alphago原理
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谷歌AlphaGo，靠什么击败人类棋手
靠深度学习， 这是目前人工智能领域中最热门的科目，它能完成笔迹识别、面部识别、驾驶自动汽车、自然语言处理、识别声音、分析生物信息数据等非常复杂的任务。 AlphaGo的核心是两种不同的深度神经网络：“策略网络”和“值网络”。它们的任务在于合作“挑选”出那些比较有前途的棋步，抛弃明显的差棋，从而将计算量控制在计算机可以完成的范围里，本质上和人类棋手所做的一样。 其中，“值网络”负责减少搜索的深度——人工智能会一边推算一边判断局面，局面明显劣势的时候，就直接抛弃某些路线...