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同是AI，为何阿尔法狗虐遍世界高手，DeepZenGo面对名将却鲜有胜绩

无论怎么强和怎么弱，人类在存储，搜索，记忆和程序化方面最终都不是机器人的对手。这在生物进化上是合理的。至于AⅠ的谁强谁弱，这和团队的水平有很大的关系。多利用触发式编程进行生物化模拟，应该是一个不错的方向。

阿尔法狗在基于人工智能的智能结构、学习方法、算法上，对于围棋基本概念的理解运用更加深刻，如“价值的大小”“势”“死活”“官子”“次序”等等，更主要的是，阿尔法狗对“思考模式”、“思维方式”等的理解及智能构建比deepzengo强了不止一个层次，所以才行成如题差距！

高智商狗能够帮主人拿报纸，那么在《西部狂徒》中AI动物有什么妙用

大家应该都知道很多狗狗的智商比较高，它们能够帮主人完成很多事情，就比如说有些高智商的狗经过训练之后可以帮主人拿报纸，甚至有些狗能够算术。正是因为狗的智商在动物中算高的，所以它们在实际生活中有很多用处。像《西部狂徒》这样动物是高智商AI电脑控制的游戏里面，动物也有很多妙用。

就拿《西部狂徒》中比较常见的马匹来说吧，正常的人肯定以为马只能用来奔跑而已，但在《西部狂徒》中马的用处绝对不止这么一点。就像我上次看到一朋友，在团战的时候，马竟然主动帮他挡下了几颗子弹。事情是这样的，他遭到了突袭，被围了起来，周围没有掩体，所以暴露在别人的枪口之下。没办法他只能硬抗，后来他想了个招，把马给叫了过来，让马代替掩体用肉身帮他抵挡一波伤害。马是完全听从主人命令的，直接就挡在他身上，为我朋友扛了一波攻击，才能让我朋友逃脱。

除了这个以外，在《西部狂徒》中，动物还有很多其他的妙用，比如借刀杀人。如果你不想增加道德值的话，那就可以利用一手野外凶兽，把你想杀的人引导灰熊或者豺狼的根据地，让这些动物为你动手。这个时候你只需要及时跑得远远的，就可以避免自己受到波及，同时，还能够让这些动物帮你击杀仇人，又不用增长道德值，这简直就是一箭双雕。

在《西部狂徒》中很多设定都非常得有趣，玩家可以开发各种各样的打法，像利用动物就是一个比较不错的玩法。而且《西部狂徒》中有很多动物，这样就有很多妙用。

下围棋既然人工智能阿法狗可以左右手互搏，人类能不能同样做到

俄罗斯一位作家写了一篇国际象棋小说，有一个囚犯在监狱看棋谱学会了国际象棋，后来棋谱下的烂熟了，他开始尝试着用右手跟左手下棋，下着下着脑袋里好像真有两个人在下，被下成精神分裂症了……，下围棋也可以左右手互搏，但你得预防精神分裂症，精神够强大，像那个蒋川特大象棋大师一样，他能够一对十几个或二十几个象棋大师下盲棋，他左右互搏绝对不会出现问题。

阿尔法狗用到什么人工智能

阿尔法围棋（AlphaGo）是于2014年开始由Google DeepMind开发的人工智能围棋软件。它曾入选2016年度中国媒体十大新词，并被围棋界公认其棋力已超过人类职业围棋顶尖水平。 专业术语上来说，AlphaGo的做法是使用了蒙特卡洛树搜索与两个深度神经网络相结合的方法，其中一个是以估值网络来评估大量的选点，而以走棋网络来选择落子。在这种设计下，计算机可以结合树状图的长远推断，又可像人类的大脑一样自发学习进行直觉训练，以提高下棋实力

阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，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）的主要工作原理是“深度学习”，“深度学习”指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。　

两个大脑

阿尔法围棋（AlphaGo）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。

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