阿尔法狗胜了分析

中考复习专题训练:第三次科技革命一、选择题1.（·成都）3月，围棋人工智能程序“阿尔法狗”，大胜韩国围棋世界冠军、职业九段棋手李世石，轰动一时。

与“阿尔法狗”直接相关的技术是（）A. 生物技术B. 原子能技术C. 信息技术D. 航天技术【答案】C【解析】【分析】“阿尔法狗”是一款围棋人工智能程序，由位于英国伦敦的谷歌旗下的公司开发，这个程序利用“价值网络”去计算局面，用“策略网络”去选择下子。

是信息技术的充分利用，所以答案选C。

【点评】本题主要考查学生运用所学知识解决问题的能力。

2.新科技改变了人们的生活．下列生活场景与第三次科技革命成果有关的是（）A. 坐火车旅行B. 开汽车上班C. 用电灯照明D. 在太空授课【答案】D【解析】【分析】依据题干“太空授课”判断是计算机网络技术的应用。

计算机网络技术是当代计算机技术与先进通信技术的结晶，是电子信息时代的产物。

计算机网络技术以电子计算机的不断普及与不断升级为前提，是第三次科技革命中最为突出的核心技术，也是信息社会到来的主要标志之一。

【点评】本题考查的是第三次科技革命。

应重点掌握第三次科技革命的影响。

本题把第三次科技革命与现实生活联系起来，要注意理解第三次科技革命给人类生活带来的变化。

3.我们在上网的过程中常常会遇到病毒，请问计算机病毒是指一种（）A. 破坏计算机硬件设备的程序B. 人为制造的破坏计算机系统的程序C. 由操作者传递给计算机的病毒D. 由计算机本身产生的破坏程序【答案】B【解析】【分析】本题考查学生对历史基础知识的掌握。

计算机病毒是人为制造的破坏计算机系统的程序。

【点评】掌握计算机病毒。

4.世界上第一台能够实际运用的数字是电子计算机，它占地面积170平方米，重约30余吨，是个庞然大物，它诞生于（）A. 1935年B. 1945年C. 1955年D. 1965年【答案】B【解析】【分析】本题考查学生对历史基础知识的掌握。

世界上第一台电子计算机的诞生1945年。

阿尔法狗的胜利带来的教育反思作者：吴向东来源：《中小学信息技术教育》2016年第07期最近，谷歌的阿尔法狗（AlphaGo）战胜了人类顶尖围棋九段李世乭，真是让人堵心！一些人工智能专家们借此大谈特谈“奇点来临”，即在不久的将来，人工智能将会把人类智能甩下十几条街，快速进入机器人大行其道的后人类智能时代，这是不是相当惊悚？更让人堵心的是，一直享受着空谷幽兰般隐居生活的老友相当应景地发来了忧郁的诗句：“我悲剧的性格被你强化/请回过头来听我说/我将在奔流的鲜血中/等你擦肩而过”。

人类的悲剧，难道就是拼命发展人工智能，然后让它擦肩而过——把人类的身躯和文明交由机器主宰？回想1997年深蓝战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫时，我没有如此惊悚过，因为深蓝就如我们应试教育下训练出来的解题机器，它是用暴力算法（ brute-force）应对人类智能。

为什么这样说呢？深蓝的数据库虽然存储了一百多年来优秀棋手的两百多万对局，足以应付一般的棋手，但遇到库中没有的走法，就只能依赖暴力计算。

这种死脑筋机器，在1996年挑战卡斯帕罗夫时落败。

于是在1997年，深蓝运算速度提升了2倍，运算能力为每秒113.8亿次浮点运算，在当时的超级电脑中排名第259位。

另外，深蓝在强大的32颗CPU之外又另加了480颗特别制造的超大规模集成电路国际象棋芯片，使得1997年的深蓝可搜寻及估计12步棋，而人类国际象棋高手大约只可估计10步棋。

也就是说，深蓝就是为应付“考试”（国际象棋）而定制的考生，除了会考试（国际象棋）外，其他的事都不会！更为可笑的是，在对局时，还有一些国际象棋高手和计算机专家在幕后随时调整深蓝的参数，以便在对局时有利，即为了考试成功，还有幕后团队帮它作弊！所以，卡斯帕罗夫很不服气，要求来年再战，但IBM却说，已经将深蓝解体，不了了之。

