人机围棋大战首局落定：李世石投子认输！

其中一个神经网络“决策网络”(policy network)负责选择下一步走法，另一个神经网络“值网络”(“value network)则预测比赛胜利方。谷歌方面用人类围棋高手的三千万步围棋走法训练神经网络，与此同时，AlphaGo也自行研究新战略，在它的神经网络 之间运行了数千局围棋，利用反复试验调整连接点，这个流程也称为巩固学习(reinforcement learning)。通过广泛使用Google云平台，完成了大量研究工作。

AlphaGo在与人的对弈中用了“两个大脑”来解决问题：“决策网络”和“值网络”。通俗来说就是，一个大脑用来决策当前应该如何落子，另一个大脑来预测比赛最终的胜利方。

值得一提的是，李世石也是第一次与机器对战，所以他无法像和人类对战那样，先研究对方的棋谱和下棋风格。李世石所能做的就是和自己对弈。谷歌AlphaGo也是通过这种方式锻炼自己，真正做到了“人工智能”。(边策 周游)

（编辑：应用网_丽江站长网）

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