AlphaGo es muy poderoso, pero el antiguo juego de casete de la máquina roja y blanca del FC también tenía un juego de Go. ¿No son tan poderosos como Alpha Dog?

Sí, no son tan poderosos como Alphago. El principal principio de funcionamiento de este último es el "aprendizaje profundo". El "aprendizaje profundo" se refiere a redes neuronales artificiales de múltiples capas y métodos para entrenarlas. Una capa de red neuronal toma una gran cantidad de números de matriz como entrada, selecciona pesos mediante métodos de activación no lineal y luego produce otro conjunto de datos como salida. Esto es similar al mecanismo de funcionamiento del cerebro neuronal biológico. A través del número apropiado de matrices, se unen múltiples capas de tejido para formar un "cerebro" de red neuronal para un procesamiento preciso y complejo, tal como las personas reconocen objetos y anotan imágenes. .

Alpha Go utiliza muchas tecnologías nuevas, como redes neuronales, aprendizaje profundo, métodos de búsqueda de árboles de Monte Carlo, etc., lo que ha dado un salto sustancial en su fuerza. Tian Yuandong, el desarrollador del software Go "Dark Forest" de Facebook en los Estados Unidos, publicó un artículo de análisis en línea diciendo que el sistema Alpha Go consta principalmente de varias partes: 1. Policy Network (Policy Network), dada la situación actual, predice y muestra el siguiente paso 2. Lanzamiento rápido, el objetivo es el mismo que el de la red estratégica, pero bajo la condición de sacrificar adecuadamente la calidad del movimiento de ajedrez, la velocidad es 1000 veces más rápida que la red estratégica; dando Determine la situación actual y estime si las blancas tienen una mayor probabilidad de ganar o las negras tienen una mayor probabilidad de ganar 4. Monte Carlo Tree Search conecta las tres partes anteriores para formar un sistema completo; Las máquinas rojiblancas están lejos de contar con estas tecnologías