为什么叫阿尔法狗?谷歌浏览器怎么用

一、阿尔法狗的命名背景

阿尔法狗的命名源于希腊字母“α”和“β”。围棋棋盘上，黑白双方分别代表“黑子”和“白子”，其中黑子为先行方，代表“α”，白子为后手方，代表“β”。阿尔法狗的名字寓意着这款人工智能围棋领域的卓越表现，既能领先于人类高手，又能不断追求卓越，突破自我。

二、阿尔法狗的发展历程

1， 诞生2014年，DeepMind公司发布了AlphaGo的前身——AlphaGo Zero。经过不断的迭代优化，AlphaGo逐渐崭露头角。

2， 震惊世界2016年，AlphaGo与围棋世界李世石展开人机大战，以4-1的成绩获胜，震惊世界。

3， 挑战年，AlphaGo与世界围棋柯洁展开对决，以3-0的成绩获胜，巩固了其围棋领域的霸主地位。

4， 挑战高手年，AlphaGo以1-0的成绩战胜了韩国选手朴廷桓，成为围棋领域无争议的。

三、阿尔法狗的技术原理

1， 深度学习阿尔法狗采用了深度学习技术，大量的棋局数据进行训练，不断提高自身围棋领域的智能水平。

2， 强化学习训练中，AlphaGo不断试错的方式，寻找策略，实现自我优化。

3， 前馈网络与后馈网络阿尔法狗计算中，运用了前馈网络和后馈网络，实现高效的计算与推理。

4， 对抗训练训练中，AlphaGo与模拟对手的对弈，提高自身的实战能力。

四、阿尔法狗的意义

1， 人工智能发展的里程碑阿尔法狗的诞生标志着人工智能围棋领域取得了突破性进展，为人工智能领域的发展树立了新的标杆。

2， 促进围棋普及阿尔法狗的出现，使多人关注围棋这一古老的艺术，推动围棋全球范围内的普及。

3， 人工智能生活中的应用阿尔法狗的成功，为人工智能多领域的应用提供了启示，可以方便推动人工智能技术的进步。

4， 增强人类自信阿尔法狗战胜人类选手，体现了人类科技创新的自信，激励着人们人工智能领域不断探索。

阿尔法狗作为人工智能领域的代表，其卓越的表现和跨越性的进步，让人们见证了人工智能的崛起。未来的发展中，我们有理由相信，人工智能再将为我们带来多的惊喜。阿尔法狗的跨越之旅，正是人工智能迈向未来的一个缩影。

李世石为什么叫石佛,他为什么能赢阿尔法狗一局

李世石是一位来自韩国的围棋大师，他天生对围棋有着特殊的天赋，十二岁入段，二十岁因为取得了富十通杯而从七段直升为九段，只用三个月的时间，他从三段升到九段，是一位传奇人物。他善于观察，心思缜密，手法“稳、准、狠”，谷歌的围棋程序，他却只能14落败，只赢了一局，这是为什么呢？

李世石为什么叫石佛

李世石虽然也是韩国的围棋大师，，他并不是“石佛”。

被称为石佛的，也是韩国的围棋大师，只他是电视剧《请回答1988》中的角色，名叫崔泽。电视剧中的人物经历，与李世石有一些相似，，其实剧中的原型人物是位韩国的围棋大师，名叫李昌镐。

