大家好，本篇文章将带大家了解人机大战棋谱：一场智慧与科技的碰撞的基本信息，并且会补充一些人机大战棋谱的相关知识。
自古以来，棋类游戏就是人类智慧的象征。从古老的围棋到国际象棋，再到如今的电子竞技，棋类游戏始终是人类文化的重要组成部分。而随着科技的飞速发展，人工智能逐渐成为了棋类游戏领域的新星。近年来，人机大战成为了一种热门的娱乐方式，吸引了无数棋手和观众的目光。本文将为您揭秘人机大战的棋谱，带您领略智慧与科技的碰撞。
一、人机大战的历史回顾
1. 古代棋类游戏
早在公元前2000年左右，我国就有了围棋和象棋等棋类游戏。这些游戏经过数千年的演变，逐渐形成了独特的文化内涵和竞技规则。
2. 电脑围棋的兴起
20世纪50年代，随着计算机技术的诞生，电脑围棋开始出现。我国著名的围棋程序“吴清源”在1986年击败了日本九段棋手，成为世界围棋史上的一个重要里程碑。
3. 国际象棋的人机大战
1997年，IBM的“深蓝”计算机击败了世界棋王卡斯帕罗夫，成为国际象棋领域的人机大战的标志性事件。
4. 人工智能在棋类游戏领域的应用
近年来，随着深度学习等人工智能技术的快速发展，人工智能在棋类游戏领域的应用越来越广泛。许多顶级棋手纷纷开始与人工智能进行对战，以提升自己的棋艺。
二、人机大战的棋谱分析
1. 围棋人机大战
2016年3月15日，谷歌DeepMind的AlphaGo在韩国首尔与李世石进行五番棋对决。AlphaGo以4胜1负的成绩获胜，成为围棋史上第一位战胜世界冠军的人工智能程序。
棋谱分析：
* 第一局：AlphaGo在布局阶段就展现出了强大的实力，以稳健的棋风取得了胜利。
* 第二局：李世石在劣势下顽强抵抗，但最终还是败给了AlphaGo。
* 第三局：AlphaGo在局面领先的情况下，展现了高深的棋艺，轻松获胜。
* 第四局：李世石在劣势下奋力反击，但AlphaGo依然保持领先。
* 第五局：AlphaGo在局面领先的情况下，再次展现了强大的实力，以2目半的微弱优势获胜。
2. 国际象棋人机大战
2016年11月11日，IBM的“Deep Blue”计算机在阿根廷布宜诺斯艾利斯与世界棋王卡帕罗夫进行人机大战。Deep Blue以4胜2负的成绩获胜，成为国际象棋史上第一位战胜世界冠军的人工智能程序。
棋谱分析：
* 第一局：Deep Blue在开局阶段就展现出了强大的实力，以微弱优势获胜。
* 第二局：卡帕罗夫在劣势下顽强抵抗，但Deep Blue依然保持领先。
* 第三局：Deep Blue在局面领先的情况下，轻松获胜。
* 第四局：卡帕罗夫在劣势下奋力反击，但Deep Blue依然保持领先。
* 第五局：Deep Blue在局面领先的情况下，再次展现了强大的实力，以微弱优势获胜。
三、人机大战对棋类游戏的影响
1. 提升棋手水平
人机大战让棋手们有机会与顶级人工智能进行对战，从而提升自己的棋艺。
2. 推动棋类游戏发展
人工智能在棋类游戏领域的应用，推动了棋类游戏的发展，使棋类游戏更加多元化。
3. 促进科技与文化的融合
人机大战将科技与棋类游戏相结合，促进了科技与文化的融合。
人机大战棋谱展现了智慧与科技的碰撞。在未来的发展中，人工智能将在棋类游戏领域发挥越来越重要的作用。让我们期待人工智能为棋类游戏带来更多精彩的表现！
在13日结束的AlphaGo与李世石五番棋对决中的第四局，李世石胜出。连败三局之后，人类终于扳回一局。但这场胜利来得有些迟，AlphaGo此前已经痛快得赢得这场人机大赛的胜利。这场生生夺走一周眼球的人机围棋大战，人们最想追问的是，AlphaGo为什么能战胜人类？