花这么大的人力和金钱就是为了打造一个只会下国际象棋的呆板的“考生”，你说我会崇拜IBM的人工智能吗？不会，IBM无非是用此噱头多卖机器。

看时事学政治：阿尔法狗战胜李世石体现的马哲考点来源：文都图书考研政治复习的一个最大的特点，就是注重时政性。

我们通过时事给大家讲解考研政治时政复习的相关考点，希望能够使广大考生建立起时事与考点之间的联系，进而对时事产生兴趣。

2016年3月10日，2:0!一场史诗般的对弈引发举世关注，谷歌公司的“阿尔法狗”两度战胜世界围棋冠军李世石。

3月15日，李世石最终以四负一胜的结局输给了“阿尔法狗”。

人工智能在棋盘上战胜人类，“阿尔法狗”并非首次，但是与之前的象棋相比，围棋的巨大想象空间、多变的局势变换，向来被认为是人工智能难以逾越的障碍。

而今天，“阿尔法狗”的旗开得胜，不仅秀出了它的深度学习能力，更向世界展示出人工智能的巨大潜力。

然而，正如段子手在事后的调侃，“我叫李世石，我和阿尔法狗最大的区别就是我赢了我高兴，它却不会。

”“阿尔法狗”确实赢得了比赛，但是它并不懂得赢了意味着什么，更不能享受胜利的尊严与喜悦。

在“可测度”的领域内，人工智能都将以其超乎想象的计算能力超过人类，但是在“不可测度”的领域，以数学算法为基础的人工智能就只能望洋兴叹。

这正如科学家所言，人工智能“有智能没智慧，有智商没情商，会计算不会算计”，它能在微秒之内完成百万级的乘法运算，能够存储世界上所有图书馆里面的知识，但如果要感知阴晴圆缺的美丽、表达喜怒哀乐的情感，人工智能还不如3岁的小孩。

“‘阿尔法狗’战胜李世石”的时事体现了考研政治中哲学部分“意识观”部分考点。

针对这个事件，大家要注意以下几个问题：1、人工智能战胜人类并不能说明人工智能有思维、意识，只有人类才能有意识和思维。

2、尽管人工智能发展的很迅速，但人工智能也不能代替人脑。

3、人工智能是人类思维和实践相结合的产物，不管人工智能多么先进，也不能从事实践活动。

大家在复习意识观的基础上，我们来做一道模拟题，小试牛刀吧! (多选题)谷歌公司的“阿尔法狗”最终战胜世界围棋冠军李世石。

围棋的巨大想象空间、多变的局势变换，向来被认为是人工智能难以逾越的障碍。

阿尔法狗的技术原理与算法分析阿尔法狗是由谷歌旗下的DeepMind开发的一款强人工智能计算机程序，其通过机器学习和深度强化学习技术，成功实现了在围棋等复杂智力游戏中击败人类顶尖选手的壮举。

本文将对阿尔法狗的技术原理与算法进行分析。

阿尔法狗的核心技术原理是深度强化学习。

深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法，能够在没有人为规则和专家知识的情况下，通过自我对弈学习和优化，不断提高程序的实力。

