哈萨比斯智商-智力奥运会哈萨比斯

1.为什么alphago自战棋谱非常激烈，而跟人类的棋

2.现在的孩子为什么要学少儿编程？

3.人机大战是不是说时间线上至高更可能成为人类未来

4."阿尔法狗"的胜利，将成为人工智能发展道路上一座重要的里程碑 什么意思

为什么alphago自战棋谱非常激烈，而跟人类的棋

在13日结束的AlphaGo与李世石五番棋对决中的第四局，李世石胜出。连败三局之后，人类终于扳回一局。但这场胜利来得有些迟，AlphaGo此前已经痛快得赢得这场人机大赛的胜利。这场生生夺走一周眼球的人机围棋大战，人们最想追问的是，AlphaGo为什么能战胜人类？

赛前，无论是职业棋手还是科技界，并不看好机器胜利

机器赢了人类，这个结果让无数人感到吃惊与意外。在这场比赛开始前，很多职业棋手认为 AlphaGo 不可能赢得比赛。棋圣聂卫平在赛前下定论认为：电脑和人下围棋，百分之百是人赢。

而科技界对 AlphaGo 是否能赢得比赛表示谨慎看好，并没有十足信心。这从 AlphaGo 创始人德米什 · 哈萨比斯（Demis Hassabis）在第二场比赛结束后的发言可以看出，他当时认为 AlphaGo 的胜利难以置信。

在与李世石对弈前，AlphaGo 于去年 10 月与欧洲围棋冠军樊麾进行了对弈，以 5：0 战胜了樊麾，而在非正式对局当中, 樊麾则 2 次中盘战胜了 AlphaGo。

这也被外界认为 AlphaGo 很难战胜李世石的原因。樊麾的等级为职业棋手二段，李世石为职业九段。围棋界公认，这两人的围棋水平为：樊麾是踏在了职业门槛，而李世石则是职业顶尖，前围棋世界第一人，代表了人类围棋最高水平。

但仅仅过了 5 个月，AlphaGo 在五番棋中以 3：0 战胜了李世石，并且在比赛过程中下出了很多令专业人士都非常惊讶的妙手。

很多关注人机大战的人都想要知道一个问题：

Google是怎么设计AlphaGo的？

比如，AlphaGo 的运行机理是什么？进入自我学习的阶段之后，谷歌团队是否还需要人工对其进行不断的人工优化、改良以及提升？还是完全凭借其自身的学习能力来提升？

最近两天 ，DoNews 记者在 Twitter 上就该问题向德米什 · 哈萨比斯进行了两次提问，但德米什 · 哈萨比斯没有进行回应。

在对外公布的所有信息中，包括其在《Nature》上发表过的两篇论文中，都只提到了他们的 AlphaGo 能够做什么，都没有透露 AlphaGo 的运行机制是什么，即 AlphaGo 到底是怎么做到的。

德米什 · 哈萨比斯仅透露，就 AlphaGo 的对弈水平而言，他们的神经网络训练算法远比它使用的那些硬件重要得多。此外，这次人机对战所消耗的计算量差不多与 AlphaGo 和樊辉对弈中消耗的相当，使用的是分布式方案搜寻，能有效节省决策用时。

人工智能战胜人类，为何引起这么多关注？

围棋这项发源于中国的有两千年历史的智力游戏，曾被认为是最后一个人工智能不能超越人类的游戏。围棋游戏的规则是：棋盘由纵横各十九条等距离、垂直交叉的平行线构成。形成 361 个交叉点，在围棋中简称为 “点”。对局双方各执一色棋子，轮流下子，最后谁占的点多，谁就赢。

虽然围棋规则简单，但建立在此规则之上的各种策略、棋理、布局、定式、手筋、手段，却是无穷无尽的。

聂卫平曾解释了其中的原因，围棋棋盘上有 361 个点，其理论变化值是 361 阶乘，阶乘到底本身就是一个无限大的数，无法表达。

比如，棋手在下第一手时有 361 个点可以选，下第二手有 360 个点，第三手是 359，361×360×359×……2×1，即 361 阶乘。（有数据统计，结果约是 1.43 乘以 10 的 768 次方。）

