用ai学围棋的最佳方法
如何用al训练围棋？
如何用al训练围棋？
过去的定式，在ai的眼里，几乎全部淘汰.用ai训练围棋，需要极高的棋力，否则看不懂行棋意思。遇到不会走的棋，可以用ai指点行棋。
AI当下最前沿的科技，今天我们介绍如何一步步学习它？
谢邀！案例：柯洁，围棋九段，现在要跟着AI重新学习下围棋。
柯洁不会下围棋？显然不是，是AI打破了人类的惯性思维。AI智商10000点，如果他来按照因材施教来教我们就容易很多。我们要如何学，就把AI当成最好的老师认真学就是了。柯洁不是也耐心重头学了吗？人家九段都放的下钻心学。我们普通人不是更要努力不是吗？
阿尔法围棋程序的工作原理？
阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序。这个程序利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。 阿尔法围棋（AlphaGo）是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些大脑是多层神经网络跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13 个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。
这些网络通过反复训练来检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素，所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的，但更多的训练后能让它进化到更好。
第一大脑：落子选择器 （Move Picker）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络（Policy Network）” ，观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上，它预测每一个合法下一步的最佳概率，那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。
第二大脑：棋局评估器 （Position Evaluator）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题。不是去猜测具体下一步，它预测每一个棋手赢棋的可能，再给定棋子位置情况下。这“局面评估器”就是“价值网络（Value Network）”，通过整体局面判断来辅助落子选择器。这个判断仅仅是大概的，但对于阅读速度提高很有帮助。通过分类潜在的未来局面的“好”与“坏”，AlphaGo能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行，那么AI就跳过阅读在这一条线上的任何更多落子。