赛前，无论是职业棋手还是科技界，并不看好机器胜利
机器赢了人类，这个结果让无数人感到吃惊与意外。在这场比赛开始前，很多职业棋手认为 AlphaGo不可能赢得比赛。棋圣聂卫平在赛前下定论认为：电脑和人下围棋，百分之百是人赢。
而科技界对 AlphaGo是否能赢得比赛表示谨慎看好，并没有十足信心。这从 AlphaGo创始人德米什·哈萨比斯（Demis Hassabis）在第二场比赛结束后的发言可以看出，他当时认为 AlphaGo的胜利难以置信。
在与李世石对弈前，AlphaGo于去年 10月与欧洲围棋冠军樊麾进行了对弈，以 5：0战胜了樊麾，而在非正式对局当中,樊麾则 2次中盘战胜了 AlphaGo。
这也被外界认为 AlphaGo很难战胜李世石的原因。樊麾的等级为职业棋手二段，李世石为职业九段。围棋界公认，这两人的围棋水平为：樊麾是踏在了职业门槛，而李世石则是职业顶尖，前围棋世界第一人，代表了人类围棋最高水平。
但仅仅过了 5个月，AlphaGo在五番棋中以 3：0战胜了李世石，并且在比赛过程中下出了很多令专业人士都非常惊讶的妙手。
很多关注人机大战的人都想要知道一个问题：
Google是怎么设计AlphaGo的？
比如，AlphaGo的运行机理是什么？进入自我学习的阶段之后，谷歌团队是否还需要人工对其进行不断的人工优化、改良以及提升？还是完全凭借其自身的学习能力来提升？
最近两天，DoNews记者在 Twitter上就该问题向德米什·哈萨比斯进行了两次提问，但德米什·哈萨比斯没有进行回应。
在对外公布的所有信息中，包括其在《Nature》上发表过的两篇论文中，都只提到了他们的 AlphaGo能够做什么，都没有透露 AlphaGo的运行机制是什么，即 AlphaGo到底是怎么做到的。
德米什·哈萨比斯仅透露，就 AlphaGo的对弈水平而言，他们的神经网络训练算法远比它使用的那些硬件重要得多。此外，这次人机对战所消耗的计算量差不多与 AlphaGo和樊辉对弈中消耗的相当，使用的是分布式方案搜寻，能有效节省决策用时。
人工智能战胜人类，为何引起这么多关注？
围棋这项发源于中国的有两千年历史的智力游戏，曾被认为是最后一个人工智能不能超越人类的游戏。围棋游戏的规则是：棋盘由纵横各十九条等距离、垂直交叉的平行线构成。形成 361个交叉点，在围棋中简称为“点”。对局双方各执一色棋子，轮流下子，最后谁占的点多，谁就赢。
虽然围棋规则简单，但建立在此规则之上的各种策略、棋理、布局、定式、手筋、手段，却是无穷无尽的。
聂卫平曾解释了其中的原因，围棋棋盘上有 361个点，其理论变化值是 361阶乘，阶乘到底本身就是一个无限大的数，无法表达。
比如，棋手在下第一手时有 361个点可以选，下第二手有 360个点，第三手是 359，361×360×359×……2×1，即 361阶乘。（有数据统计，结果约是 1.43乘以 10的 768次方。）
这个数字有多大呢？Google灵感来源于一个单词 Googol，以表示知识之海无穷无尽。Googol代表“10的 100次方”，这个数字是人类目前最有想象力的数字。即使人类已知宇宙中原子数量，也不过是 10的 80次方。
同时，在围棋对弈中，还包含着很多变化：打二还一，打三还一，打劫，倒扑等，每一种变化都会衍生出无数的变化。
在下棋过程中，棋手需要有一种判断。而此前，电脑被认为无法承担这种判断，因为这不是计算就能够完成的。
AlphaGo是怎么做到的?
