style="text-indent:2em;">老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于阿尔法狗是什么算法和alpha狗怎么养的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享阿尔法狗是什么算法以及alpha狗怎么养的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
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未来AI怎么赚钱，大家来讨论一下我是从安防公司出来的，目前AI赚钱最热门的方向就是安防，但安防经过了这么多年的发展，已经比较成熟。目前AI新出的一些应用方向，个人理解主要集中在这几点：
1、人脸应用：人脸识别，人脸检测等在手机及银行等各行各业的应用比较普及了。
2、无人驾驶：目前还不成熟，还有很长时间的路要走。
3、智能机器人：经历过新型肺炎，智能机器人变热起来，带来基于视觉检测、视觉导航的应用变得更加热门。
4、工业自动化：在工业视觉导航，视觉定位，缺陷检测等方面将会出现热门应用。
5、AR/VR：未来深度学习应用方向将会出现长足发展。
6、AI大数据分析：未来数量这么大，以及物联网的大规模发展，生成的数据必读是无穷尽，基于AI的大数据分析，必定是未来的大方向。
好了，目前主要想到这么多，应该包含了主要赚钱方向，欢迎补充。
新的Alpha Zero学习一天击败了国际象棋、日本将棋最强程序，有什么影响Deepmind又发AI新论文了，这次的目标是国际象棋和日本将棋！
上次Deepmind让AlphaGoZero在围棋上从零开始学习，短时间就训练成功棋力惊人。但是围棋规则是很简单的，Deepmind这次把这个技术用到了国际像棋和日本将棋这两种规则很复杂的棋类上。结果证明，从零开始学习对于复杂规则的棋类也是通用的，而且比围棋花更少的时间就能训练成功。
Chess就是国际象棋，Shogi是日本将棋，都和中国象棋有些类似，兵种很多，每个兵种有各自的行棋规则。从规则复杂度来说，比围棋繁琐多了。但是从搜索状态空间看，比围棋又少多了，国际象棋是10^46次方，围棋是10^171。
国际象棋AI之前就已经远远高于人类棋手的实力了，实力最强最有名的程序之一是Stockfish。新的程序是AlphaZero（注意不是AlphaGoZero,Go是围棋的英文名）。下面是AlphaZero的具体战绩。
可以看出，Stockfish无论先走后走，都胜不了AlphaZero。虽然100局里和了72局，但是通常国际象棋顶级AI大战100局90局会和掉。AlphaZero胜了28局，而且一局没输，实力应该是比Stockfish强不少。和这么多，主要是国际象棋容易和棋，非常可能两个上帝下就是和局。
AlphaZero对日本将棋程序Elmo的优势更大，100局是90胜2和8负。但是也输过，这个特点有些异常。AlphaZero训练一天，就能比之前训练三天的20blocks的AlphaGoZero强，100局是60胜40负，但这个进展并不是太让人吃惊，应该只是训练速度快了，棋力增强到没有多少，更强的是训练40天的40blocks的AlphaGoZero。
这是训练花的时间，4个小时后（对应300K的训练步数），AlphaZero就战胜了Stockfish。2小时后（对应110K的训练步数），AlphaZero就战胜了Elmo。训练8小时战胜AlphaGoLee，24小时超过AlphaGoZero。
当然训练花的时间长短，和训练时用的机器有关。AlphaZero用了5000个TPU（相当于５万个GPU）用于生成对局，这是非常惊人的数字，一般公司肯定搞不了。如果只有10个GPU，那可能要2年才能自学习训练出一个国际象棋程序。
以前人们用”人工编程加专家知识“的办法，已经打败了人类棋类高手。如国际象棋、日本将棋，都是人写了很多代码的，也需要专业棋手来帮忙，有时还有好几个G的开局库，研发时间也很长。而且这种“人工编程加专家知识”的办法，还解决不了围棋。
Deepmind用机器学习的办法，在围棋上取得了突破。这篇文章回头证明，用机器学习的办法，可以用更简单的办法解决其它棋类。编程任务很简单，训练起来也很快，这个开发思想完全是革命性的。当然它需要很多GPU硬件，只有大公司能搞。
国际象棋在世界上的影响比围棋要大不少，更为普及。Stockfish也是国际象棋爱好者最喜欢的AI。这次Stockfish这么容易就被打败了，对国际象棋界也会有不小的冲击。许多国际象棋AI开发者要想新的办法开发了。
阿尔法狗是什么算法阿尔法围棋（AlphaGo）的主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多
层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。
主要包括4个部分：
1.走棋网络（PolicyNetwork），给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。
2.快速走子（Fastrollout），目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍。
3.估值网络（ValueNetwork），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。
4.蒙特卡罗树搜索（MonteCarloTreeSearch，MCTS)，把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统。
关于阿尔法狗是什么算法，alpha狗怎么养的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。