AlphaGo的神奇全靠它，详解人工神经网络!
Alphago在不被看好的情形下，以4比1击败了围棋世界冠军李世石，令其名震天下。随着AlphaGo著名度的不断进步，人们不禁好奇，毕竟是什么使得AlphaGo得以克服人类大脑？AlphaGo的核心依托——人工神经网络。
什么是神经网络?
人工神经网络是一种模拟生物神经网络(动物的中枢神经体系，特殊是大脑)的构造和功效的数学模型或盘算模型。神经网络由大批的人工神经元联结进行盘算。大多数情形下人工神经网络能在外界信息的基本上转变内部构造，是一种自适应体系。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间庞杂的关系进行建模，或用来摸索数据的模式。
神经网络是一种运算模型，由大批的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为鼓励函数。每两个节点间的衔接都代表一个对于通过该衔接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的衔接方法，权重值和鼓励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
例如，用于手写辨认的一个神经网络是被可由一个输入图像的像素被激活的一组输入神经元所定义的。在通过函数（由网络的设计者肯定）进行加权和变换之后，这些神经元被激活然后被传递到其他神经元。反复这一进程，直到最后一个输出神经元被激活。这样决议了被读取的字。
它的构筑理念是受到人或其他动物神经网络功效的运作启示而发生的。人工神经网络通常是通过一个基于数学统计学类型的学习办法得以优化，所以人工神经网络也是数学统计学办法的一种实际运用，通过统计学的尺度数学办法我们能够得到大批的可以用函数来表达的局部构造空间，另一方面在人工智能学的人工感知范畴，我们通过数学统计学的运用可以来做人工感知方面的决议问题(也就是说通过统计学的办法，人工神经网络能够相似人一样具有简略的决议才能和简略的断定才能)，这种办法比起正式的逻辑学推理演算更具有优势。
人工神经网络是一个能够学习，能够总结归纳的体系，也就是说它能够通过已知数据的试验应用来学习和归纳总结。人工神经网络通过对局部情形的对比比拟（而这些比拟是基于不同情形下的主动学习和要实际解决问题的庞杂性所决议的），它能够推理发生一个可以主动辨认的体系。与之不同的基于符号体系下的学习办法，它们也具有推理功效，只是它们是树立在逻辑算法的基本上，也就是说它们之所以能够推理，基本是须要有一个推理算法则的聚集。
2AlphaGo的原理回顶部
AlphaGo的原理
首先，AlphaGo同优良的选手进行了150000场竞赛，通过人工神经网络找到这些竞赛的模式。然后通过总结，它会预测选手在任何地位高概率进行的一切可能。AlphaGo的设计师通过让其重复的和早期版本的自己对战来进步神经网络，使其逐步进步获胜的机遇。
从广义上讲，神经网络是一个非常庞杂的数学模型，通过对其高达数百万参数的调剂来转变的它的行动。神经网络学习的意思是，电脑一直连续对其参数进行渺小的调剂，来尝试使其不断进行渺小的改良。在学习的第一阶段，神经网络进步模拟选手下棋的概率。在第二阶段，它增长自我施展，博得竞赛的概率。重复对极其庞杂的功效进行渺小的调剂，听起来十分猖狂，但是如果有足够长的时光，足够快的盘算才能，非常好的网络实行起来并不苦难。并且这些调剂都是主动进行的。
经过这两个阶段的训练，神经网络就可以同围棋业余喜好者下一盘不错的棋了。但对于职业来讲，它还有很长的路要走。在某种意义上，它并不思考每一手之后的几步棋，而是通过对未来成果的推算来决议下在哪里。为了到达职业级别，AlphaGp须要一种新的估算办法。
为了战胜这一障碍，研讨人员采用的方法是让它重复的和自己进行对战，以此来使其不断其对于成功的估算才能。尽可能的进步每一步的获胜概率。（在实践中，AlphaGo对这个想法进行了稍微庞杂的调剂。）然后，AlphaGo再联合多线程来应用这一办法进行下棋。
我们可以看到，AlphaGo的评估体系并没有基于太多的围棋知识，通过火析现有的无数场竞赛的棋谱，以及无数次的自我对战练习，AlphaGo的神经网络进行了数以十亿计的渺小调剂，即便每次只是一个很小的增量改良。这些调剂赞助AlphaGp树立了一个估值体系，这和那些精彩围棋选手的直觉类似，对于棋盘上的每一步棋都了如指掌。
此外AlphaGo也应用搜索和优化的思想，再加上神经网络的学习功效，这两者有助于找到棋盘上更好的地位。这也是目前AlphaGo能够高程度施展的原因。
3神经网络的延长和限制回顶部
神经网络的延长和限制
神经网络的这种才能也可以被用在其他方面，比如让神经网络学习一种艺术作风，然后再将这种作风运用到其他图像上。这种想法很简略：首先让神经网络接触到大批的图像，然后来确认这些图像的作风，接着将新的图像带入这种作风。
这虽然不是巨大的艺术，但它仍然是一个明显的应用神经网络来捕捉直觉并且运用在其他处所的例子。
在过去的几年中，神经网络在许多范畴被用来捕捉直觉和模式辨认。许多项目应用神经这些网络，涉及的义务如辨认艺术作风或好的视频游戏的发展战略。但也有非常不同的网络模仿的直觉惊人的例子，比如语音和自然语言。
由于这种多样性，我看到AlphaGo本身不是一个革命性的突破，而是作为一个极其主要的发展前沿：树立体系，可以捕捉的直觉和学会辨认模式的才能。此前盘算机科学家们已经做了几十年，没有取得长足的进展。但现在，神经网络的胜利已经大大扩展，我们可以应用电脑攻击规模内的潜在问题。
事实上，目前现有的神经网络的懂得才能是非常差的。神经网络很容易被愚弄。用神经网络辨认图像是一个不错的手腕。但是试验证明，通过对图像进行细微的修改，就可以愚弄图像。例如，下面的图像左边的图是原始图，研讨人员对中间的图像进行了渺小的调剂后，神经网络就无法区分了，就将原图显示了出来。
另一个限制是，现有的体系往往须要许多模型来学习。例如，AlphaGo从150000场对战来学习。这是一个很宏大额度数字！很多情形下，显然无法供给如此宏大的模型案例。
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