这个数字有多大呢？Google 灵感来源于一个单词 Googol，以表示知识之海无穷无尽。Googol 代表 “10 的 100 次方”，这个数字是人类目前最有想象力的数字。即使人类已知宇宙中原子数量，也不过是 10 的 80 次方。

同时，在围棋对弈中，还包含着很多变化：打二还一，打三还一，打劫，倒扑等，每一种变化都会衍生出无数的变化。

在下棋过程中，棋手需要有一种判断。而此前，电脑被认为无法承担这种判断，因为这不是计算就能够完成的。

AlphaGo 是怎么做到的?

AlphaGo 结合了 3 大块技术：蒙特卡洛树搜索 (MCTS) 是大框架，这也是很多博弈 AI 都会用的算法；强化学习 (RL) 是学习方法，用来提升 AI 的实力；深度神经网络 (DNN) 是工具，用来拟合局面评估函数和策略函数。

我们在这里用比较通俗的语言来解释一下：棋盘上有 361 个点，AlphaGo 会进行一层层分析：下在哪个点或区域是有利的？这时它会参考输入的过往的棋谱，对局和模拟，进行选择、推演，并对推演结果进行估值。AlphaGo 能够理解会根据“赢”这个目标来进行估值，选择出一个对“赢”足够优的解。

围棋？AI 能超越人类的还有很多.

AlphaGo 的胜利，引发了大讨论。因为人类开始面临着一个前所未有的情况：人类造出了，在智能的某个点上，超越自己的东西。 通过黑白纹枰上的胜利，AI 已经在人类的智力围墙打开了第一个缺口，但这绝非最后一个。

在过往漫长的岁月里，机器都只是人类劳动的一种替代与工具，无论飞机、汽车、起重机还是电子计算机、互联网，尽管看上去有着无限的能力，但却从未侵入由人类大脑所把持的领域——“创造”。

而随着 AlphaGo 的胜利，这一天或许将成为历史。实际上，过去几天，这台人工智能在围棋盘上发挥的创造能力，已经超越了人类两千年于此道上积累的智慧结晶。

如果我们检索人类的“资源库”，会发现，复杂程度超越围棋的智力行为并不多见。这也意味着很多传统人类脑力劳动的形态，发生改变。很多从事创作、设计、推演、归纳的工作，都将被 AI 部分替代。

如果将思路拓展出去，可以应用在音乐的创作，等其他类似于元素组合式的创造，从某中意义上说，它能够击败围棋的顶尖高手，也就有可能让人难辨真假的音乐和旋律。甚至做出更多我们想不到的事情。

按照德米什 · 哈萨比斯的设想，人工智能未来的主要用途将是医疗、智能助理和机器人。

而人们通过这次比赛担忧的是，如果人工智能拥有创造性的思维，加上远超出人类的运算能力，是否有一天会统治人类。

就像网友评论里说的段子一样，“第四局AlphaGo输了，是不是AlphaGo故意输的？细思极恐”。

现在的孩子为什么要学少儿编程？

推广编程教育这么久，被问得最多的一个问题就是：“我家孩子学这个是不是没有用啊？"随便在网上一搜，很多人也在关注这个问题

总结起来有以下几个原因：

家长方面：外界关于少儿编程的信息太少，导致部分家长不太了解少儿编程。尤其非IT专业的家长更是如此。另外编程课在我国普及不大，地位也不如语、数、外等这些能够直接体现还在成绩的科目。

学校方面：编程教育需要比较大的投入，而且效果没保障，和文化课相比还是处于次要地位。但是有一些学校领导还是有超前眼光的，他们给自己的学生开设了信息学课程，从小就让孩子学习编程。据我了解，在浙江省，已将编程教育纳入课程体系了。

老师方面：部分老师还是固守着文化课成绩第一的观念，觉得编程可能会占据孩子的学习时间，另外不是所有的孩子学编程都会取得好成绩，至于参加NOIP就更难了。

地域方面：一些经济比较发达的地区，能够接受到最新的信息和世界趋势，这也影响了家长的决策。相比一线城市，三四线城市的家长还没意识到编程的重要性。数据显示，北京、上海、广州用户最多。