阿尔法狗利用了深度神经网络和蒙特卡洛树搜索算法相结合的方法，实现了自我对弈的学习和优化。

在深度强化学习中，阿尔法狗首先利用大量的人类专家对弈记录进行训练，构建了一个初始的神经网络。

这个神经网络能够将当前局面映射为相应的落子概率和胜率估计。

然后，阿尔法狗利用蒙特卡洛树搜索算法进行自我对弈，在每一步棋之后，根据搜索结果和网络估值函数更新神经网络参数，不断提高程序实力。

通过反复迭代，阿尔法狗能够自主学习和优化，逐渐超越人类水平。

蒙特卡洛树搜索算法是阿尔法狗实现强化学习的关键。

该算法通过模拟大量的随机对弈和剪枝选择，找到最优的落子策略。

蒙特卡洛树搜索将搜索空间抽象成一棵树结构，每个节点代表一个局面，每个边代表一次落子。

通过不断扩展和模拟，蒙特卡洛树搜索可以找到在当前局面下最好的落子策略。

阿尔法狗在自我对弈中通过蒙特卡洛树搜索算法不断更新神经网络参数。

每进行一步选择时，它首先根据当前神经网络得到的落子概率和胜率进行贪心选择，选择概率最高的落子。

然后，它使用蒙特卡洛树搜索算法对当前局面进行模拟对弈，并根据搜索结果更新神经网络参数。

这种自我对弈和参数优化的循环迭代过程，使得阿尔法狗能够快速提升自身实力。

除了深度强化学习，阿尔法狗还利用了大规模并行计算的优势。

通过在多个机器上同时运行多个神经网络实例，阿尔法狗能够更快地进行搜索和学习，并且更好地探索搜索空间。

这种并行计算的能力大大提高了阿尔法狗的学习效率和实力。

综上所述，阿尔法狗的技术原理与算法是基于深度强化学习和蒙特卡洛树搜索的。

阿尔法狗胜了，意味着什么李世石输了，输得非常干脆。

一个刚出道、完全不知道门派和师承的毛孩子，用一把轻飘飘的竹剑，将当世顶尖高手挑落马下。

千万不要用国人的鸡贼思维来看待这场巅峰之战。

以韩国棋手的血性，李世石不可能配合谷歌演一场假戏。

他不仅要捍卫自己的荣誉，还要捍卫人类的尊严和自信。

他清楚地知道，如果他输给了阿尔法狗，那究竟意味着什么。

我认真地把人机对弈的棋谱打了两遍，内心非常震撼。

阿尔法狗的精妙计算能力就不说了，它在对弈中表现出的“个性”简直让人瞠目结舌。

它有着超凡的大局观，洞悉整个棋盘上的所有薄弱之处。

对自己的弱点，它两度自补，显得很“猥琐”。

但对李世石看似无懈可击的地盘则毫不犹豫地出击，近乎一剑封喉。

它在“脱先”时的那种气定神闲，宛如成竹在胸的世外高人，带给对手凛然的压迫感。

无论接下来胜负如何，有一点已经可以肯定，阿尔法狗已经是无可争议的顶尖围棋高手，没有任何人敢于小觑它的实力。

至于未来，则必定属于它。

为什么人工智能与李世石的对弈如此牵动人心？如果对围棋缺乏了解，可能很难懂得个中奥妙。

围棋是一种古老的策略游戏，胜负不仅取决于精妙的计算，还和棋手的个性修养、文化底蕴、临场状态等息息相关。

从一个顶尖棋手的棋谱中，你几乎可以窥见他的小宇宙。

曾经有一种观点认为，由于围棋的极度复杂性和深厚的文化秉性，人工智能几乎不可能战胜人类。

但这一天终于还是来了，而且来得如此之快、如此之突兀。

高手对弈中，情感是一种强大的致胜因素。

阿尔法狗的冷酷之处，是完全视人类情感如无物。

它不屑于“试应手”之类试探人性的着法，而是表现出纯粹的理性，表现出一种奴役般的力量。

或者换一种说法，在阿尔法狗那里，情感可以视为一种凭借“运算”就能准确把握的信息。

倘若有一天它真的进化到这种程度，人性在它眼里很可能只是完美世界里的一种冗余程序，大可以一键删除。

那不就是《黑客帝国》曾经展现给我们的未来景观吗？在电影中，墨菲斯对尼奥说：欢迎来到实在界废墟。

阿尔法狗（AlphaGo）彻底战胜人类意味着什么阿尔法狗与人类顶尖棋手的人机大战注定成为人工智能（Artifical Intelligence, AI）的里程碑事件，当AI变得越来越复杂，越来越聪明，以至于在多个领域全面超越人类的时候，那时的AI会是提高人类生产力和生活质量的好助手？抑或是彻底控制奴役人类的天网？现在还难以下结论，但可以肯定的是接下来数十年里AI对人类生活造成的冲击将是巨大的，本文就来说说阿尔法狗彻底战胜人类到底意味着什么。

1．“猫”和“狗”的野蛮生长2012年，GoogleX的“猫”AI面世，纽约时报曾以《需要多少计算机才能正确的识别猫？16000台》为标题报道吴恩达领导的GoogleX实验室是如何训练机器认识猫的，最为特别的是，谷歌的猫AI不需要任何外界信息的帮助，它就能从数千万张图片中找出那些有猫的图片。

传统的人脸识别是由程序员预先将整套系统编程实现，告诉计算机人脸应该是怎样的，电脑才能对包含同类信息的图片作出识别，而谷歌AI却是自己发现了‘猫’的概念，之前没有人告诉过它‘猫’是什么，也没有人类告诉它猫应该长成什么模样。

