导读围棋阿尔法狗和李在石什么时候比赛围棋阿尔法狗和李在石的围棋人机大战，是人类与计算机之间的围棋比赛，特指2016年3月9日至15日在韩国首尔进行的韩国围棋九段棋手李世石与人工智...

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围棋阿尔法狗和李在石什么时候比赛

围棋阿尔法狗和李在石什么时候比赛

围棋阿尔法狗和李在石的围棋人机大战，是人类与计算机之间的围棋比赛，特指2016年3月9日至15日在韩国首尔进行的韩国围棋九段棋手李世石与人工智能围棋程序“阿尔法围棋”（AlphaGo）之间的五番棋比赛。比赛采用中国围棋规则，最终结果是人工智能阿尔法围棋以总比分4比1战胜人类代表李世石。

阿尔法狗家族有几位成员

阿尔法狗家族有三位成员。阿尔法狗家族有兄弟三个，它们都是Google的深度学习小组创造的人工智能，专为围棋这种游戏而设计，老大阿尔法狗李（AlphaGoLee），老二阿尔法狗（AlphaGoMaster），老三阿尔法狗零（AlphaGoZero）。因此，阿尔法狗家族有三位成员。

李世石与AlphaGo的五局大战中，为何有一招被称作“神之一手”？

因为这一招从数学概率上来讲只有1/10000，阿尔法狗也没有算到，所以在后来的比赛当中，李世石成功的击败了阿尔法狗。这场比赛十分精彩，李世石完全超出了电脑的计算，电脑也是在几步之后才发现李世石这一手的精妙之处，这也导致了阿尔法狗的崩盘。

计算机已经在众多棋类运动当中战胜了人类，唯独在围棋当中还有所欠缺，不过随着阿尔法狗的研制成功，机器人在围棋这项运动上也似乎绝对领先于人类了。不过李世石的，这一次表现，再一次体现出人类智慧的绝妙之处，他的这步棋也被称为神之一手，正是因为这一手棋阿尔法狗开始丧失优势局面，偏向了李世石。

李世石是韩国著名的围棋棋手也是世界上顶级的围棋棋手，目前已经是围棋9段高手。他的棋风特点是善于打持久战，并且很善于抓住对手的弱点并予以致命一击，攻击方面稳准狠，常常能够完成逆风翻盘。在与阿尔法狗的4场比赛当中，他也是力战拿下一程，虽然最终结果是大比分落败，但也让人们看出了他的棋力之高超，也为人类找回了一点颜面。

在2019年的时候，他正式宣布了退役，他在围棋方面的造诣确实还有人能及。值得一提的是他的这个名字其实是因为传入中国时音译误导，他本来其实叫李世乭" 。他的职业生涯也充满着许多传奇故事，各国集团的身段新规定就是因他而出台的，希望他能够在退出棋坛之后，继续自己的精彩人生，在人生这盘棋上仍然是冠军。

阿尔法狗击败李世石的启示

谷歌非常有谋略，先让阿尔法狗连赢三次，奠定胜利的事实，展示人工智能的厉害！让人恐慌！ 然后，谷歌让阿尔法狗输棋给李世石，以明白无误的方式告诉恐慌的人们：不要害怕，我们掌控着人工智能的！ 如果人工智能把人逼上绝路，人工智能产业就会遭到人们的封杀！ 谷歌输一局，缓和局面。 中日韩还有成千上万围棋学习者和相关从业人员，Google是商业公司，当然不会把事情做绝，肯定会考量这方面的因素。

比赛结束，alphago四比一完胜李世石，胜利的第四局很多人也认为可能是谷歌为了让alphago有世界排名而故意输的一局，因为如果一个棋手一直连胜，是没有世界排名的，输了一局才有排名，按照官方发布目前alphago排名世界第二。中国小将柯杰世界第一。

唯一在比赛中战胜过“阿尔法狗”的人类棋手是谁

韩国职业棋手李世石（이세돌）。

2016年3月，AlphaGo挑战世界冠军韩国职业棋手李世石（이세돌）九段。AlphaGo使用谷歌位于美国的云计算服务器，并通过光缆网络连接到韩国。

比赛的地点为韩国首尔四季酒店；赛制为五番棋，分别于2016年3月9日、10日、12日、13日和15日进行；规则为中国围棋规则，黑棋贴3又3/4子；用时为每方2小时，3次1分钟读秒。

DeepMind团队在YouTube上全球直播并由美籍职业棋手迈克·雷蒙（Michael Redmond）九段担任英语解说，而中国很多视频网站也采用YouTube的直播信号进行直播，并加上自己的解说。DeepMind团队成员台湾业余6段围棋棋手黄士杰博士代表AlphaGo在棋盘上落子。

比赛获胜者将获得100万美元的奖金。如果AlphaGo获胜，奖金将捐赠给围棋组织和慈善机构，包括联合国儿童基金会。李世石有15万美元的出场费，且每赢一盘棋会再得2万美元的奖金。

2016年3月9日、10日和12日的三局对战均为AlphaGo获胜，而13日的对战则为李世石获胜，15日的最终局则又是AlphaGo获胜。因此对弈结果为AlphaGo 4:1战胜了李世石。这次比赛在网络上引发了人们对此次比赛和人工智能的广泛讨论。

扩展资料：

算法

AlphaGo使用蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo tree search），借助估值网络（value network）与走棋网络（policy network）这两种深度神经网络，通过估值网络来评估大量选点，并通过走棋网络选择落点。

AlphaGo最初通过模仿人类玩家，尝试匹配职业棋手的过往棋局，其数据库中约含3000万步棋着。后来它达到了一定的熟练程度，它开始和自己对弈大量棋局，使用强化学习进一步改善它。

围棋无法仅通过寻找最佳棋步来解决；游戏一盘平均约有150步，每一步平均约有200种可选的下法，这意味着有太多需要解决的可能性。

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