篮球明星邓肯也叫石佛，他被叫石佛的原因是面无表情，而且是长期的面无表情。

他为什么能赢阿尔法狗一局？

李世石一生战绩辉煌，从1995年开始参加比赛，到年一次参加JTBC比赛，一生中，共五十次夺冠。现已经退役。

与谷歌的阿尔法狗对弈的比赛中，初，大家都十分看好李世石，因为大家相信，电脑玩不明白这种高智商的围棋，出乎人们的意料，终，李世石却只赢得了一局。

也许很多人觉得只赢一局，围棋大师很丢人，，要知道，他还能赢一局，别人虽然也是九段，却是完败。

从李世石只赢得一局来看，现电脑的人工智能已经比人类聪明多了，有人怀疑李世石对弈的时候没有用过打劫，这也是阿尔法狗能赢的原因。

新版阿法狗碾压旧版,人工智能究竟能发展成什么样

版本阿尔法狗自学3天，100:0碾压李世石版旧狗。这太怕了，我要大胆说一句‍‍人工智能很人类的永生或者灭绝，而这一切很我们的有生之年发生。‍‍

这并不是危言耸听，其实人工智能的概念很宽，人工智能大体分为三种

、弱人工智能:弱人工智能是擅长于单个的人工智能。比如有能战胜象棋世界的人工智能，它只下象棋。

第二、强人工智能:人类级别的人工智能。强人工智能是指各都能和人类比肩的人工智能，人类能干的脑力活它都能干。

第三、超人工智能牛津哲学家，知名人工智能思想家Nick Botrom把超级智能定义为“几乎所有领域都比聪明的人类大脑都聪明很多，科学创新、通识和社交技能。”超人工智能是各都比人类强一点，是各都比人类强万亿倍的。

这样一分，我们不难看出，现的人工智能还处＂弱智”阶段。

回到问题，我们注意到强调的是新版本、碾压。这则新闻还有一个点是自学三天。说到

这里，我要引出一个沉重的概念‍‍递归的自我改进。

‍‍‍‍这个概念是这样的一个运行特定智能水平的人工智能，比如说脑残人类水平，有自我改进的机制。当它完成一次自我改进后，它比原来加聪明了，我们假设它到了爱因斯坦水平。而这个时候它继续进行自我改进，现它有了爱因斯坦水平的智能，这次改进比上面一次加容易，效果也好。第二次的改进使得他比爱因斯坦还要聪明很多，让它接下来的改进进步加明显。如此反复，这个强人工智能的智能水平越长越快，直到它达到了超人工智能的水平---这是智能爆炸，也是加速回报定律的表现。‍‍

试想一下一个人工智能系统花了几十年时间到达了人类脑残智能的水平，而当这个节点发生的时候，电脑世界的感知大概和一个四岁小孩；而这节点后一个小时，电脑立马推导出了统一广义相对论和量子力学的物理学理论；而这之后一个半小时，这个强人工智能变成了超人工智能，智能达到了普通人类的17万倍。‍‍

‍‍当一个超人工智能出生的时候，对我们像一个全能的上帝降临地球。‍

有什么比努力重要

你有过这样的问题？

经常提笔忘字，感觉自己空有一肚子墨水，是倒不出来；

想问题时容易钻牛角尖，难以突破各种条条框框；

一思考头痛，完全无法思考中体到乐趣......

