✍️ 作者简介: 一个热爱把逻辑思维转变为代码的技术博主 🥇 关于作者: 💬历任研发工程师，技术组长，教学总监；曾于2016年、2020年两度荣获CSDN年度十大博客之星。 十载寒冰，难凉热血；多年过去，历经变迁，物是人非。 然而，对于技术的探索和追求从未停歇。 💪坚持原创，热衷分享，初心未改，继往开来！ 一、👨🎓网站题目 🍵茶文化网站、🏳️🌈中华传统文化题材、京剧文化🔏水墨风书画、中国民间年画文化艺术网站 、等网站的设计与制作。 二、✍️网站描述 🏷️ 这个首页代码运用了DIV盒子的
尽管表现得很轻松，夺冠之路向来不是没有障碍。进入决赛前，柯洁的排名是第三名，和前两名分数的差距也不小。
这两天人工智能界一个比较热门的话题当属“OpenAI Five击败Dota2业余玩家队伍”了。去年的阿尔法Go在围棋方面战胜人类最顶尖的棋手，让人工智能着实升温不少，难不成今年又要借助Dota再火一把？让我们拭目以待。
来源：机器之心本文约1200字，建议阅读5分钟腾讯 AI Lab「绝艺」团队提出了一套「对手建模」算法框架，在游戏场景中可针对当前对手动态智能切换策略。 当前业内知名的竞技游戏 AI，在与人对抗过程中往往采取固定的策略，这可能会带来两方面的性能损耗：[1] 如果这个 “固定” 策略有漏洞并且一旦被人发现，那么这个漏洞就可以被一直复现。换句话说，采取固定策略的 AI 容易被人“套路”。[2] 采取固定策略的 AI 不能针对不同对手采取不同策略来获取更高的收益。例如，在二人石头 - 剪刀 - 布游戏中，如 AI
机器之心专栏 机器之心编辑部 腾讯 AI Lab「绝艺」团队提出了一套「对手建模」算法框架，在游戏场景中可针对当前对手动态智能切换策略。 当前业内知名的竞技游戏 AI，在与人对抗过程中往往采取固定的策略，这可能会带来两方面的性能损耗：[1] 如果这个 “固定” 策略有漏洞并且一旦被人发现，那么这个漏洞就可以被一直复现。换句话说，采取固定策略的 AI 容易被人“套路”。[2] 采取固定策略的 AI 不能针对不同对手采取不同策略来获取更高的收益。例如，在二人石头 - 剪刀 - 布游戏中，如 AI 能针对有出剪刀
AI 科技评论按：本文来自斯坦福大学博士生 Andrey Kurenkov 在 The Gradient 上发表的文章。
【新智元导读】人工智能在象棋、围棋甚至扑克等“零和”博弈中都已经超越人类，但迄今对机器相互“合作”以取得所有人利益最大化的研究不多。杨百翰大学的这项研究发现 S# 算法能够学会100%合作，有助于自动驾驶、无人机、自动化武器等的研究。 计算机第一次教会它们自己如何在游戏中进行合作，其目的是让所有玩家都能得到最好的结果。研究人员说，这项突破远比训练人工智能在诸如国际象棋或围棋之类双方要么输要么赢的比赛中取胜更加困难。这些进展有助于进一步增进人机合作。 20年前，超级计算机“深蓝”在国际象棋比赛中赢了当时的世
大数据文摘作品 作者：Rich Haridy 编译：Niki、笪洁琼、刘涵 20世纪90年代后期，IBM深蓝（Deep Blue）研究了一系列的国际象棋算法，期望于打败当时的世界冠军加里•卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。 终于，在1997年深蓝成功打败了卡斯帕罗夫，这是历史上计算机第一次在一对一的比赛中打败人类的世界冠军，此事在当时引起了众人极大的恐慌，由此也产生了许多在至今来看也不过时的科幻电影。 而到了2017年，当阿尔法狗打败柯洁的消息传出来之后，众人却安心当起了吃瓜群众，并没有掀起多大的
