人脑却可以通过长期在复杂社会环境下的学习成长轻松应对这类问题。”刘希未说。
IBM公司的深蓝超级计算机在哪一年击败国际象棋世界冠军卡斯波洛夫
卡斯帕罗夫与“深蓝”进行过两次比赛，第一次于1996年2月，卡斯帕罗夫4:2取胜，第二次1997年5月，卡斯帕罗夫2.5：3.5负于改良的“深蓝”，其中一局卡罗卡恩防御，卡斯帕罗夫本来准备了“礼物”，结果被“深蓝”识破，而在走出准确着法之前“深蓝”曾经进行了一次护理，所以卡斯帕罗夫怀疑“深蓝”作弊，“深蓝”的设计师给出了“深蓝”计算时的代码，证明“深蓝”的无辜。
这个小插曲就像人类究竟什么时候登陆月球相似，虽然事实不那么清晰了，但有一点是事实，人类确实登上了月球，人类现在确实下不过计算机AI，目前的国际象棋软件等级分已经超过3300分，连卡尔森对软件的得分率也不超过20%，言外之意，下10盘棋，卡尔森会输的很惨。
希望对你有帮助。
在国际象棋领域，电脑已经可以战胜人脑，那么围棋领域电脑还差多远
深蓝 1997年，美国IBM公司的“深蓝”超级计算机以2胜1负3平战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。“深蓝”的运算能力当时在全球超级计算机中居第259位，每秒可运算2亿步。 比赛中，第二局的完败让卡斯帕罗夫深受打击，他的斗志和体力在随后3局被拖垮，在决胜局中仅19步就宣布放弃。IBM拒绝了卡斯帕罗夫的再战请求，拆卸了“深蓝”。卡斯帕罗夫虽然后来多次挑战电脑战平，却无法找“深蓝”“复仇”，留下永久的遗憾。 浪潮天梭 2006年，“浪潮杯”首届中国象棋人机大战中，5位中国象棋特级大师最终败在超级计算机浪潮天梭手下。中国人发明的这项充满东方智慧的模拟战争游戏，被中国超级计算机独占鳌头。 值得一提的是，浪潮天梭在比赛中，同时迎战柳大华、张强、汪洋、徐天红、朴风波5位大师。在2局制的博弈中，浪潮天梭以平均每步棋27秒的速度，每步66万亿次的棋位分析与检索能力，最终以11：9的总比分险胜。 从那场比赛开始，象棋软件蓬勃发展，人类棋手逐渐难以与之抗衡。 沃森 2011年，“深蓝”的同门师弟“沃森”在美国老牌智力问答节目《危险边缘》中挑战两位人类冠军。《危险边缘》以答案的形式给出线索，如“小时候砍了樱桃树”，选手需要以问题作答，如“是乔治·华盛顿吗”。“沃森”可以在3秒内检索数百万条信息并以人类语言输出答案，还能分析题目线索中的微妙含义、讽刺口吻及谜语等。“沃森”还能根据比赛奖金的数额、自己比对手落后或领先的情况、自己擅长的题目领域来选择是否要抢答某一个问题。 “沃森”最终轻松战胜两位人类冠军，展示出的自然语言理解能力一直是人工智能界的重点课题。 阿尔法围棋 今年1月，美国谷歌公司旗下的人工智能公司“深度思维”在《自然》杂志上报告说，该公司研发的“阿尔法围棋”人工智能程序去年10月以5：0战胜欧洲围棋冠军樊麾，这是人工智能程序首次在不让子的情况下战胜人类围棋选手。 “阿尔法围棋”的核心系统属于时下最火的基于神经网络的深度学习：模拟人脑神经网络，通过大量数据分析学习了3000万步的职业棋手棋谱，再通过增强学习的方法自我博弈，寻找比基础棋谱更多的打点来击败人类。“阿尔法围棋”通过策略网络和价值网络来决定棋路，不去计算每一步的可能性，颇有人类棋手“我感觉这样会赢”的味道。 这四场令人记忆犹新的人机大战均以计算机获胜而落幕