你有着上述问题，说明，你并不懂得如何思考，也没有“思考力”。

没有思考力，无法捕捉一闪的灵感，只能被动待机出现。相反，思考力的人可以顺藤摸瓜，探寻问题的根源。

那么，什么是思考力呢？我们该如何增强思考能力？要想独立思考出创新的点子，有没有系统的方法循？

再将告诉你答案。

一

东京大学物理教授上田正仁《思考力潮爆东京大学的思维公开课》中告诉我们，思考力是理性地掌控思考的力量，思考力的核心即发现问题、解决该问题。

很多人常看到这样的现象

一些成绩优异、一路拼杀跨进高校的学生，一旦离开大学进入社，却沦为平庸一员。而些学生成绩平平也没有突出特长，却能社上呼风唤雨。

你想过，为什么出现这种？

答案是上田教授提出的3个概念

实现力规定时间内，尽找到给定问题的正确答案（应试能力）；

思考力透过现象看到问题本质的能力；

创造力用个人独特方法解决问题的能力。

而这三种力中，思考力和创造力是表里如一的。

如今，学校的应试教育与思考力的培养与相反，家长和老师期待学生能迅速牢记知识并解决给定问题。

应试教育训练的是学生的实现力，长久以来，学生们被培养出了实现力，可这却无益于培养学生长久、深刻思考的能力和创造性解决问题的能力。

因为面对这些新的事件时，既有的经验和知识都显得那么无力。种种过度的应试学习，妨碍创造力的提高，使人的思维固化。

进入社的学生们面对复杂的问题，往往手足无措。

那么，经过了应试教育的我们，还培养自己的思考力吗？

上田教授指出，思考力是训练、培养而得以发展的能力。具体分解为三种能力发现问题的能力、解决问题的能力、永不言弃的精神。

二

发现问题的能力

这是指质疑他人所未质疑的问题，和找到突破常识的问题点的能力。

有句话叫“找到了问题，问题解决了一半”，思考的前提是找到思考的真正的问题。

什么叫问题？问题是理想状态和现实状态的差别。

发现问题的能力其实是指从茫然的“搞不明白”的状态，过渡到“已经理解了问题所，只是还没有找到答案”的状态的能力。

问题的性质和思考的阶段，再将“搞不明白”分为3种

①不了解事实

解决方法是查询，探索找到答案的方法。

②不知道答案

解决方法是不断思考，再将疑难问题的各个要素拆分开，从而逐个击破。

③不明白自己到底哪里不明白

解决方法是知道自己到底哪里不明白，这种知道地意识到自己哪里不明白的能力才是发现问题的能力的核心。

第3种正是我们发现问题的契机，对话从“不明白自己到底哪里不明白”转变成“是这里不明白”，而这是发现问题的能力。

一旦清楚哪里不明白，知道问题或者课题是什么了。这个基础上，许多时候只要查询资料或者询问相关人士，问题迎刃而解，这个中信息搜集方法。

我们不断地搜集、整理、消化和丢弃资料，直至找到问题所。

①搜集信息的目的不于寻找答案

进行这一步时你明白，这一项的目的并不是寻找答案。查询相关信息轻易找到答案的问题，属于“已经被探知”的范围，那这个问题到此为止了，你只是不了解相关事实而已。

搜集信息的目的于，确认这些问题已经被人发现或证实，了解它们不再独创性，从而舍弃掉这些问题，找出迄今为止还没有被人接触到的新的性。

真正的创意，来源于而彻底地搜集信息、和整理信息。

②分清事实与方法

什么叫客观事实？

是具体的工程资料，设计图纸、施工日志、各种的查看报告。你没有了解事实的基础上，立刻对事情本身做出判断，你非常容易判断错。

深入思考问题时，要知道，“客观事实是的信息源。他人的秘诀和攻略不属于这个范畴，这类信息不带给你独创性。”

网络作为搜集事实的手段，正不断成为非常宝贵的信息源，可我们利用网络搜集事实的时候，千万注意再将客观事实和不能明白真伪的方法严格区分开。

网上经常出现一些经验贴，比如“XX完全攻略”，“XX技巧”之类，乍一看头头是道，可经不起推敲，不经思考盲目接收很危险。

你的所有判断建立客观事实的基础上，“客观事实的基础上，研究出自己的经验和方法才是解决问题的王道。”

