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为什么人工智能先打败象棋顶尖选手，再打败围棋顶尖选手，而不是反过来

因为国际象棋的走法相比围棋的走法要少的多的多。计算机博弈常用的基本算法是在博弈树解空间中进行搜索，加很多优化和剪枝方法，再加上一些固定的变化库。因为解空间大小直接影响了计算机搜索出答案的时间。人类专业棋手会记很多走法定式，据说在50000个以上，在随着计算机计算能力的不断提升和算法优化，计算机在棋类游戏这种固定解空间中搜索答案的能力注定要超过人类，因为计算机的算力和记忆能力远超人类的。

人工智能是什么原理，为什么具有学习性

目前的人工智能，想要智能就需要有很多很多数据，然后通过一定的算法，从这些数据中分析出来最佳的答案然后智行。

比如现在的无人驾驶汽车，想要自己行驶在道路上，首先它的有这些道路的信息，哪里改拐弯，哪里改直行，这些数据都得有，然后分析。加入哪天一个道路变了跟最先输入的信息不符，那就会有错的答案了。

随着录取的道路的信息越多，这个系统也就更智能，所以看起来它好像在学习。其实很人类的经验差不多，一个人见过的东西越多，经验越就多。而给人工智能录取新的数据，也就是增加了经验。在算法不变的情况下，数据越多越智能。

人工智能是通过计算机编程技术实现类似人类认知和思考的一门综合性交叉学科，在现有的学科分类中将人工智能归入计算机相关学科。人工智能主要试图模拟人类的学习和认知能力以赋予机器等具有像人一样的智能和学习行为，例如人类思维的判断、推理能力，对外界环境的感知、理解，以及思考、规划自己的行为和与外界的通信等。

简单来讲，人工智能就是研究通过某种途径使得计算机可以模仿人脑来对系统进行认知、学习、和规划等来处理一些我们生活中所遇到的复杂问题。人工智能的实现方式是一系列的计算机程序。人工智能的计算机程序是基于某种或者多种数学知识来编写的。与传统的程序所不同之处是人工智能的计算机程序是具有演绎能力和归纳能力。

人工智能的一个非常重要的特性是学习性。人工智能是综合利用多种数学知识，其中使得人工智能具有学习性的最为重要因素是神经网络的作用。神经网络是通过数学手段模拟人脑的结构和思维运算模式，是由众多的神经元通过交替的网络连接在一起。神经网络是通过输入和输出数据对神经网络结构进行训练，神经网络的惩罚函数赋予了人工神经网络的学习特性，该惩罚函数类似于人类的学习特性。当出现训练错误时，通过惩罚函数的调整对神经元的调整使得神经网络具有学习性。

从外部角度观察来看，人工智能便具有了学习性。

人工智能的原理就是利用大量数据和算法，让机器变得更智能，更像人，而大量数据就是其数据库中有足够多的数据，像阿尔法机器人，背后有着庞大的围棋案例数据，这些数据肯定比选手一生下的围棋还要多很多，完全不是一个两级的的，而算法就是，通过数据找规律，因而机器人就有了学习能力，在围棋中，无论对方走哪一步，人工智能就已经算到后面几十上百步甚至几百种走法，那肯定足以秒***类。

像无人驾驶也是这样，一般会通过程序写好相应的规则，在通过输入大量数据进行验证，然后通过高级算法，让驾驶汽车自动识别道路情况。

未来人工智能会更加智能，因为我们的数据每天都在爆发式增长，只要我们提高算法的可行性即可。

人工智能的概念很广泛，我们就举大家都知道的两个例子好了: 阿尔法狗和图像识别。

在阿尔法狗例子中，阿尔法狗首先学习了历史上的经典对弈， 就是学了所有前代大师的招数。事实上它做的事情是判断在特定局面下，如何基于大量历史数据在有限时间内选择一个较优解。阿尔法狗虽然有很强大的计算能力，但也没办法在有限时间内穷尽所有可能。这样，学习的大师水平越高阿尔法狗越厉害，学的越多，它也越厉害，所以当时大家知道阿尔法狗的棋力是越来越高的。等到阿尔法狗ZERO的时候，它已经不满足于学习人类的对弈了，因为它可以凭借自己的算力创造不曾被人类棋手摸索过的模式。到了这一步，我们可以说，它已经把围棋玩通关了，因为虽然围棋复杂，但归根结底还是一个计算问题，所以只要算力够强大，就可以把所有的可能性学习一遍。

另外一个经典例子是图像识别。首先拿很多比如猫的图片告诉机器这些是猫，然后机器就从图片中提取相同的特征，比如两只耳朵、一条尾巴、几缕胡须，还有它们的相对大小相对位置等等。训练结束后，再拿另外一张猫的图片测试，机器就能根据已经学习的特征来判断这是猫，其实挺像人类识别物体的逻辑的。在这个例子中，也是训练的数据越多，学习到的特征越精细，后面判断的时候越准。

这两个例子虽然是不同的人工智能技术问题，但大家可以看到，机器可以通过更多的数据训练来提高智能，所以大数据是人工智能的基础。

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