值得欣慰的是，现在越来越多的人意识到编程对孩子重要性。但大部分人说起编程想到的还是复杂、枯燥、码农和高薪。其实儿童学习编程更多的是为了培养他们的抽象逻辑思维，团队合作能力，创新、自学等能力。学编程不一定要做程序员。

一、抽象逻辑思维

影响学习成绩的另一重要因素是思维力。那些进入八年级成绩落后的孩子往往是在四年级便开始明显落后。其实这部分孩子成绩之所以在这时候开始落后，恰好是他们的思维发展没有跟上同龄人的步伐造成的。心理学研究表明，儿童思维在幼儿期是以具体形象思维为主，童年期进入以形象逻辑思维为主的阶段，而十岁（通常是四年级）左右是形象思维向抽象逻辑思维过渡的转折期。如果孩子在这个时期思维发展顺利过渡，成绩不会受到影响，而且在以后的学习中会更轻松。而如果思维发展受阻，则会严重影响学习成绩。因此，把握好孩子思维发展的这一转折期显得尤为重要。这一任务以前更多的落在数学等学科上，这些学科虽然可以在一定程度上起到了引导学生思维方式的过度的作用，但与编程教学尤其是scarch等比较成功的编程软件教学比起来差距还是很大的。编程时写入的是命令，而生成的是可见的动作，可以很好的把形象思维与抽象思维联系在一起，所想即所见，所见即所得的操作形式是对思维方式转变的极佳练习。

二、团队合作能力

现阶段在学的学生大都是“独苗苗"，是家中的“小皇帝"、“小公主"。家人围着这些“小太阳"转，从而滋生了娇生惯养的习气，只会汲取而不知道付出。很多学生有孤僻、自私、不合群等不良的心理素质。小学生随着年级的升高，开始产生竞争的心理，一切都要争强好胜，有时甚至达到了水火不容的地步，这都对学生未来的发展不利。一个人的力量是渺小的，只有当他融入集体之中，个人的创造才能得到发展。正如马克思说的：“只有在集体中，个人才能获得发展其全面才能的手段。"而且编程教学可以很好

的把一个小组或一个班的学生紧密的联系在一起，很多程序代码需要写入几十行甚至过千行，这样的任务在短时间里一个人几乎不可能完成的，但是分散到一个团队里就变得可行了。

完成这样的任务需要团队中每个人都参与其中，合作要亲密无间，分工要细致，统筹要合理，一个大型程序的完成就意味着一个合格的团队的成型。更重要的是随着互联网的普及使得学生不仅可以和现实中的同学合作，更能与远至大洋彼岸的朋友一同协作完成创作，这更能激发学生对团队协作的认可。

三、创新、自学等能力

少儿编程课程不仅能培养孩子逻辑思维能力，在整个编程过程中对孩子的创新能力、解决问题的能力、表达自己的能力、自学能力等方面都有很大的帮助，而这正是今日孩子需要拥有的必备技能。美国麻省理工学院的雷斯尼克教授表示，无论是理解极其复杂的系统，比如一个经济体如何运转，或是以分步骤的方式解决问题，学习编程都大有帮助。它不仅可以训练孩子们解决问题的能力，还可以帮助表达自己。

最后我想说：少儿编程不应是一个功利的应试学习，学习的目的更多是培养孩子的抽象思维能力，锻炼孩子的独立思考能力。当然现在确实也有很多学校对参加过编程相关赛事的：如NOIP等获奖的小朋友更加择优录取。如果孩子对这方面有兴趣，为何不让孩子学习呢？

