这（zhè）是阿尔法狗表情包（bāo），阿尔法狗表情包是（shì）一（yī）款由谷歌（gē）研（yán）发的著名机器人AlphaGo而（ér）衍生制作的相关（guān）表情（qíng）包（bāo），这款阿尔法狗表情（qíng）包并不是以传统的科技感（gǎn）而制作的，整体（tǐ）偏向于漫画风（fēng）格，马（mǎ）上AlphaGo就又要和柯洁进（jìn）行在一（yī）次的围棋较量了，在观看讨论过（guò）程（chéng）中和朋友斗一斗相关表情包也是（shì）极其不错的选择哦，感兴（xìng）趣的用户朋友可以下载阿尔法狗表情包试试这款（kuǎn）表情包哦。
阿尔法围棋（qí）（AlphaGo）是（shì）一款围棋（qí）人（rén）工智能程序，由谷歌（Google）旗（qí）下DeepMind公司的戴密斯·哈萨比斯（sī）、大卫·席尔瓦、黄（huáng）士杰（jié）与他们的团队开发（fā）。其主要（yào）工（gōng）作（zuò）原理是“深度学习”。
2016年3月，该（gāi）程（chéng）序与（yǔ）围棋世界冠军、职（zhí）业九段选手李世石（shí）进行人（rén）机（jī）大战（zhàn），并以4:1的总比分获胜；2016年（nián）末2017年初，该程序在中国（guó）棋（qí）类网站上（shàng）以（yǐ）“大师”（Master）为注（zhù）册帐号与中日（rì）韩数十位围棋高手进（jìn）行（háng）快（kuài）棋对决，连（lián）续60局无一败绩。不少职业（yè）围（wéi）棋手认为，阿尔法（fǎ）围棋的棋力已经达到甚至超（chāo）过围棋职业九段水平，在世界职业围棋排名（míng）中，其等级分曾经超过排名人（rén）类第一的（de）棋手柯洁。
2017年1月，谷歌Deep Mind公司CEO哈萨比（bǐ）斯在德国慕尼黑（hēi）DLD（数（shù）字、生活、设计）创新（xīn）大会（huì）上宣布推出（chū）真正2.0版本的阿尔法围棋（AlphaGo）。其特点（diǎn）是摈弃了人类棋谱，只靠深（shēn）度学习的方式成长起来挑战围棋的（de）极限（xiàn）。
深度（dù）学习
阿尔法（fǎ）围（wéi）棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能（néng）程序（xù）。其主要工（gōng）作原理（lǐ）是“深度学习”。“深度学习（xí）”是指多层（céng）的人工神经网络和训练它的方法（fǎ）。一（yī）层神经网（wǎng）络（luò）会把大量矩阵数字作为输入，通过非（fēi）线性（xìng）激活方法取（qǔ）权重，再产生另一个数据集合作为输出（chū）。这就像生物神经大脑的工作（zuò）机理一（yī）样，通过合（hé）适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网（wǎng）络“大（dà）脑”进行精准复杂（zá）的处理，就像（xiàng）人们识（shí）别物体标注图片一样。
阿尔法围（wéi）棋用（yòng）到了很多新技术，如神经网（wǎng）络、深度学习、蒙特卡洛（luò）树（shù）搜索法等，使其实（shí）力（lì）有了（le）实质（zhì）性飞跃。美国脸书公司“黑暗森林”围棋软件的开发者（zhě）田渊栋在网上发表分析文章说：“‘阿尔法围棋（qí）’这个系统主要由几个部分组成：一、走（zǒu）棋网络（luò）（Policy Network），给定当（dāng）前局（jú）面，预（yù）测/采样下一步的走棋；二（èr）、快速（sù）走（zǒu）子（Fast rollout），目标和走棋网（wǎng）络一样，但在适当牺牲（shēng）走棋质量的条件下，速度要比走棋网络快（kuài）1000倍（bèi）；三、估（gū）值（zhí）网（wǎng）络（Value Network），给定当前局（jú）面，估计是白胜还（hái）是黑胜；四、蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search），把（bǎ）以上（shàng）这三个（gè）部分连起来，形（xíng）成一个完整的（de）系（xì）统。”[2] [3]
两个大脑
阿（ā）尔法围棋（AlphaGo）是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些（xiē）大（dà）脑是多层神经网络（luò）跟（gēn）那些Google图片搜索引擎识别图片在（zài）结构上是相（xiàng）似的。它们（men）从多（duō）层启发式二维过滤器开（kāi）始（shǐ），去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片（piàn）一样。经过过滤，13 个完全连接的神经网络（luò）层产生对它们（men）看到的局面判断。这些（xiē）层能够（gòu）做分类和逻辑推理。
这（zhè）些（xiē）网络通过反复训练来（lái）检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行（háng）更好。这个处理器有（yǒu）大量的（de）随机性元（yuán）素，所以人们（men）是不可能精确（què）知道网络是如何“思考”的，但更多（duō）的训练后（hòu）能让它进化到更好。
第一大（dà）脑：落子选择器 （Move Picker）
阿尔法围棋（AlphaGo）的（de）第一个神经网络大（dà）脑是（shì）“监督学（xué）习的策略网络（luò）（Policy Network）” ，观察棋盘布局（jú）企图找到最（zuì）佳的（de）下（xià）一步。事实上，它预测每一个合法下一步（bù）的最佳概（gài）率，那么（me）最（zuì）前面猜（cāi）测（cè）的就是那（nà）个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。
第二大脑（nǎo）：棋局（jú）评估（gū）器 （Position evalsuator）
阿尔法围棋（AlphaGo）的（de）第二个大脑相对于落子选（xuǎn）择器是回答（dá）另（lìng）一个问题（tí）。不是（shì）去猜测具体（tǐ）下一步，它预测每一个棋手赢棋的可能，再给定棋子位置情况（kuàng）下。这“局（jú）面评估器”就是“价值网络（Value Network）”，通过整体局面判断来（lái）辅助落子选择器。这个判断（duàn）仅仅是大概的，但对于阅读速度提高很有帮（bāng）助（zhù）。通过（guò）分类潜在的未（wèi）来局面的“好”与“坏”，AlphaGo能够决定是（shì）否通过特殊变种（zhǒng）去（qù）深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行（háng），那么（me）AI就跳过阅读（dú）。