③再将已经消化掉的信息丢掉

这一部分，上田正仁认为，锤炼思考力的关键词是“丢弃”。

爱因斯坦曾经说过，教育是一个人把学校所学全部忘光之后剩下的东西。是那个东西指导我们，帮助我们。

为什么要毫不犹豫地丢弃信息？因为知识于智慧，创造创新的中，我们不堆砌已知，用智慧发现新知。

学习中，遗忘并不要紧，要紧的也不是我们学到的知识，而是学习积累的智慧。搜集信息，整理信息，一旦理解要点之后再将所有搜集到的信息全部丢掉。

这样，才方便我们清空大脑，从而加集中意识地思考待处理的每一条信息，不理解的部分变得很明晰。

只有这样的方法，才能不断接近信息山洞的出口，接近醍醐灌顶的阳光，而笔记本上一直以来都未被撕去的问题，才是真正思考、研究和解决价值的问题。

三

解决问题的能力

这是指面对自己发现的问题，克服所有的困难，再将问题整理、、分解，直至找到问题答案的能力。

①再将复杂问题简单化

解决问题，首要的方法于，再将复杂的问题类型化、简单化。若是再将问题作为一个整体来对待，根本无从下手。

再将复杂的问题按照要素进行分解，有剩下的要素，即问题的核心，然后全力以赴，一举攻破。

归纳、分解要素以及各个击破方法来解决问题的模型，作为非常有效的实践方法，适用于解决绝大部分的问题和课题。

②多角度解决

这个方法要求我们提高自己，发现事物联系的能力。对问题进行广角度、多角度处理，从而顺利解决没有统一答案的问题。

提高的方法是让自己慢下来，有一颗从容的心，这样你才能看到多，而不是只盯着目标。

学这样的解决步骤

再将复杂的问题分类→分解要素→各个击破→发现未能解决的要素→要解决该问题，哪些要素还不充足，寻找必要的补充要素。

③让“好奇”驱动自己

我们面对问题的时候，常常希望一条直线地直接到达目的地，因为看这似乎是有效率的办法，却未必如此。尤其是看不清楚解决路径的时候，让“好奇”而不是“目的”驱动自己，绕一绕弯路有时候反而带来意外的惊喜。

目的导向型指的是完全知道目标的基础上，一心寻求距离目标短的直线距离，并沿着该路径解决问题的方法；

好奇心导向型指的是，努力的方向与目标似乎并没有关联，只是单纯地好奇心的驱动下前进。

好奇心导向型并不是偶然的产物，而是面对问题积极应对的战略。这种好奇心带来的宽广的视野和灵活的态度不仅你练一双多角度观察事物的火眼金睛，也是一项催生创造性想法的大脑训练。

“早知道了”和“已经了解了”是解决问题道路上的陷阱，它让我们忽略了质疑，而真相往往隐藏于被忽略的部分。

不断思考我为什么应该是这个样子，什么条件下出现这种，从而研究和检验的中提高我们的知识储备，这点非常重要。

四

永不言弃的精神

这里指结果出现绝不放弃，执着的坚持从根本上解决问题，直到找到问题答案的能力。

除了发现和解决问题之外，上田教授认为，思考坚持。而且正是这个世界上的伟人们永不言弃的精神，才是学术界、商业界，乃至世界各个领域创造力的源泉。

因为很多时候，问题不是一朝一夕能解决和突破的，这我们花费大量的宝贵时间，也正是这样的问题才值得我们思考。对自己选择的问题不要放弃，要坚持思考到问题得到解决为止。

而要拥有这种精神，一要不怕失败，且善于从失败中经验教训。二要不恋成功，不要抱守过往的成功，而失去了探索未知的勇气。

做到永不放弃持续的思考，我们的好奇心得到不断的刺激，我们的兴趣也永远不衰亡。

五

托尔斯泰曾经说过，人类被赋予了工作，那是精神的成长。

独立的思考是我们成为一个独立个体的开始。而“思考这一行为本身激励大脑，可以给大脑带来丰富和深刻的满足感”。

上田正仁看来，原始时代，人类为了应对意料之外的变化，如自然灾害、事故，发挥自己的思考力解决问题。

可随着人类进入文明社，人类开始进入循规蹈矩时代，我们依照以往的经验解决意料之内的问题，建立了一个安全、放心的社，人们认为一切都自己的经验掌控之中。

我们虽然都是带着好奇心来到人间的，却常常成年后忘了当初那个总问“为什么”的小孩。

，随着现代社科技的突飞猛进，人类再将进入创造时代。

去年的阿尔法狗和人类的围棋对战，引发了人们对机器人再将替代人力的担忧。目前，机器人仍然只能代替机械性的工作，高度创造性的工作仍然人类完成。

这也从一个侧面说明了思考力的重要性。不妨每天给自己留些时间，来思考吧~

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