阿尔法狗怎么做的？
每一个棋，不管是中国象棋、国际象棋甚至我们的五子棋都有一个规则，而且有一个输赢的标准。所以有这个东西我们实际上是可以建立规则，马走日象走田一样。我们形成了一个搜索空间，我们过去的做法都是用计算机去完成的空间的搜索，找出最可能赢的这么一个套路。
这是过去的做法，按照这个套路计算机围棋赢几乎不可能。
换一个思路大家想想，围棋高手下棋，很多时候是棋感，对当时棋势的把握，棋局的把握。很多高手直觉一来，他就知道下一个棋该到那儿，这就是棋感。
这件事情捅破以后，计算机怎么做？相当于把围棋盘黑白子变为一个图片，那么这件事情恰恰是计算机最擅长的，做图像的匹配和识别。
所以就这么一个纸的捅破，把过去完全是用规则的方式，把它变为一个图像识别。我们做所有的智能，感知智能，我们人脸识别也好，指纹识别也好，再强大的人类高手，你要识别指纹都识别不过计算机。
首先，它是用的数据，这个数据就是人类不可能去想象出来。阿尔法狗用到的数据，三万多幅人类专业棋手对决的棋谱，三千万盘自我对弈的棋局。它用人类的棋谱，打谱学习，然后自己又和自己下棋，最新版的阿尔法狗Zero，用了490万盘，自己和自己对弈。大家想想人类的棋手每年下多少？大概一千盘了不起，脑袋能记多少？再牛的人也记不了多少。
微软亚洲研究院郑宇等人总结的Alphago原理图
这个图像一存在，这么多幅同样的图像，差不多这个格局一出现的时候，这个图像计算机快速一比对，就知道从概率上，下一步棋往哪儿走。
可以预测，在围棋里面你再怎么样，人类已经不可能赢过计算机了。
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