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法狗（AlphaGo）是由谷歌旗下的DeepMind公司研制的一款人工智能围棋程序，于2016年与世界冠军李世石进行了备受瞩目的围棋比赛，以4比1的成绩获胜。
而在2017年，阿法狗又推出了全新的升级版——阿法狗2.0，相比1.0版本，它最大的变化是融入了自我学习机制，使得其在棋局中的应对更加灵敏。
下面来看看阿法狗1.0和2.0之间的区别。
阿法狗1.0 阿法狗1.0在2016年与李世石进行的比赛中，让全世界惊叹于其强大的围棋水平。
它采用了深度学习算法，通过人工智能自动化学习，查找和推出更多的步骤和模式，从而达到自我提升的目的。
此外，阿法狗1.0还采用了一种名为“蒙特卡罗树搜索”的技术，其同时运用了深度学习神经网络处理局面，并结合大量的随机模拟，使得它在游戏策略上拥有更强大的应变能力。
总之，阿法狗1.0代表了人工智能技术的巅峰水平。
阿法狗2.0 相比较1.0版本，阿法狗2.0引入了自我学习机制，这使得它具备了独立学习、识别困难问题的能力。
阿法狗2.0采用了一种名为“神经网络搜索”的思路，通过建立神经网络和局面价值函数，使得它可以在不同的局面下作出不同的决策。
这种方法不只学习一种“计划”，而是尝试从胜负者——第一手响应者的角度去学习。
另外，阿法狗2.0还在前置处理上做了一些优化，首先它采用了分布式运算，这使得它可以运用多个机器并发处理问题，提高了效率。
其次，它加入了传统的正则化方法，避免了过度训练的问题。
最重要的是，它还采用了一种名为“集卡式数据验证”的方法，不直接训练模型，而是观察模型是否合理，通过集体验证才让模型进入下一阶段的训练，这种方法不但可以提高学习效率，同时减少了过度拟合和过度泛化的情况。
结语 阿法狗1.0和2.0的区别在于，在阿法狗原有的优秀基础上又利用自我学习机制进行了升级。
阿法狗2.0的推出，不仅拓展了人工智能领域的技术边界，而且对于世界上其他很多领域的自动化、机器学习、人工智能等都具有重要的启示和积极的借鉴作用。
未来人工智能的发展方向或许就是像阿法狗2.0一样在自我学习方面继续探索，做到人工智能真正的智能化。