论文人工智能AlphaGo技术与其应用探析，该文是关于人工智能相关论文范文集跟人工智能和AlphaGo和应用探析有关本科毕业论文范文.
摘 要：在去年谷歌公司的一款人工智能AlphaGo曾以4：1战胜了韩国的九段棋手李世石,后又以3：0战胜了柯洁.本文对人工智能AlphaGo的构成和技术原理进行了介绍,并阐述了对人工智能的应用的几点看法.
关键词：人工智能；AlphaGo
一、人工智能AlphaGo 简介
美国的麻省理工学院的教授温斯顿曾经公开表示“人工智能是为了研究怎样才能使计算机去做以前只有人类才能做的部分工作”.而AlphaGo 作为人工智能的产物之一,便是模仿了人类之间进行棋盘博弈的活动.AlphaGo 自身除了包含走棋算法、估值网络算法、快速走子程序算法和蒙特卡洛搜索算法等部分繁杂的算法之外,在人机对弈的战场还安装了40 多个在线的传输网络平台、170 多个GPU、1200 多个CPU,还有云计算、大数据等即时处理当前对弈棋局和分析史上积累的3000 万个棋局.正是这些软件和硬件的结合才有了我们看到的AlphaGo 的胜利.
二、人工智能AlphaGo 的实现
我们应该认识到人工智能AlphaGo 与人进行的是一种双人棋盘博弈游戏.而这一类的游戏常常有固定的特点.第一,游戏的运行规则非常明确.围棋在被创造出来后,便赋予了明确的规则,有了明确的规则才是实现人工智能模仿的基础.第二,棋盘空间有限.这一特点对于计算机的运算程序和实现人工智能是十分重要的.正是由于这些明确的规则和有限的空间使得本来繁杂的计算机问题变得可以实现.
仔细分析人工智能AlphaGo 技术的实现,可以发现人工智能AlphaGo 的下棋运算程序主要运行的是一种被称为“状态空间搜索”的算法,这个算法的核心思想是：首先,把对弈棋局的演化过程当作一个个的状态,并利用某种约定好的数学形式对其进行记录；然后,通过下棋法则规定的走棋的方法可以把这些状态串联起来,形成一张巨大的状态演化网络；最后,采取搜索的办法在形成的网络中寻找对自己有利的走棋策略.因为这种方法形式化程度高,所以非常适合通过计算机编程实现.但是,这一过程也存在存储空间和搜索效率的问题.实际上,我们往往会利用有价值的信息来引导搜索的方向,有一个典故叫做“歧路寻羊”,说的就是牧羊人会通过羊留在路上的蹄印或者留在草上的牙印来筛选跟踪丢失羊的方向和路径.而人工智能AlphaGo 就是通过对海量过去的对弈棋谱中构建起适合当前的布局与接下来一步走棋之间的对应关系.人工智能AlphaGo 所使用的的搜索技术和机器学习技术其实都是现在已经存在的,但是它在对棋局模式的整体刻画方式和具体对棋局优劣进行评价方面还是具有很多创新性的.特别是它对围棋布局的数学化表征方式,这一表达式直接影响到机器学习的效率和能否最终找出布局与走步之间的关联关系.
三、关于人工智能的看法
1. 人工智能的忧虑.自从人工智能问世以后,人们也对其有着深深的忧虑,担心人工智能会像电影中那样,拥有自我意识,并对人类带来危害.但笔者认为人工智能本质上只是一段程序,它借助复杂的算法对人的行为进行模仿和学习,但人类对这个世界独特的认知和人类自身的思维和情感是人工智能所模拟不出来的.
2. 人工智能的应用.目前,人工智能的应用领域已经颇为广泛.在工业中,已经普遍应用机器人,其精准性和抗疲劳性远比人类有优势；在电子产品中,语音识别系统在各种产品中也得到了普遍的应用；在金融中,金融机构使用人工神经网络系统帮助核对账目,发行信用卡和恢复等功能；在医疗方面,复杂的人工神经网络已经可以用来做临床诊断病人的身体状态和病理特征,协助医生鉴别疾病.总而言之,当前的人工智能已经涉及到我们生活的方方面面.
3. 人工智能的发展.未来的人工智能必然会极大的方便人类的生活,为人类的生活带来便利,但是关于人工智能是否会背叛人类的讨论从未停止.究其本质人工智能的根本还是人.需要由人类来去设计、编辑、实现人工智能的种种功能.所以在享受人工智能带来方便的同时,我们还要提高人类自身的创造水平,拓展思维,不能安于现状,贪图享受.
参考文献
[1] 刘知青, 吴修竹. 解读AlphaGo 背后的人工智能技术[J]. 控制理论与应用2016(12):1685-1687.
[2] 许嘉凝. 从AlphaGo 的胜利看人工智能[J]. 自然科学.2016(3):00149-00149.
（作者单位：信息工程大学）
上文结论：本文论述了大学硕士与人工智能本科人工智能毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料，关于免费教你怎么写人工智能和AlphaGo和应用探析方面论文范文.
参考文献：
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