各位老铁们好，相信很多人对概率计算都不是特别的了解，因此呢，今天就来为大家分享下关于概率计算以及概率运算的人工智能的问题知识，还望可以帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
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如果AI围棋有80%以上的概率战胜人类顶尖棋手，人们能否向AI围棋学习如何下棋？
还记得去年12月的新奥杯决赛吗？柯洁下出了一步“震惊四座”的新手：
按照定式，黑11应该在A位挖的，结果却直接托在了右边二路，这下法极赚眼球，围观群众都惊呆了。
可是看了讲解才知道，原来这在职业棋界已经不稀罕了，大家都知道这是AlphaGoTeach中的下法，属于AlphaGo研究出来的开局库。
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从这次新闻大家才知道，原来职业棋手们对围棋AI的学习已经非常深入了。甚至私底下有职业棋手朋友说，某棋手几个月时间就把AlphaGoTeach的几十万变化学完了，我们是真的惊呆了......
上面说的这场比赛里，柯洁下出了这个“新手”，对手也会，最后双方下出了一个类似AlphaGo开局库中定式的下法，认为两分。
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所以，人类能不能向围棋AI学棋？不是能不能的问题，是早就开始学了。甚至可以说，职业棋手，现在是距离围棋AI最近的一群人。
毕竟，要更好的走在追求围棋真理的道路上，将来离不开围棋AI的帮助呢。普通爱好者娱乐一下，学不学都无所谓，而且要学也不见得能学会。但职业棋手呢？他们的路要走一辈子，长着呢。有更高水平，怎么可能不学？
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至于胜率的问题，现在在分先的情况下，顶尖AI对顶尖人类也早就超过80%的胜率了。
最新版本的绝艺对人类职业棋手的胜率超过99%，而公认它只是逼近了AlphaGoMaster。可以说，AlphaGo的两个最强版本，在分先的情况下，对人类顶尖的胜率，最起码也在99%以上了。
相互独立事件的概率计算公式
相互独立事件概率计算公式为：P(AB)=P(A)*P(B)
既然相互独立，那么同时发生的概率，就是两者的概率的乘积即A、B独立，AB表示A、B同时发生。
围棋AI是如何即时得出取胜概率的？
围棋AI和人类一样，面对一个局面，要决定下一手时，要向后推算很多步，算是对棋局的一种“模拟预演”。比如AlphaGo在序盘的时候，计算一个定式变化，动辄每个变化都是向后百余步。
这种推演是树状的，比如下一手有10种可行的下法。每一种下法，都向后大量推演变化，得到海量的“预演”棋局，然后对每个“预演图”进行形势判断，再统计该下法变化出的所有“预演图”，胜多少败多少，然后就得出了这一手的胜率。
大多数时候，AI“脑海中”计算的“预演图”，也不会直接算到最终。比如上图就是中国AI绝艺对某局面给出的一个变化图，当然后面还算了大量的图，然后才统计出了这个图的胜率。
然后怎么确定下一步呢？
下一手有10种下法，得出每一种下法的胜率以后，比较哪个迭代胜率最高、变化最多，就确定了下一步怎么下。
比如这是经过神经网络升级后的Zen7，给出了四种下一步的可选点，还给出了每一种的胜率和迭代变化量。
但AI也不是绝对的选择胜率最高，首先是会选择迭代变化量最多的下法，当然这个下法一般胜率都是最高的，但也不绝对。
所以有时候，也会有面对57%和56%胜率的两种下法，AI选择了56%这种可能，因为后者迭代的变化量更多。但是在媒体宣传里，为了方便大家理解，都只说取胜率最高的。
一个模型是有上限的，并不是无限计算就会无限提高。
比如Zen7大概迭代变化到100万的量别，水平也就到顶了。而AlphaGo，每步棋迭代的变化量是个比这还要高出很多量级的天文数字。但是具体数字和量级，不方便在公开场合讲（谷歌啥都要保密）。
尺寸链概率法计算公式
尺寸链概率法的计算公式是P(L)=P(S1)×P(S2|S1)×P(S3|S2)×……×P(Sn|Sn-1)，其中P(Si|Si-1)表示在前一个尺寸大小已知的情况下，下一个尺寸大小为Si的概率。这个公式适用于尺寸链的概率计算，它可以通过已知尺寸的样本数据来计算出未知尺寸的概率。需要注意的是，这个公式只适用于满足条件独立性的情况下。
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的概率计算和概率运算的人工智能问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！
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