AI 研习社：本文来自斯坦福大学博士生 Andrey Kurenkov 在 The Gradient 上发表的文章。
李杉 若朴 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 📷 1990年代，十几岁的Oriol Vinyals（维纽斯）成了西班牙《星际争霸》全国冠军。 他之所以玩这款科幻策略游戏，是因为比其他打打杀杀的游戏更需要动脑子。维纽斯说：“没上大学之前，这款游戏就让我在生活中怀有更强的战略思维。” 他的战略思维的确获得了回报：在巴塞罗那学习了电信工程和数学之后，维纽斯去过微软研究院实习，获得了加州大学伯克利的计算机博士学位，接着加入谷歌大脑团队，开始从事人工智能开发工作，然后又转入谷歌旗
强化学习（Reinforcement learning，RL），又称再励学习、评价学习或增强学习，是机器学习的范式和方法论之一，用于描述和解决智能体（agent）在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。
鱼羊 萧箫 发自 凹非寺 本文转账 量子位 | 公众号 QbitAI “我受够了AI围棋。” 中日韩三国围棋擂台赛赛后，完败于韩国棋手申真谞的柯洁，在社交媒体上留下了这样的字句。 这场比赛中，一向有“申工智能”之称的申真谞展现出了恐怖的统治力，在AI绝艺的判断中，他的胜率全盘未低于46.8%。 △图源：野狐围棋 更令人惊讶的是，执白的申真谞在这盘棋中，与AI的吻合率达到了65.8%。 △图源：野狐围棋 柯洁在赛后也惊呼： 这还是人类吗？ 今天这个掌控力感觉比当年阿法狗都要强了，围棋已经完全没法下了
鱼羊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “我受够了AI围棋。” 中日韩三国围棋擂台赛赛后，完败于韩国棋手申真谞的柯洁，在社交媒体上留下了这样的字句。 这场比赛中，一向有“申工智能”之称的申真谞展现出了恐怖的统治力，在AI绝艺的判断中，他的胜率全盘未低于46.8%。 △图源：野狐围棋 更令人惊讶的是，执白的申真谞在这盘棋中，与AI的吻合率达到了65.8%。 △图源：野狐围棋 柯洁在赛后也惊呼： 这还是人类吗？ 今天这个掌控力感觉比当年阿法狗都要强了，围棋已经完全没法下了。 但让柯
3月9日消息，代表人类出战的李世石九段与谷歌DeepMind人工智能程序“阿尔法围棋”之间历史性的人机大战3月9日在首尔四季酒店拉开序幕。首局谷歌AlphaGo战胜李世石。 AlphaGo由英国伦敦谷
玩家对象负责接受用户输入，棋盘对象棋子布局的变化，棋盘对象接收到了棋子的变化就要负责在屏幕上面显示出这种变化，同时利用规则对象来对棋局进行判定。
今天凌晨，OpenAI通过官方博客宣布了其在Dota对抗上的新进展——由五个神经网络组成的团战AI团队，在5v5中击败了业余人类玩家，并表示，将有望挑战顶级专业团队。
第二章：文本(book) 知识点： 1. \\：（HTML）==下划线==，用来显示已经插入文档中的内容。 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>菜鸟教程(runoob.com)</title> </head> <body> My favorite color is blue red! </body> </html> 2.\\<
My favorite color is blue red!
【新智元导读】DeepMind首席研究员、AlphaGo项目负责人David Silver和Julian Schrittwieser（AlphaGo Zero论文的第一作者之一）在Reddit回答网友提问，新智元第一时间为你送上。同时，我们再回顾2007年，Silver等人催生了AlphaGo的研究。 Reddit在前天发布了预告，DeepMind的David Silver和Julian Schrittwieser（见头图）会举行一场AMA——“Ask Me Anything”，回答网友提问。 David
本文来自：微软亚洲研究院，AI 科技评论 获授权转载，如需转载，请联系微软亚洲研究院。
编译 | 阿司匹林 【AI 科技大本营按】2016 年 3 月，AlphaGo 击败世界顶尖职业围棋手李世石，在媒体上掀起巨大的波澜。一年多以后，AlphaGo 的升级版 AlphaGo Zero，在不采用任何人类棋谱作为训练数据的情况下，通过自我对弈，仅用 40 天就超越了所有旧版本。一时间，人们将所有最好的溢美之词纷纷送给了 AlphaGo Zero. 然而，AlphaGo Zero 真有那么伟大吗？来自斯坦福大学的计算机科学研究生 Andrey Kurenkov 从辩证的角度发表了自己对 Alp
人工智能发展的早期，绝大部分游戏AI的研究者都在努力做出一个很牛的AI在棋类游戏中战胜人类。这里面一部分的原因是，棋类游戏蕴含着一些人类智能的基本因素。
【导读】深度学习平台aetros.com的联合创始人Max Pumperla博士撰写的深度学习与围棋实战《Deep Learning and the Game of Go》深入检出地讲解了各个深度学习和强化学习的应用，教您如何打造自己的围棋机器。 在在2016年初，大部分围棋（Go）的玩家都会告诉你，一台机器永远不会打败围棋世界冠军。 然后，Google的AlphaGo AI以3-0击败了全球最强的选手柯洁。 六个月后，Alpha Go Zero以89-11击败了AlphaGo. AlphaGo对深度学习系
用AI攻占了国际象棋和围棋高地之后，DeepMind在第一人称射击游戏（FPS）上也有了新进展。
导语：腾讯围棋AI「绝艺」世界大赛再夺金，三年四冠，砥砺前行！ 中国围棋协会主办的2019「中信建投证券杯」世界智能围棋公开赛今天在山东日照落幕。由腾讯 AI Lab 研发、担任中国国家围棋队的训练专用围棋 AI「绝艺」夺得冠军。中国星阵、韩国韩豆（Handol）和比利时里拉零（ Leela Zero）等世界知名围棋 AI 分获二至四名。 腾讯 AI Lab 表示：「很高兴能与世界一流水平的围棋 AI 定期切磋交流，不断磨砺绝艺的棋力和技艺，让它保持高水平技术状态，为国家围棋队提供专业辅助。更高
上周那个在DOTA2 TI8赛场上“装逼失败”的OpenAI Five，背后是强化学习的助推。
选自kdnuggets 作者：Mateusz Wyszyński 机器之心编译 参与：Panda 本文解读了蒙特卡洛树搜索算法背后的概念，并用一个案例说明了欧洲航天局使用该算法来规划星际飞行的方法。 前段时间，我们见证了游戏人工智能领域历史上最重大的事件——AlphaGo 成为了第一个在围棋上战胜世界冠军的计算机程序，其相关论文参阅：https://www.nature.com/articles/nature24270。 DeepMind 的开发者将来自机器学习和树搜索的不同技术结合到一起而实现了这一结果。
2017 年，AI在各种游戏中横扫人类: 在围棋比赛中，AlphaGo Master战胜世界排名最高的柯洁，随后又衍生出AlphaGoZero和更高水平的AlphaZero；在扑克比赛中Libratus已经可以在打牌时使诈，充分利用人类漏洞；马斯克的OpenAI在短短时间内在Dota 2中击败世界顶级选手。未来实现自我学习的AI将在更多的游戏中超越人类。 2017年，AI在游戏中大获全胜。在过去的12个月里，从古老的围棋到德州扑克，AI越过了一系列新的门槛，最终在各种不同的游戏中击败人类玩家。 围棋 在
本文介绍了人工智能在游戏领域的应用，特别是在围棋和德州扑克等棋牌类游戏中，人工智能已经取得了显著的进展。同时，文章也展望了AI在未来可能的发展趋势，即人工智能可能会在几乎所有领域都比人类表现得更好，这需要研究人员进一步努力。
可以说，AI的发展进化史就是AI在游戏领域的升级史。 SciShow是Youtube上热门的科普向脱口秀节目。它的内容包罗万象，无论什么问题在这里都会得到风趣又详尽的解答。在本次节目中，介绍了AI 是
今天，中国围棋峰会进行到了第四天，AlphaGo挑战两种未曾体验过的比赛：人机配对赛和1v5的团体赛。 对于全新的比赛形式，棋圣聂卫平与AlphaGo之父哈萨比斯谈了这样的问题：如果让柯洁与AlphaGo搭档，对阵另外一台AlphaGo，究竟哪一方更厉害？参与人机配对赛的古力九段，则在赛前表示：要努力配合好AlphaGo才能有希望。 不幸的是，配对赛战到中局，跟古力合作的AlphaGo不愿再配合他，径直就要投降……但古力被逆转得实在不甘，断然拒绝投降。于是，赢棋无望AlphaGo开始乱走，不到8手棋，古
【新智元导读】AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）近日在母校英国剑桥大学做了一场题为“超越人类认知的极限”的演讲，解答了世人对于人工智能，对于阿尔法狗的诸多疑问——过去3
【导读】12月11日晚，大家期待已有的 AlphaGo教学工具正式上线了，DeepMind资深研究员黄士杰和DeepMind围棋大使樊麾在Facebook和其新浪微博差不多同一时间发布一条重要消息，谷
编辑：Cecilia 【新智元导读】2017 年，AI在各种游戏中横扫人类: 在围棋比赛中，AlphaGo Master战胜世界排名最高的柯洁，随后又衍生出AlphaGo Zero和更高水平的AlphaZero；在扑克比赛中Libratus已经可以在打牌时使诈，充分利用人类漏洞；马斯克的OpenAI在短短时间内在Dota 2中击败世界顶级选手。未来实现自我学习的AI将在更多的游戏中超越人类。 2017年，AI在游戏中大获全胜。在过去的12个月里，从古老的围棋到德州扑克，AI越过了一系列新的门槛，最终在各种不
转自澎湃新闻 “我会抱必胜心态、必死信念。我一定要击败阿尔法狗！” 对于5月23日至27日与围棋人工智能程序AlphaGo（阿尔法狗）的对弈，目前世界排名第一的中国职业九段柯洁放出豪言。然而，AlphaGo（阿尔法狗）之父却说，“我们发明阿尔法狗，并不是为了赢取围棋比赛。” AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）近日在母校英国剑桥大学做了一场题为“超越人类认知的极限”的演讲，解答了世人对于人工智能，对于阿尔法狗的诸多疑问——过去3000年里人类低估了棋局哪个区域的重要性？阿尔
雷锋网 AI 科技评论消息：5 月 2 日，Facebook AI Research（FAIR）官网博客中宣布开源其 AI 围棋机器人 ELF OpenGo（包括源代码和一个训练好的模型），该机器人是基于 ELF 平台研发而成，曾击败了 4 位世界排名前 30 的围棋棋手。
【新智元导读】7月18日，世界职业围棋排名网站GoRatings公布最新世界排名，谷歌旗下 DeepMind 的人工智能程序 AlphaGo 以3612分，超越3608分的柯洁成为新的世界第一，连续2
导读： 一个棋盘，几个棋子就能拥有万千变化，而变化之中又有奇妙的规律等待着数学家与解谜者的探寻。游戏是人类的天性，几千年来，人们发明游戏、在游戏中取胜、挖掘着游戏背后的秘密。正是在游戏与对真理的追寻中
MuZero 算法在国际象棋、日本将棋、围棋和雅达利（Atari）游戏训练中的评估结果。横坐标表示训练步骤数量，纵坐标表示 Elo评分。黄色线代表 AlphaZero（在雅达利游戏中代表人类表现），蓝色线代表 MuZero。
作者：Noam Brown, Tuomas Sandholm, Brandon Amos
前段时间，一年一度的腾讯棋牌盛典在海南三亚落幕，这次的棋牌盛典，最引人注目的毫无疑问就是“绝艺”。 在12月16日下午，腾讯还举办了一场名为“‘智慧的力量’2017中国围棋文化论坛”，中国围棋协会主席王汝南，腾讯集团高级执行副总裁卢山，以及腾讯集团副总裁、腾讯影业首席执行官程武，中国围棋国手、世界冠军古力，中国围棋国手、围棋学者李喆汇聚一堂，共同探讨“互联网+”时代下，人工智能带给传统围棋文化的变革与机遇。 在这次论坛上，实际上主要探讨的就是AI对于当下围棋所造成的影响以及未来发展可能性的探讨。而Gamew
围棋一直被视为人工智能最难破解的游戏。就在今天，《Nature》杂志以封面论文的形式，介绍了 Google DeepMind 开发的人工智能程序 AlphaGo，它击败了欧洲围棋冠军樊麾，并将在 3 月和世界冠军李世乭对战！Google 特地为此准备了 100 万美元奖金。 从国际象棋的经验看，1997 年人工智能第一次打败人类后，2006 年成为了人类在国际象棋的绝唱，自此之后人类没有战胜过最顶尖的人工智能国际象棋选手。在 AlphaGo 打败了欧洲围棋冠军后，世界冠军李世乭和 AlphaGo 的对弈，
【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的ensemble。这一节将主要针对讨论deep reinforcement learning进行讨论。本文内容主要针对机器学习中deep reinforcement learning的增强学习的概念、Policy-based Approach以及公式推导进行详细介绍，话不多说，让我们一起学习这些内容吧。 春节充电系列：李宏毅2017机器学习课程学习笔记25之结构化学习-序列标注 Sequence Labeling（part 1） 春节
在 DeepMind 首席研究科学家、伦敦大学学院计算机科学教授David Silver 看来，游戏是激发创造力的关键，尤其是对AI而言。
原作者 Mirek Stanek 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 前言 本月 23 日- 27 日，在乌镇主办“中国乌镇·围棋峰会”中，备受瞩目的要数中国围棋现役第一人、天才少年柯洁与Google AlphaGo（阿尔法狗）人工智能机器人的巅峰对决。AlphaGo与柯洁对弈的三局比赛，分别于 5 月 23 、25、27 日进行。 在 23 日和 25 日的对决中，柯洁虽然发挥神勇，但还是两局均战败。AlphaGo 2-0 领先，已经赢得了三番棋的胜利。 对于人类来说
多年前，我无意间发出个疑问句『h5是指html5？』 一位长者听到后拉住我说，『你刚说什么？h5就是html5？你这话我不能当作没听到，我要和你大辩300回合，什么才是html5！』 当时我吓了一条，心想难道这句『h5就是html5』将会取代『php是世界上最好的语言』成为新的程序员标语？ 于是我赶紧道歉『那个，我不是程序员。』 长者愣了一下，但是显然不打算就这样放过我，于是他说『你不是程序员？你有什么证据？』 慌乱之下，我脱口而出『我对鼠标键盘没有任何兴趣！』 长者全身仿佛触电一般，松开了我的手跌坐在地上
Nature 封面论文：Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search（通过深度神经网络和树搜索，学会围棋游戏） AlphaGo 给围棋带来了新方法，它背后主要的方法是 Value Networks（价值网络）和 Policy Networks（策略网络），其中 Value Networks 评估棋盘位置，Policy Networks 选择下棋步法。这些神经网络模型通过一种新的方法训练，结合人类专家比赛中学到的监督学习，
近日，DeepMind一篇关于MuZero的论文“Mastering Atari, Go, Chess and Shogi by Planning with a Learned Model”在Nature发表。与AlphaZero相比，MuZero多了玩Atari的功能，这一突破进展引起科研人员的广泛关注。
谷歌足球（Google Research Football）是Google Brain 开发的一个足球仿真策略游戏。
原文链接：https://wetest.qq.com/lab/view/412.html
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