master围棋()

　　 围棋 作为一种传统棋类，柯洁的人机大战也是让跟多的人了解了围棋，那么新手怎么下围棋呢？我精心收集了下围棋的 方法 步骤图解，供大家欣赏学习!
　　下围棋的方法步骤图解
　　学习基本规则。围棋基本规则是把棋子的边界围起来即可吃掉棋子，把棋子从棋盘中拿出，中间区域需要四面围绕，边界需要三边，角落需要围绕两边。活期是指有两个真眼，即把正片棋子围起来也无法提掉。

　　学习基本定式。围棋有特定的走法，这些都是经过很多年验证最好的走法，对各种定式有所了解，如角落布局的各种定式，掌握其中的原理。

　　黑白死活题练习。围棋有很多死活题，也是实战中的经常出现的状况，在解答时应该心算对手与自己会走的位置，力争自己的棋子能活。

　　棋局布局技巧。围棋布局讲究“金角银边草肚皮”，从边界开始走棋，最后走中间，以大块区域开始行棋，以最快的速度占领棋盘。

　　与同水平棋手对战。初学者一般与初学者对战，这样能互 相学 习，又不会打击自信心，在对战中互相进步。

　　学习高手 棋谱 。围棋水平的增加要通过不断的学习，学习高手们的下棋棋谱，理解每一步棋的目的，从模仿到习惯。

　　与高手对战。与自己水平高的人对战，虽然胜率较低，但是能从一次次的失败中找到原因，更快提高自己的水平。

　　下围棋的规则介绍
　　众所周知的，围棋分为黑白两种颜色，通常为扁圆形，制作围棋的材料，在古代的时候，主玉石玛瑙这些是制作围棋的主要材料;随着社会的发展，围棋的制作材料除了这些意外，也开始有了化学合成的材料制作围棋的技术。

　　猜先在围棋比赛中是很重要的一个技巧，围棋比赛和其他的棋不一样，在下围棋的过程中，先手是很有优势的，因此我们通常需要先猜先。猜先的方法如下，先由一方握若干白子暂不示人。第一，另一方出示一颗黑子，表示“奇数则自己方执黑，反之执白”。第二，出示两颗黑子则表示“偶数则自己方执黑，反之执白”。握白子的人公示手握白子之数，先后手自然确定。

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你想的太多了，计算机的计算方法有限度的，不会从布局就去计算官子，那太浪费时间了。

英语相当多的词语都是外来词，其中以拉丁语，法语之类的最多

这个网站里有全部外来语的归纳

从中国引入的词语

B
Bok choy
(Cantonese) 白菜 （baakchoi), a Chinese cabbage: literally ‘white vegetable’

C
Char
colloqiual English word for ‘tea’, originally from Chinese 茶 (Mandarin chá).
Cheongsam
from Cantonese 长衫 (cheungsaam), lit. long clothes.
China
via Latin from the name of the Ch’in Dynasty 秦
Chop chop
from Cantonese gup 急, lit. hurry, urgent
Chopstick
chop is from the Cantonese 夹 (gaap), literally ