游戏截图
游戏介绍
阿尔法围棋，英文名Go Free，通过深度学习算法，经过大量的棋局数据训练，具备了超强的围棋实力。它能够分析棋局形势，制定出精准的下棋策略，与人类棋手进行高水平的对弈。
阿尔法围棋介绍
一款围棋人工智能程序，由位于英国伦敦的谷歌旗下DeepMind公司的戴维·西尔弗、艾佳·黄和戴密斯·哈萨比斯与他们的团队开发，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。
阿尔法围棋特色
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，在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。
阿尔法围棋内容
对局双方各执一色棋子；
空枰开局；
黑先白后，交替着一子于棋盘的点上；
棋子下定后，不再向其他点移动；
轮流下子是双方的权利，但允许任何一方放弃下子权而使用虚着。
阿尔法围棋优势
阿尔法围棋最大的特点是，它会自己学习！
“阿尔法围棋”的核心系统属于时下最火的基于神经网络的深度学习：模拟人脑神经网络，通过大量数据分析学习了3000万步的职业棋手棋谱，再通过增强学习的方法自我博弈，寻找比基础棋谱更多的打点来击败人类。
“阿尔法围棋”通过策略网络和价值网络来决定棋路，不去计算每一步的可能性，颇有人类棋手“我感觉这样会赢”的味道。
阿尔法围棋小编点评
多种难度可以去选择，与智能AI进行对弈。
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