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人机大战是不是说时间线上至高更可能成为人类未来

最近正好都在谈论这个话题，就来跟楼主好好说一下我的观点。　　首先，这是肯定的，人机对战，对谷歌而言，是一次非常成功的营销。当然光说比较薄弱。列举一些分析：　　在3.7日的女神节以及3.8日的妇女节刚刚过去后，相信很多人在2016年3月9日时又被一个围棋人机大战的新闻给刷了屏。如图：　　可能你之前已经被这个新闻刷过太多的屏，但在回答这个问题之前，首先还是得科普一下这期围棋人机大战的主角们（在下真的不是在混字数啊喂！）　　既然是人机大战，那么主角当然是人和机器了，这个新闻的主要人物，是来韩国思密达的李世石欧巴，在围棋领域，他1995年入段，1998年二段，1999年三段，2003年因获LG杯冠军直接升为六段，2003年4月获得韩国最大棋战KT杯亚军，升为七段，2003年7月获第16届富士通杯冠军后直接升为九段。2006、2007、2008韩国围棋大奖--最优秀棋手大奖(MVP)。　　　　而新闻的另一个主角，则是AlphaGo（中文名：阿尔法，但其实大家都喜欢叫他另一个爱称阿尔法狗。。。），阿尔法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。其中，“价值网络”负责减少搜索的深度——AI会一边推算一边判断局面，局面明显劣势的时候，就直接抛弃某些路线，不用一条道算到黑；而“策略网络”负责减少搜索的宽度——面对眼前的一盘棋，有些棋步是明显不该走的，比如不该随便送子给别人吃。阿尔法利用这两个工具来分析局面，判断每种下子策略的优劣，就像人类棋手会判断当前局面以及推断未来的局面一样，这样阿尔法在分析了比如未来20步的情况下，就能判断在哪里下子赢的概率会高。　　阿尔法和李世石将在3.9—3.15举行五场赛事，如果李世石胜利，可以得到谷歌提供的100万美元的奖金，还有，李世石每盘对局费为3万美元，每赢一盘还将获得2万美元的奖金。也就是说只要获胜，就是妥妥的百万富翁了，但如果失败，这100万美金谷歌则会捐给慈善组织。　　　　人机对战，听起来新鲜，但事实上这并不是人工智能挑战人类冠军的的第一例，早在1997年，美国IBM公司的“深蓝”超级计算机就以2胜1负3平战胜了当时世界排名第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫。“深蓝”的运算能力当时在全球超级计算机中居第259位，每秒可运算2亿步。在2006年，“浪潮杯”首届中国象棋人机大战中，5位中国象棋特级大师最终败在超级计算机浪潮天梭手下。而2011年，“深蓝”的同门师弟“沃森”在美国老牌智力问答节目《危险边缘》中挑战两位人类冠军，并且也获得了胜利。　　本次李世石和阿尔法比赛的是围棋项目，围棋，一直被看做是人类最后的智力竞技高地。据估算，围棋的可能下法数量超越了可观测宇宙范围内的原子总数，显然以前阿尔法的前辈“深蓝”式的硬算下法在围棋上是行不通的。围棋的专业段位共分九个等级，最高是九段，以下依次分别为八段、七段、六段、五段、四段、三段、二段、初段。李世石是最高段位的九段选手，而且拿过的大奖无数，而阿尔法最近一次崭露头角还是在2015年10月的一场比赛中，以5:0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。　　职业二段与职业九段之间的差距无疑是相当大的，初场比赛开赛之前，不少人还觉得李世石赢的几率较大，当时支持李世石的人数较多，阿尔法票数较少。然而比赛结果却有些出人意料，在第一场的比赛开局时，李世石执黑棋布局走出了一个新型，阿尔法的应对不佳，前期有些亏损。不过在中盘阶段，阿尔法的下法非常强硬，新式的下法令观战的职业棋手目瞪口呆，但在第一个战役结束之后，阿尔法因为过于强硬的下法，被李世石抓住机会，围住一块大空。当时，观众满以为胜券在握，阿尔法虽然在局部战斗表现出色，但在大局上似乎不如人力高瞻远瞩。　　