各位老铁们好，相信很多人对谷歌人工智能alphago都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于谷歌人工智能alphago以及谷歌人工智能alphafold的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！

本文目录

1. AlphaGo这么牛，为什么不搞个机器手臂下棋，还要搞个人代替执子？
2. alphago是程序还是机器人
3. 谷歌公司DeepMind团队开发的围棋软件Alphagozero是基于什么架构的？
4. 2016年3月人工智能程序什么在韩国首尔以1/4的比分战胜人类围棋冠军李世石

AlphaGo这么牛，为什么不搞个机器手臂下棋，还要搞个人代替执子？

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因为成本太高了，而且效果也不怎么好。

AlphaGo到底什么配置？

在去年的“人机大战”中，起初AlphaGo的硬件平台采用的是CPU+GPU，即AlphaGo的完整版本使用了40个搜索线程，运行在48颗CPU和8块GPU上。但是AlphaGo的分布式版本利用了更多的芯片，40个搜索线程运行在1202颗CPU和176颗GPU上。

可以遇见，经过一年多的训练和升级·，AlphaGo的硬件肯定会升级的。

回归到“人机大战”上。在“人机大战”中，如果AlphaGo配备了机械臂，那么它的运算量和配置会大增。为什么这么说呢？

因为配备了机械臂就没有必要配备下棋的人了。那么对方下棋了，AlphaGo需要用相机作为“它”的眼睛，分析判断到底对方下的是哪一步？这涉及了图像识别的功能，也是人工智能的一部分。通过运算分析判断对方下的哪一步后，再运算下一步棋应该怎么走。得到结果后再输出给机器臂，机器臂需要先给棋盘定位，然后得到坐标再下棋。

对比人工下棋，需要机械臂下棋那就需要增加：图像识别的摄像头、机械臂、更多的运算部件等硬件。再者，增加图像识别等行为的运算会不会影响AlphaGo在围棋上的发挥呢？

明显，安排两个员工负责输入和输出（下棋）的工作成本会低很多。

说完AlphaGo让我们说说机械臂。下过棋的人都知道，下棋的时候手一定要温，不然手抖棋子掉到其他的网格上就无法更改了。可以下棋的机械臂市面上倒不是不缺，但是能够做到“人手”这么精密的的机械臂的有吗？对不起！没有呢。这么重大的赛事，应该采用更谨慎的方式，让人手来下。

那么有人问：人工下棋一定比机械臂好吗？这得看谁了！

替AlphaGo下棋的是黄士杰博士，他是AlphaGo的创始人，同时他也是一个围棋高手。

所以，还是让黄博士下吧。

alphago是程序还是机器人

阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序，由位于英国伦敦的谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴维·西尔弗、艾佳·黄和戴密斯·哈萨比斯与他们的团队开发，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。2015年10月阿尔法围棋以5:0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾；2016年3月对战世界围棋冠军、职业九段选手李世石。

谷歌公司DeepMind团队开发的围棋软件Alphagozero是基于什么架构的？

这个我不了解，但我猜测底层技术结构应该是基于C，因为单机软件运行效率，特别是人工智能对算法及执行速度方面要求非常高。同样的场景分析和结果运算，在保证代码科学性一致的前提下，编程语言的执行性能是相当重要的，这时候越是贴近CPU的计算语言越能发挥出高效的作用，这期间的差别可能几何级数的。

2016年3月人工智能程序什么在韩国首尔以1/4的比分战胜人类围棋冠军李世石

2016年3月，谷歌人工智能程序AlphaGo以4：1的比分战胜韩国围棋世界冠军李世石，显示出人工智能的强大力量。面对如机器人、语言识别系统、图象识别系统、自动驾驶系统等人工智能的发展，AlphaGo的开发者西尔韦希望大家不要只看对弈的胜负，而更应该关注AlphaGo可能给人类带来的变化；IBM中国研究院研究总监苏中则认为人工智能会是人类一个强大的“秘书”；也有人担心人工智能会威胁到人类的生存，人类应尽早规避潜在的风险。

关于本次谷歌人工智能alphago和谷歌人工智能alphafold的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。