2009年，斯坦福大学华人教授李飞飞创立了全球最大的图像识别数据库-ImageNet，收集了大量带有标注信息的图片数据供计算机视觉模型进行训练，拥有1500万张标注过的高清图片，总共22000类。

2012年，Hinton的学生Alex依靠8层深的卷积神经网络一举获得了基于ImageNet的ILSVRC比赛冠军，瞬间点燃了卷积神经网络研究的热潮，后来每年一度基于ImageNet数据库的深度网络对象识别比赛牵动着各大公司的心弦，2014年，Google深度网络在ImageNet ILSVRC的比赛中取得第一名，识别错误率为6.67%，2015年，微软研究院的Kaiming-He等4名华人提出的152层深度残差网络获得冠军，识别错误率仅为3.57%，超越人类的识别能力。

从阿尔法狗得到的启示近年来，人工智能技术的发展日新月异，其中最具代表性的就是Google旗下的阿尔法狗。

阿尔法狗是一个基于深度强化学习的计算机程序，在围棋领域展现了惊人的实力，战胜了多位世界级围棋大师。

从阿尔法狗的成功中，我们可以得到一些启示。

阿尔法狗的成功彰显了人工智能技术的巨大潜力。

阿尔法狗通过大量的数据学习和自我训练，不断改进自身的围棋水平。

这表明，通过大数据和机器学习，人工智能可以具备超越人类的智慧和能力。

这对我们来说是一个重要的启示，人工智能技术有着广阔的应用前景，可以帮助我们解决许多复杂的问题。

阿尔法狗的成功也告诉我们，团队合作是取得突破的重要因素。

阿尔法狗的开发团队由众多领域的专家组成，他们各自担当着不同的角色，共同努力。

正是这种合作精神，使得阿尔法狗能够在围棋领域取得突破性的成果。

这给我们提供了一个宝贵的经验教训，只有团结协作，才能充分发挥每个人的优势，实现更大的突破。

阿尔法狗的成功还揭示了深度强化学习的重要性。

深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的方法，通过不断试错和优化，不断提高系统性能。

阿尔法狗正是通过深度强化学习，不断优化自身的围棋水平，最终取得了巨大的成功。

这对我们来说是一个重要的启示，我们可以借鉴深度强化学习的思想，通过不断试错和学习，提升自己的能力和技术水平。

阿尔法狗的胜利还告诉我们，坚持不懈是取得成功的关键。

阿尔法狗在与人类围棋大师的对决中，遇到了许多困难和挑战，但它始终没有放弃，坚持不懈地努力。

正是这种坚持不懈的精神，使得阿尔法狗最终战胜了强大的对手。

这给我们带来了一个重要的启示，无论面对什么样的困难和挑战，只要坚持不懈，就一定能够取得成功。

阿尔法狗的成功也引发了对人工智能对人类的影响和未来发展的思考。

尽管阿尔法狗在围棋领域取得了巨大的成就，但它仍然是一个计算机程序，不能具备人类的情感和创造力。

这意味着，人工智能技术的发展仍然需要人类的指导和控制，不能盲目追求技术的进步，而忽视了对人类的影响。

阿尔法狗打败围棋冠军作文素材When AlphaGo defeated the world champion in the game of Go, it not only marked a major milestone in the development of artificial intelligence, but also raised profound questions about the capabilities and limitations of machines.当阿尔法狗在围棋比赛中击败世界冠军时，这不仅标志着人工智能发展中的一个重要里程碑，也引发了对机器的能力和局限性的深刻思考。

From a technological perspective, the victory of AlphaGo demonstrated the immense progress that has been made in the field of artificial intelligence. The ability of a machine to outperform a human in a complex game like Go showcases the power of algorithms and machine learning.从技术角度来看，阿尔法狗的胜利展示了人工智能领域所取得的巨大进步。

机器在围棋等复杂游戏中胜过人类，彰显了算法和机器学习的强大力量。

However, the victory also raised concerns about the impact of artificial intelligence on human society. As machines becomeincreasingly capable of performing complex tasks, there is a fear that they may replace human workers and further exacerbate societal inequality.然而，这场胜利也引发了对人工智能对人类社会影响的担忧。

精选阿尔法狗大战议论文精选阿尔法狗大战议论文精选阿尔法狗大战议论文1 在这个光怪陆离的世界里，所有的物质、科技、文明都以前所未有的速度向前开展，人工智能也迈入了一个全新的阶段。