不过作为人类最大弱点是会受情绪波动的影响，取得优势后，李世石的心态似乎发生了变化，右下角黑棋下得患得患失，阿尔法的白棋则抓住时机迎头而上，李世石此前的优势消失殆尽。最终，李世石投子认负，第一局比赛，阿尔法获胜，一比零领先。紧接着在3.10日的第二场比赛中，阿尔法再下一城，二比零领先。阿尔法的技术人员兴高采烈，一场比赛，有人欢喜自然有人愁，看第二场比赛结束后采访里左边李小伙沮丧的脸。　　网下的两场比赛是结束了，第三场还没开始，网上却是热议纷纷，在两场比赛结束后，其实刷遍屏最多的基本都是这几个疑问：人工智能是否真的可以战胜人类的智慧？在很久以后，人类会不会被电脑取代？这类似于科幻小说一样的场面，会出现在我们身边吗？“2045年左右，人工智能将来到一个‘奇点’，跨越这个临界点，人工智能将超越人类智慧，人们需要重新审视自己与机器的关系。”这句来自于美国未来学家雷·库兹韦尔的预言，随着一项项科研的突破，他的预言会不会一步步走向现实？　　我们都或多或少的看过一些科幻剧，不少剧情是人工智慧超越了人脑，或者由于人类太过依赖人工智慧，机器人产生了意识对抗人类的故事，无论是终结者里的机器人大军，复联里的奥创，还是今年拿了奖的冷门好片机器姬，似乎都在告诉我们，机器人有了智慧和意识，将会是一件多么可怕的事。　　人工智能到底是好是坏，对于现在来说，这是一个没有绝对答案的问题，科技在改变我们生活，给我们带来许多便利的同时，也让人产生了很多惰性，无人车，无人飞机，智能对话机器人，以及现在的阿尔法，人工智能时代离我们越来越近，也许在未来的日子里，出门不用自己开车，孤单了家人不在，和机器人聊聊天，无聊了朋友没空，和机器人下下棋玩玩游戏，饿了不用自己做饭，一个指令，机器人就麻溜的把饭做好了。　　人工智能离我们的生活越来越近，也在悄悄改变着我们的生活，这是无需置疑的，机器姬的导演嘉兰形容影片中的"未来"相距离我们只有"十分钟远"，并解释即便某个科技公司发明出片中的伊娃（机器姬的主角，是一个可以拥有人类情感的机器人）他也不会吃惊。但若认为，成熟的强人工智能甚至超人工智慧，将会是人类的最后一个发明，人工智慧将毁灭人类之类的，则有些悲观了。人工智慧仍然受人类约束，的，并不是刀，而是持刀者。　　扯远了，说回到提问中来，实际上，不管这场比赛最终的胜负如何，对于谷歌的商业营销来说，是非常成功的。这场比赛让谷歌和围棋得到了一次全球的关注。在国内，腾讯视频、围棋TV、乐视体育等多家网站邀请专业棋手和嘉宾对比赛进行直播。比赛进入了微博热搜榜，甚至没有参与比赛的中国九段天才棋手柯洁，也进入了不少以前不关注围棋的观众的视线，微博粉丝飙升，在东亚地区，围棋热再一次掀起。在韩国，进入3月，从农心杯到人机大战，围棋的热度几乎覆盖了各个媒体。全世界这一刻都在关注围棋，这在围棋运动历史上，也是里程碑式的。　　谷歌花了一百多万美元来作为此次比赛奖励的噱头，如今是股价大涨，名利兼收。谷歌旗下设计围棋阿尔法的公司DeepMind目前正在推进自身的医疗技术，由于阿尔法的围棋领域效应，公司也获得了不菲的订单。　　至于这场比赛，其实抛开比赛结果不说，在这场全民赛事里，正如谷歌董事长施密特所言，无论此次比赛谁获胜，人类，都将是最大的赢家。

"阿尔法狗"的胜利，将成为人工智能发展道路上一座重要的里程碑 什么意思

1、围棋算最需要智力的一种游戏，机器战胜人类最强棋手李世石，柯洁，说明人工智能在一些方面已然超越人类，这可能是人工智能领域的又一次突破和飞跃。

2、“阿尔法狗”只是机器人的一个名字而已，是音译，英文叫 AlphaGo。其中Go有围棋的意思，所以这是一个围棋机器人的名字。它是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。其主要工作原理是“深度学习”。

3、“阿尔法狗”不是用的穷举算法，而是通过学习优化能力，学会了下棋，不断进步是真正意义上拥有学习能力的人工智能，因此被称为里程碑

参考资料

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