AlphaGo结合了 3大块技术：蒙特卡洛树搜索(MCTS)是大框架，这也是很多博弈 AI都会用的算法；强化学习(RL)是学习方法，用来提升 AI的实力；深度神经网络(DNN)是工具，用来拟合局面评估函数和策略函数。
我们在这里用比较通俗的语言来解释一下：棋盘上有 361个点，AlphaGo会进行一层层分析：下在哪个点或区域是有利的？这时它会参考输入的过往的棋谱，对局和模拟，进行选择、推演，并对推演结果进行估值。AlphaGo能够理解会根据“赢”这个目标来进行估值，选择出一个对“赢”足够优的解。
围棋？AI能超越人类的还有很多.
AlphaGo的胜利，引发了大讨论。因为人类开始面临着一个前所未有的情况：人类造出了，在智能的某个点上，超越自己的东西。通过黑白纹枰上的胜利，AI已经在人类的智力围墙打开了第一个缺口，但这绝非最后一个。
在过往漫长的岁月里，机器都只是人类劳动的一种替代与工具，无论飞机、汽车、起重机还是电子计算机、互联网，尽管看上去有着无限的能力，但却从未侵入由人类大脑所把持的领域——“创造”。
而随着 AlphaGo的胜利，这一天或许将成为历史。实际上，过去几天，这台人工智能在围棋盘上发挥的创造能力，已经超越了人类两千年于此道上积累的智慧结晶。
如果我们检索人类的“资源库”，会发现，复杂程度超越围棋的智力行为并不多见。这也意味着很多传统人类脑力劳动的形态，发生改变。很多从事创作、设计、推演、归纳的工作，都将被 AI部分替代。
如果将思路拓展出去，可以应用在音乐的创作，等其他类似于元素组合式的创造，从某中意义上说，它能够击败围棋的顶尖高手，也就有可能让人难辨真假的音乐和旋律。甚至做出更多我们想不到的事情。
按照德米什·哈萨比斯的设想，人工智能未来的主要用途将是医疗、智能助理和机器人。
而人们通过这次比赛担忧的是，如果人工智能拥有创造性的思维，加上远超出人类的运算能力，是否有一天会统治人类。
就像网友评论里说的段子一样，“第四局AlphaGo输了，是不是AlphaGo故意输的？细思极恐”。
中国象棋界大师勉强能战和人工智能，甚至不敌。随着人工智能的发展，机器计算能力必将远远超过人类。
2006年08月15日北京香格里拉大饭店，历经1小时40分钟，中象第一人许银川落下最后一子，与超级计算机浪潮天梭的第一局比赛以平局结束。尽管许大师发挥极佳，但终未能为人类扳回一局，留下些许遗憾。
在围棋界，五盘棋输了四盘，围棋世界冠军李世石输给了机器。谷歌人工智能围棋程序“AlphaGO”以碾压式的胜利显示了人工智能目前的水平，让棋手们和它的创造者震惊。
扩展资料：
人工智能的发展：
在对弈中使用的策略网络、估值网络和蒙特卡洛树搜索算法和人类的思考方式还不能相提并论。对人工智能来说，人机大战也仅仅是个开始。
在科技发展的驱动下，人工智能将继续进步，一方面会将科技成果应用到医疗、机器人、无人驾驶汽车等各种为人类服务的领域。另一方面，人工智能将走向何方，是否真的会出现类人的智能，还是个未知数。
参考资料来源：人民网-人机大战进入终极PK许银川首战平浪潮天梭
参考资料来源：人民网-人民日报评围棋人机大战：胜出的是我们自己
这将是伟大的一天，虽然甩下了一些落寞的身影。
理性上，大家都知道进步的意义。
也都知道长远来看，人工智能的发展不仅对人类生活的方方面面都有积极意义，对围棋本身也是利大于弊的。
更知道人工智能战胜人类顶尖棋手，这一天早晚会来。
可是当这个事实摆上桌面之后，大家感情上都还是有一丝失落的。
从棋局来说，这是一盘精彩的对局，但算不上一盘高质量的对局。
双方都出现了不少的失误，李世石的更致命一些。
大家在赛前都认为李世石在第一局会求稳，而可能在赢得三盘之后才会行险挑战。
我们错了。
李世石第一局开局就采取了极为冒险的下法，而被很多人解读为“为了避开电脑的棋谱库”。
作者：高飞龙
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来源：知乎
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人机大战棋谱：一场智慧与科技的碰撞和人机大战棋谱的介绍到此结束，希望这篇文章能为您提供一些帮助。