人类总是杞人忧天，担忧有一天人工智能会对人类产生威胁，危害到人类的生存开展。

但我觉得关于人工智能开展的方向，一切都掌控在人类自己手中。

与世界围棋冠军李世石对抗的机器人只不过是在程序中输入了各种围棋棋谱，集多人智慧于一身。

同时，在面对紧张的局势下，机器人比人类少了感情。

它不会紧张，不会害怕，不会害怕失败，他只需机械地在李世石下完一步棋后，在程序中搜索相应的破解方法。

这其实不是一场公平的人机对抗赛，而是一个人与成千上万位围棋高手的对抗，甚至也包括了他自己，所以输是一件很正常的事情。

倘假设李世石用了一招前人未曾用过的套法或者他根本不按套路出牌，这一堆冷冰冰的金属制品能斗得过复杂的人脑吗？所以说仅从持续十来天的人机大战中并不能断定人工智能将会对人类产生威胁。

那能保证人工智能一定不会对人类产生威胁，一定能为将来创造给机械以宽容。

世界围棋冠军惨败于人工智能之手，于是引起热议。

其中提及最多的便是称人工智能进步过于神速，甚至可能威胁人类云云。

而我却认为，对于以人工智能为突出代表的机械科技，我们应予以宽容。

这不是第一次在人机对抗中人类失败。

就在去年，也是“阿尔法狗”人工智能系统，打败了世界国际象棋冠军。

但据说真相是第一局时人工智能出现故障，吓了一着“任意棋”，人类棋手却因此乱了思绪，百思不得其解，误认为此手高深莫测，才得了个落败下场。

在之后这位选手也称“绝对有信心击败机器”，表达了人类在机器面前应有的沉着自信。

正是有了这份沉着自信，才能有对人工智能开展的宽容。

为什么要害怕一台机器呢？人工智能确实被赋予了高超的学习才能——这项人类独有的技能。

也许正是因为这份学习才能与人相似乃至超越人类，所以人类对此感到惧怕。

就像一个从未照过镜子的人突然看见镜子里自己的像，于是吓得尖叫后退。

阿尔法狗阅读理解答案①前不久，一场举世瞩目的围棋比赛以“阿尔法狗”4:1击败前世界围棋第一人李世石九段告终。

②打败世界冠军的“阿尔法狗”其实不是狗，这只是它的“网名”，它的英文名叫alphago，中文名叫“阿尔法围棋”，它的真实身份是谷歌公司开发的一款人工智能软件。

③什么就是人工智能软件呢?顾名思义，就是一种能产生人类智能犯罪行为的计算机软件，它具备现场感应器和环境适应环境的能力，具备则表示、以获取、读取和处置科学知识的能力，同时还能使用人工智能的问题解模式去赢得结果。

打败世界冠军的“阿尔法中国围棋”就是这样的一款智能软件。

④就下棋而言，一种直观的思路就是列举所有能赢的方案，然后优选出一个最佳方案。

一般来说，下一盘围棋大约需要步，每一步有种可选的方法，要是人工智能采用这种思路，需要计算大约种情况。

这样看来，在有时限要求的比赛中，列举所有情况的思路是不可行的，所以，研究者们选择了模仿人类大师的下棋方式，这就是“深度学习”。

其原理是通过两种不同的深度神经网络——“策略网络”和“价值网络”合作“挑选”出那些比较有前途的棋步，抛弃明显的差棋，从而将计算量控制在计算机可以完成的范围内。

其中，“策略网络”负责减少搜索的宽度。

面对眼前的一盘棋，人工智能机器人会观察棋盘布局并试图找到最佳的下一步，相当于“落子选择器”。

而“价值网络”则负责减少搜索的深度。

人工智能机器人会评估棋局的整体局面并预测双方胜负，相当于“棋局评估器”，在局面处于明显劣势的时候，会直接抛弃某些线路，从而辅助落子选择器。

在“两个大脑”的配合下，“阿尔法围棋”具有了像人类棋手那样的思维方式。

同时，研究者通过“监督学习”让机器人掌握海量的专业棋局;通过“强化学习”让机器人从每次对弈中获得新的经验。

而且，一个人或许一年能玩局，但机器人一天就能玩万局;人类在长时间比赛时会犯错，但机器不会。

所以，从理论上说，“阿尔法围棋”只要经过足够的训练，就能击败所有人类选手。