大家好，今天来为大家分享开源围棋人工智能有哪些的一些知识点，和开源围棋人工智能有哪些软件的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！
本文目录
- 人工智能目前在哪些领域已经完全取代了人类？
- 为什么顶级围棋选手还可以和人工智能平分秋色而象棋选手却不能？
- 现在吊打顶尖棋手的开源ai已遍地都是，有没有人针对围棋ai深入研究，开发新走法新定式，有重大进展的？
- 人工智能会和历史上的工业革命一样的结果么？
人工智能目前在哪些领域已经完全取代了人类？
我觉得这个问题要仔细审题，题干中包括了两个核心点，1领域2完全取代。首先我们来说领域，领域是一个很宽泛的概念，比如通信是一个领域，航空航天也是领域，他们中间也有很多交叠的部分，我们把人工智能的概念再泛化一点，假定计算机也属于这个范畴（其实也并不是所有的计算机都具备智能化的功能），那么我们可以看到计算机其实在很多方面已经完全超越了人类，比如说计算能力，比如说存储能力，那么显而易见的这两项能力是能够被人工智能所继承的，所以我们也可以说人工智能在计算和存储方面已经完全超越了人类，但是是否能取代人类，这点我觉得未必，全北京的司机可能都无法明确的记住北京市的大街小巷的名字和位置，但是并不意味着他们随便走任何一条路就要通过地图来进行导航，所以在这里我们要说的是“超越”和“取代”是两个完全不同的概念，我认为在某些领域人工智能已经完全超越了人类，比如我们说围棋，虽然阿尔法狗和阿尔法元没有一一挑战过全世界所有下围棋的人，但是我们基本可以得出结论他们在这方面的技能已经超越了人类，那么是否取代人类呢？这点我觉得答案是否定的，不会因为机器下围棋厉害，人类就不下围棋了，人类在围棋学习中所带来的思维锻炼、性能培养决定了人类会继续做这件事情，而且人类的竞技也不会因为大家都下不过机器就停止了的。
综上，人工智能在某些领域已经超过了人类，但是不会取代人类，更不用提完全取代。
为什么顶级围棋选手还可以和人工智能平分秋色而象棋选手却不能？
科普一下。现在人工智能的发展已经到了在各种棋类游戏中没有人能战胜的阶段。人类围棋的顶尖棋手和AlphaGoMaster的网络对战成绩是0:60。而Master还不是AlphaGo的最高级版本。而1997年IBM的深蓝战胜了等级分排名世界第一的棋手加里·卡斯帕罗夫。战绩3.5:2.5（2胜1负3平）。19年后Google的AlphaGoMaster也战胜了等级分排名世界第一的棋手柯洁。
那么现在人类顶尖棋手和AI到底有多大差距呢？唯一战胜过AlphaGoLee的韩国著名顶尖棋手李世石的隐退棋是和韩国的AI韩豆下的。AI让两子，黑棋贴3又3/4子。在这种条件下开局AI的胜率已经无限接近于1%。但是结果还是AI2:1胜出了。
为什么AI会这么强大？它是怎么超越人类的呢？其实AI的成长过程一直是仿生的过程。所有的棋类比赛较量的都是规则下进行计算的能力。1997年版本的深蓝运算速度为每秒2亿步棋。1997年的深蓝可搜寻及估计随后的12步棋，而一名人类象棋好手大约可估计随后的10步棋。正如中国古代军事家孙子所说："夫未战而庙算胜者，得算多也。未战而庙算不胜者，得算少也。多算胜，少算不胜，而况于无算乎！"。
那么为什么计算机要19年后才能在围棋上战胜人类呢？还是计算的问题。围棋对AI的挑战难点在棋盘空间。国际象棋的空间状态是1043。而围棋是10170个状态空间。这样的游戏具有高分支因子。围棋中的可能场景的数量要大于宇宙中的原子数。光照顾了棋局的宽度（变化）就照顾不了棋局的深度（考虑的步数）。所以围棋职业棋手2016年之前一致认为计算机不可能下过人类顶尖棋手。
从当时的情况看计算机确实是有点“机关算尽”了。于是科学家们开始研究新的思路。在资源有限的情况下人是怎么办的？最典型的例子是种花、果时要打尖、疏果。因为植物的营养是有限的。不打尖、疏果就不能得到好的结果。围棋棋盘上的空间状态虽然多但是每个空间状态的价值是不同的。所以对变化的计算要剪枝。问题转化为应该剪除谁？
解决这个问题的就是蒙特卡洛算法和神经元网络的深度学习。
什么是蒙特卡洛算法？举个例子：有一个箱子里边有无数个苹果。想找出最大的。但是人从外边看不到苹果的大小。每次可以随机取出一个。然后和上一次的比较。大的留下。这样重复100次、1000次之后是什么结果呢？留下的不一定是最大的苹果，但一定是在目前最接近最大苹果的苹果。
