围棋

AlphaGo由Google在2014年收购的英国人工智能公司DeepMind开发，开发成员大约有15到20人，它使用了巨大的计算资源。其程序综合了神经网络和蒙特卡罗树搜索，被训练能监督式学习和自对弈。然而硬件在AlphaGo的性能表现上扮演了关键角色。AlphaGo有多种配置，最低配置使用了48个CPU和1个GPU，不同配置对它的性能有巨大影响，最低配置的表现仅仅比围棋程序如 Crazy Stone和 Zen略好一点。最高配置的AlphaGo被称为AlphaGo Distributed，使用了1920个 CPU和280个GPU。最低配置和最高配置的AlphaGo的区别类似于业余选手和职业选手的区别，足够的硬件资源使得AlphaGo能达到李世石的水平

 

Crazy Stone围棋游戏

银星、疯石较垃圾

 

Zen6围棋游戏

leela围棋游戏

 

leela丽拉能横扫7成的业余选手。震6能横扫九成的业余棋手

作者：吴浩森
链接：https://www.zhihu.com/question/41197731/answer/90772062
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

==============================

AlphaGo仍只是个机器，之所以它能够战胜李世石是完全依靠它强大的运算能力和模仿能力，但本身并不具备人类拥有的智慧。面对新的规律、不确定性、更复杂的环境，机器的作用还是有限的。相反，围棋的规则和搜索空间是确定的，不具备任何的不确定性，这也是为什么在这种问题上机器打败人类再也正常不过了。

https://zhuanlan.zhihu.com/liwenzhe/20647792

==================================

天顶围棋zen6

https://www.zhihu.com/question/47203028

========================

leela

It is freely available, making it an ideal introduction to the game

https://www.sjeng.org/leela.html

========================

https://deepmind.com/research/alphago/

在战胜人类围棋职业高手之前，它经过了好几个月的训练，依靠的是多台机器和48个TPU（谷歌专为加速深层神经网络运算能力而研发的芯片）。

AlphaGo Zero的能力则在这个基础上有了质的提升。最大的区别是，它不再需要人类数据。也就是说，它一开始就没有接触过人类棋谱。研发团队只是让它自由随意地在棋盘上下棋，然后进行自我博弈。值得一提的是，AlphaGo Zero还非常“低碳”，只用到了一台机器和4个TPU，极大地节省了资源

经过短短3天的自我训练，AlphaGo Zero就强势打败了此前战胜李世石的旧版AlphaGo，战绩是100:0的。
经过40天的自我训练，AlphaGo Zero又打败了AlphaGo Master版本。
“Master”曾击败过世界顶尖的围棋选手，甚至包括世界排名第一的柯洁。