导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关如何和人工智能下围棋的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
腾讯围棋怎么和ai下棋
登录后，点击主界面最左下方的“绝艺复盘”按钮，进入该功能。
当然是赶紧点击“确定”。然后你会发现，你当前的积分为5分，而兑换1次绝艺复盘需要10分。
那就赶紧挣分吧。目前APP内一共提供了4种方法兑换积分：
“升降级对局” 用APP找人下1一盘升降级对局可以集1分，不过这个对急于体验“绝艺复盘”功能的轩凡爸来说太慢了点，暂时不考虑。
"支持棋手" 通俗点说，就是到APP的直播对局中压分。 (方法，退到APP主界面，“观战” 下面有几个对局列表，随便选4盘棋，每盘压1000分（最小值）即可。再回到“绝艺复盘”界面，这里“支持棋手”旁边的按钮变成可领积分的状态了，点4次领取，4个积分到手
分享APP 这也是个好办法，点击它旁边的按钮，随便找个朋友分享一下链接即可，比如那个叫“文件传输助手”的朋友 5+4+1，10分了，赶紧去申请绝艺复盘
成为邀请人 这种方法适用于你有不少会围棋但又还没有使用腾讯围棋的朋友，邀请他们来注册，邀请一个朋友注册成功可以挣2分。 注意，邀请来的朋友还需要在“绝艺复盘”界面填写邀请人为你才行，如下:
积分挣够之后，点击“绝艺复盘”界面的兑换按钮兑换复盘机会就可以开始准备复盘了。
怎样和人工智能下围棋
围棋，一种策略性两人棋类游戏，中国古时称“弈”，西方名称“Go”。流行于东亚国家（中、日、韩、朝），属琴棋书画四艺之一。围棋起源于中国，传为帝尧所作，春秋战国时期即有记载。隋唐时经朝鲜传入日本，流传到欧美各国。围棋蕴含着中华文化的丰富内涵，它是中国文化与文明的体现。
围棋使用方形格状棋盘及黑白二色圆形棋子进行对弈，棋盘上有纵横各19条直线将棋盘分成361个交叉点，棋子走在交叉点上，双方交替行棋，落子后不能移动，以围地多者为胜。因为黑棋先走占了便宜，所以人为规定黑方局终时要给白方贴子。中国古代围棋是黑白双方在对角星位处各摆放两子（对角星布局），为座子制，由白棋先行。现代围棋由日本发展而来，取消了座子规则，黑先白后，使围棋的变化更加复杂多变。围棋也被认为是世界上最复杂的棋盘游戏。
棋子：棋子分黑白两色。多为扁圆形（也有双面突起的应氏棋子）。棋子的数量以黑白子各180个为宜（参见中国围棋规则（2002版））。棋子呈圆形。中国一般使用一面平、一面凸的棋子，日本则常用两面凸的棋子。中国云南所产的“云子”为历来的弈者所青睐，已有五百余年的历史。较为珍贵的棋子材料有玛瑙、贝壳等。
棋盘：盘面有纵横各十九条等距离、垂直交叉的平行线，共构成19×19=361个交叉点（以下简称为“点”）。盘面上标有九个小圆点，称为星位，中央的星位又称“天元”。下让子棋时所让之子要放在星上。棋盘可分为“角”、“边”以及“中腹”。启蒙学习中，有13×13、9×9的棋盘。另外，现代出土文物中还有一些是较罕见的15×15、17×17路棋盘。
对局双方各执一色棋子，黑先白后，交替下子，每次只能下一子。
棋子下在棋盘上的交叉点上。
棋子落子后，不得向其他位置移动。
轮流下子是双方的权利，但允许任何一方放弃下子权。
棋子的气：一个棋子在棋盘上，与它直线紧邻的空点是这个棋子的“气”。棋子直线紧邻的点上，如果有同色棋子存在，则它们便相互连接成一个不可分割的整体。它们的气也应一并计算。棋子直线紧邻的点上，如果有异色棋子存在，交叉点里面的棋子就没有气了。如所有的气均为对方所占据，便没有气了。没有气的棋子不能在棋盘上存在，也就是——提子。
提子：把无气之子提出盘外的手段叫“提子”。提子有二种：1.下子后，对方棋子无气，应立即提取。2.下子后，双方棋子都呈无气状态，应立即提取对方无气之子。拔掉对手一颗棋子之后，就是禁着点（也叫禁入点）。棋盘上的任何一子，如某方下子后，该子立即呈无气状态，同时又不能提取对方的棋子，这个点，叫做“禁着点”，禁止被提方下子。
贴3又3/4子的规则：第一步，把死子提掉。第二步，只数一方围得点数并记录下来（一般围得点以整十点为单位）。第三步，如果数的是黑棋，再减去3又3/4子，如果数的是白棋，再加上3又3/4子。第四步，结果和180又1/2（棋盘361个点的一半）比较，超过就算胜，否则判负。黑目数超过184.25子即胜，而白只需超过176.75子即胜。通俗来说为白棋177子为胜，黑棋184.5子为胜。
让先与让子：让先不贴目，让子要贴还让子数的一半（就当被让方是预先收了单官）。
希望我能帮助你解疑释惑。
精简版开源AlphaGo来了，你也可以和TA下围棋了
精简版开源AlphaGo来了，你也可以和TA下围棋了
程序原理
阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序。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。
