热心网友
回答时间：2024-04-30 20:12
腾讯围棋AI的崛起：从AlphaGo到绝艺的蜕变
在科技与围棋的交汇点，2016年的腾讯悄然启动了一项里程碑式的项目——绝艺的研发。这一年的2月，腾讯以创新的视角踏入围棋人工智能领域，仅仅过了四个月，绝艺便在6月达到了业余六段的水平，展现出惊人的学习速度。8月，它更是迎头挑战，成功战胜职业棋手，正式步入围棋界的前沿。而11月，它首次战胜世界冠军，将人工智能在围棋领域的成就推向了新的高度。
绝艺的进步并非偶然，背后是腾讯强大的技术支持与独特的学习策略。它通过深度学习，结合人类棋谱和自我对弈，不断提升。强化学习的巧妙应用和在高手点拨下的优化，是其快速成长的关键。与AlphaGo相似，绝艺采用了MCTS（蒙特卡洛树搜索）与策略网络、估值网络的组合，尽管腾讯云计算生成的数据看似不起眼，但在背后发挥着不可或缺的作用。
然而，柯洁与绝艺的对局揭示了AI在死活和复杂大龙形态处理上的局限。有人质疑是否需要对深度学习网络进行调整，但绝艺短时间内回归，可能表明其并未做大幅度改动。深度学习系统为了克服这些问题，采用了商汤公司那深达1207层的神经网络，但每个改进都伴随着挑战。
绝艺团队针对布局、中盘和官子阶段的平衡进行了精细调整，成功解决了对杀难题。围棋的复杂性使得MCTS的剪枝策略可能错过重要招数，Google需要持续调整以优化搜索算法。动态权重分配给MCTS和估值网络，理论上是个提升性能的有效途径，但平衡的难题仍需技术突破。
阿狗（AlphaGo）的两个核心大脑——估值网络和MCTS，需要在不同阶段灵活调整权重，Google的0.5权重选择曾引发过争论。这个平衡问题直接影响了AI的表现。尽管如此，绝艺闭关*后，官子阶段的问题仍未完全解决，腾讯团队仍在持续优化，他们深信深度学习的潜力，但同时也认识到理论基础的完善是不可或缺的。
总结，绝艺的发展历程是人工智能与围棋碰撞的火花，每一次进步都是对技术极限的挑战。从AlphaGo到绝艺，我们见证了人工智能在围棋领域的成长，同时也看到了它面临的困难与机遇。期待未来，人工智能在围棋世界将带来怎样的革新，我们拭目以待。
本文如未解决您的问题请添加抖音号：51dongshi（抖音搜索懂视），直接咨询即可。