和蒙特卡洛算法对应的是拉斯维加斯算法。也举个例子：还是，一个箱子里边有无数把钥匙。想找出能打开一把锁的钥匙。还是每次可以随机取出一把来试。打不开扔掉。这样重复100次、1000次之后是什么结果呢？有可能碰上了，但是不保证一定能碰上。
人下棋时是通过过往的经验来做选择。AI也是通过过往的经验找出最接近正确答案的值给每一个选择点赋值。而人们看到的是每着的胜率。
AI是怎么给每一个选择点赋值的呢？这就离不开神经网络和深度学习。人能思考的物质基础是人的神经网络。AI的神经网络系统就是仿生的结果。有了这个物质基础就有了机器学习。深度学习是机器学习的一部分。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力。深度学习是一个复杂的机器学习算法，又分为有监督学习和无监督学习。
老师留作业，学生做习题集。其实就是一种有监督学习。通过做题掌握了解题规律。于是考试时只要是做过的题型基本上都会。
现实生活中还常常会有这样的问题：缺乏足够的先验知识，因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。很自然地，我们希望计算机能代我们完成这些工作，或至少提供一些帮助。比如在没有计算机的情况下人通过对大量的数据长期观察思考，找到了克山病的原因。但是这个研究发现其规律的过程长达几十年。AI的无监督学习就是模拟人的这个学习过程。可以加快人们对未知事物的理解。
深蓝和阿尔法狗最初都是用人类的棋谱喂养的。比如战胜李世石的AlphaGoLee就大约喂了16万人类棋谱和数万个人类人类总结的模式（定式）。但是最后开源的AlphaGoZero则是从零开始通过“左右互搏”自己通过超过1亿对局自己悟出的围棋真谛。自学成才的AlphaGoZero水平不但远超AlphaGoLee，就连横扫千军的AlphaGoMaster也不是AlphaGoZero的对手。这就是职业棋手说的AlphaGoLee的棋还能看出高明的地方（因为有人类的影子），AlphaGoZero的棋则净是看不懂的地方。许多过去的共识被纠正。数以万计的定式被废弃。
2005年左右《围棋天地》曾经有一个栏目是访问一线棋手：如果有围棋上帝的话你和他有多大差距。记得当时一致的看法是让两子。而现在顶尖棋手和AI的差距已经差了两个子。那么AI是不是围棋上帝呢？肯定不是。它只是接近最优解，而不是最优解。也就是说AI只是相对真理，是绝对真理的一部分。它并没有穷尽真理。最好的例子就是“芈氏飞刀”。这个定式是在流行AI定式的大形势下人类发明的定式。最开始AI也不认识，吃了亏后变成AI在一个时期里的常用定式。
AI的发展还远没有达到尽头。从AlphaGoLee到AlphaGoZero都有一个习惯就是见好就收。前边优势很大但是当它算到怎么下都能赢的时候就会退让。最后只赢一两目。作为人类棋手的陪练这是不称职的。所以人类要给它增加个性。中国的AI星阵就加入了“不退让”的个性。
曾经有人预言AI会使围棋衰落。我不这么认为。古代无论东西方绘画都有追求像的趋势。但是当照相机出现后，画得再像也赶不上照相机。但是绘画仍然向前发展并没有衰落。只不过现在追求的是意境和感受了。围棋在商业因素的影响下从两日制演变到包干制的快棋。人的能力在哪摆着，棋的质量不可能不受影响。当信奉“天下武功唯快不破”的时代遇到任谁也快不过的AI。这种“快”还有意义吗？
现在吊打顶尖棋手的开源ai已遍地都是，有没有人针对围棋ai深入研究，开发新走法新定式，有重大进展的？
围棋开源AI并不是遍地都是。
目前最厉害的是开源软件是LeelaZero，根据谷歌阿法狗的算法写的。网友可以自己下载试试看，在普通电脑上也就业余水平，要想运行相当于职业水准的程度，大概需要自己堆几十台机器吧。而且它虽然采用了与阿法狗类似算法，但没有谷歌那么财大气粗，人家用专业服务器集群几周训练的进度，开源的LeelaZero目前在网友帮助下还差了几百年能赶上，喜欢的可以去贡献一下算力，做法和挖矿差不多，但没有回报。
其他的开源AI还不如Leela。暂时网上围棋对弈不用太担心对方用了AI，家里没矿的用不起，用得起的没有必要用。
不开源的，比如中国棋院用的绝艺，是不对外开放的，腾讯也不会随便烧钱。至于野狐里那个绝艺，虽然也是很厉害了，但是不如棋院那个版。所以有些韩国棋手一直拿他们训练只能用较弱的Leela或者其他网络版，作为不如中国棋手成长快的（私下）理由。