深度学习
阿尔法围棋（AlphaGo）的主要工作原理是“深度学习”。“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。
两个大脑
阿尔法围棋（AlphaGo）是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些大脑是多层神经网络跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤，13 个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。
这些网络通过反复训练来检查结果，再去校对调整参数，去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素，所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的，但更多的训练后能让它进化到更好。
第一大脑：落子选择器 （Move Picker）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络（Policy Network）” ，观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上，它预测每一个合法下一步的最佳概率，那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。
第二大脑：棋局评估器 （Position Evaluator）
阿尔法围棋（AlphaGo）的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题。不是去猜测具体下一步，它预测每一个棋手赢棋的可能，在给定棋子位置情况下。这“局面评估器”就是“价值网络（Value Network）”，通过整体局面判断来辅助落子选择器。这个判断仅仅是大概的，但对于阅读速度提高很有帮助。通过分类潜在的未来局面的“好”与“坏”，AlphaGo能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行，那么AI就跳过阅读在这一条线上的任何更多落子。[2-6]
主要成绩
研究者让“阿尔法围棋”和其他的围棋人工智能机器人进行了较量，在总计495局中只输了一局，胜率是99.8%。它甚至尝试了让4子对阵CrazyStone、Zen和Pachi三个先进的人工智能机器人，胜率分别是77%、86%和99%。
据国际顶尖期刊《自然》封面文章报道，谷歌研究者开发的名为“阿尔法围棋”（Alpha Go）的人工智能机器人，在没有任何让子的情况下，以5:0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。在围棋人工智能领域，实现了一次史无前例的突破。计算机程序能在不让子的情况下，在完整的围棋游戏中击败专业选手，这是第一次。
阿尔法围棋程序的下一个挑战对象是世界围棋冠军李世石。这场人工智能与人类的博弈于2016年3月9日在首尔举行，奖金是由Google提供的100万美金。
如果两个人工智能下围棋会怎样？
AlphaGo小组 在去年10月至年底左右做出了算法突破。
在此之前，围棋的规则算法很容易就搞定了，剩下的就是如何下出一步好棋，乃至下出一盘好棋。
早期的时候就是算啊，每走一步 就算个几万几十万步，工程师们就优化这个算法。
但是AlphaGo小组做出了突破，某种意义上把这个即时运算缓存了。
具体的说，在AlphaGo比赛前，每天要跑几百万盘(跟自己下)，来积累棋谱。
比赛的时候大家就觉得AlphaGo棋路很诡异，但能赢！
------
从这种意义上来说，俩人工智能开战，取决于其运算资源。
个人机上跑的干不过在云上运行的。
如果假定运算资源无限，又假定这俩货不互相干扰，那么胜负大概就是概率学上的五五分了。
人工智能下围棋是如何分析选点的？
您好，人工智能围棋发展之所以如此迅速是因为计算方式发生了变化，早些的人工智能在分析选点的时候采用对手落子全盘分析的方式，不仅计算量巨大，而且计算时间长，不利于人工智能围棋发展；新一代人工智能引用大数据时代技术，在人工智能输入大量的人类围棋对局数据，之后智能围棋再采用概率选点的方式分析，对手落子，只分析对局中常见的选点，计算百分比，就可以很快计算，不仅计算速度块，而且精准，计算量也减少很多。
望采纳，谢谢。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于如何和人工智能下围棋的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。