阿尔法围棋程序的工作原理？

图片来自网络，仅供参考

阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序。这个程序利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。 阿尔法围棋（AlphaGo）是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些大脑是多层神经网络跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。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。

这些网络通过反复训练来检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素，所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的，但更多的训练后能让它进化到更好。

第一大脑：落子选择器 （Move Picker）

阿尔法围棋（AlphaGo）的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络（Policy Network）” ，观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上，它预测每一个合法下一步的最佳概率，那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。

第二大脑：棋局评估器 （Position Evaluator）

阿尔法围棋（AlphaGo）的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题。不是去猜测具体下一步，它预测每一个棋手赢棋的可能，再给定棋子位置情况下。这“局面评估器”就是“价值网络（Value Network）”，通过整体局面判断来辅助落子选择器。这个判断仅仅是大概的，但对于阅读速度提高很有帮助。通过分类潜在的未来局面的“好”与“坏”，AlphaGo能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行，那么AI就跳过阅读在这一条线上的任何更多落子。

人工智能原理李永乐？

图片来自网络，仅供参考

《人工智能原理》是李永乐教授主讲的计算机专业课程。
李永乐是中国大陆计算机科学领域的知名教授，曾在中科院计算技术研究所任主任，也曾在微软和Google等企业担任高级技术顾问。
他在计算机领域发表过大量可贵的研究成果，因此比较有话语权。
《人工智能原理》课程的讲解深入浅出，主要介绍了人工智能的基本概念、技术方法及其应用。
除此之外，他还写了几本计算机领域的畅销书籍，是很多计算机科学爱好者的偶像和榜样。

ai人工智能是三星独有的吗？

图片来自网络，仅供参考

AI人工智能并不是三星独有的技术，许多其他公司也在进行AI研究和开发，如谷歌、微软、IBM等。三星也在AI领域取得了一些进展，但并不是唯一的公司。AI技术是当前全球范围内的研究热点，并且在各个领域都有广泛的应用。

标签： 人工智能 阿尔法 有的