关于定式，基本上现在一大半已经被AI否决了。AI的下法都是自学的，学习算法叫做双头兽，就是一个野兽两个头一个身体，好像两个头互斗，学习成果归入一个身体里。对AI来说它没有定式的概念，每次都是根据形势计算下一手。高手们总结了AI一些貌似重复率较高的开局走法，比如点三三之类的后续招法，但已经不是传统定式了，基本上都不会走完AI就会脱先，东一下西一下很难说算新的定式。而且实话说有些招法九段们自己也不知道好在哪里，只是知道AI评分高。
我觉得现在的围棋越来越没有布局的说法了，作为棋局开头使用的所谓定式也作用越来越小。现在中高手对局，前几十手都没区别，中后盘计算力越来越重要。如果要提高水平，多看高手对局，另外死活题依然是有效的基本功。
我一直研究AI算法，业余也爱看围棋，所以相关的都会看一下。希望回答有帮助。
人工智能会和历史上的工业革命一样的结果么？
人工智能至今没有提升人类生产率。大多数现行技术革命，依然是自动化，这个自动化上世纪70年代就已经在德日这些国家完全推开。从工业机器人的保有量看，德日工业机器人是我国3倍的密度。我国工业机器人100台每万人，德日早已超过300台。如韩国工业企业，工业机器人的保有量甚至更高到600台。
而人工智能，我们说的2000年以后，主要是谷歌通过阿尔法狗就是那个下围棋的人工智能推开的技术。深度学习神经网络技术。本质这种技术是大数据的延伸。实话实说“人工智能并不智能”，而和工业革命最大的区别在于，本轮人工智能技术改革至今没有提升生产率的走向。
现如今人工智能重点应用方面，包括：
语音，主要是智能音箱。当然不只是音箱，你对话siri，对话小爱同学等等。其实就是人工智能在语言上的进步。这其实源自于语言对话数据，至今，很多对话依然十分笨拙。深度机器学习，到底是有限的学习。人类的思维却是可以跳跃性的。比如我对小爱同学：“打开电灯。”他就会问你，要走廊灯，还是客厅灯。你只有明确告诉他是打开哪一个照明，他才会去打开。而如果你抱怨，太黑了，或者在起始的时候没有叫一声：“小爱同学。”他也不会有反应。人工智能语音对话，解决了一个同声传译的粗略问题，不精确，也解决了一个声控设备的问题。但是这，基本就是语音人工智能的极限了。我们接下来将同一个系统，从电冰箱转移到电视机，从电视机转移到垃圾桶，未来还会到汽车。其实，这依然是一个相同的东西。或者叫siri，或者叫小爱同学。或者叫微软小冰。
视频，人脸识别技术。人工智能在图片上面，主要就是人脸识别。这个人脸识别有时候依然可能被3D照片破解。但是对于监控系统，很多人路过的时候，自动能够显示出身份信息，从而在安防上会获得较大的进步。那么，仅此而已。我们原来认为视频会延伸到无人驾驶阶段。现阶段无人驾驶技术十分尴尬。因为即使谷歌WAYMO，依然需要驾驶员盯着开。而且还需要两名驾驶员，一名工程师从旁协助。商业运营根本赚不到钱。而一些园区内部，人流稀少开的无人驾驶车辆，其实只有40码的最高速度，平时20码的运行，可能速度还不如共享单车。更加低成本现实的城市公共交通，还不如用轨道交通。
数据探查，知道你喜欢什么？这是个悖论，通过分析你平时的喜好，可以推送你喜欢的东西。比如我爱看某一类的新闻，头条就给我推送。我在淘宝搜索小零食，所有的广告就会不停推送给我相关的。这似乎是非常好的了解了我的爱好。可问题是，我希望有更多的探索边界。人类不是画地为牢，而是自由放飞。我难道就不喜欢偶尔看一下“食品加工业”？偶尔看一下“服化道探索”？看一下“BBC纪录片”？所以，其实数据探查也最终没能了解你，倒是反而被人类给套路进去了。
综上。现如今的AI说白了就是大数据的延伸。早年接触大数据真的很神奇。比如通过搜索频率，你可以提前了解感冒流感爆发情况。通过大数据，你可以了解一些悖论。比如我们可以通过统计发现我们人类天然自信。因为有70%的人说自己长相高于平均值。
人工智能，是谷歌推动的。深度学习算法的创作者都在谷歌就职，如果按照科学的自然演进。谷歌是有风险的。有可能我们人工智能不是利用这套算法，我们用了其他不同的算法，也有可能人工智能一直没人去开发。和安卓一样，不成熟的时候，先让算法成为主流，占据市场。谷歌就开始了人工智能的开源和实践。比如无人驾驶WAYMO，比如机器人的波士顿动力，甚至谷歌还在基因数据库上面进行投资，想要通过人工智能方式来学习基因和人类疾病的关联性。
科学曾遵循因果，就是大双盲实验，对照组出成果。到了人工智能，人类重新体验了模糊化。实际上人工智能达到的效果是一种机器达到的曲线模式。能不能达到还两说呢。
好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。