Lee Sedol连续第二天失去了Google的AI软件
Google的AlphaGo第二次击败了顶级Go播放器。
五场比赛被认为是科学家和工程师在赢咖4领域取得的重大成果。
比赛结束后，李塞德尔说：“昨天我很惊讶，但今天比这更多，我很无语。
“今天我觉得AlphaGo玩了一个几乎完美的游戏，”他说。
“如果你看看比赛是怎么玩的，我承认这是一个明显的损失我的部分。
Lee Sedol被认为是一个冠军Go球员，在一个漫长的，成功的职业生涯赢得了许多比赛。
在2015年10月，AlphaGo击败欧洲Go冠军，这是多年来不曾预料的成就。www.szrs2008.com
一台电脑在1997年打败了世界的棋冠军，但Go被公认为一个更复杂的棋盘游戏。
星期四，韩国时报报道，当地人已经开始调用AlphaGo“AI sabum”或“高手AI”。
三场比赛依然存在，但Google只得再次获胜，命名为胜利者。
“与一个真正的人类对手相比，对抗机器是非常不同的，”世界冠军Lee Sedol在第一场比赛前告诉英国广播公司。
“通常，你可以感觉到你的对手的呼吸，他们的能量。很多时候你做决定，这取决于你的对手的身体反应。
“用机器，你不能这样做。
什么是Go？
Go被认为可追溯到几千年前的中国古代。
在网格上使用黑白石头，玩家通过用他们自己围绕他们的对手碎片获得上手。
规则比棋的规则简单，但是一个玩家通常有200个动作的选择相比，在国际象棋中大约20个。
根据DeepMind的团队，在Go中有更多的可能位置在宇宙中的原子。
可能很难确定谁是赢家，许多顶级人类玩家依靠本能。
从错误中学习
Google的AlphaGo由英国电脑公司DeepMind开发，由Google于2014年购买。
计算机程序首先研究了在过去游戏中重复的常见模式，DeepMind首席执行官Demis Hassabis向BBC解释说。www.szrs2008.com
“之后，它得到了合理的标准，通过看看职业游戏，然后发挥自己，本身的不同版本数百万和数百万次，每次得到递增稍微更好 - 它从错误中学习”
学习和改进自己的对战体验意味着超级计算机现在甚至比去年年底打败欧洲冠军时更强。
人vs机 - 里程碑在赢咖4
- 1956 - “赢咖4”一词是为达特茅斯大学的会议创造的。
- 1973 - James Lighthill教授的一个令人沮丧的报告说，机器只能有一个“有经验的业余”水平的象棋。
- 1990年 - AI科学家Rodney Brooks发表了一篇题为“大象不要下棋”的创新论文，阐述了一种受神经科学进步启发的新视觉。
- 1997年 - 象棋超级计算机深蓝色 - 每秒能够评估高达2亿个位置 - 击败世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫（如图）。
- 2011年 - IBM的沃森参加了美国问答节目Jeopardy的两个最佳表现，回答谜语和复杂的问题。 沃森困扰他们。
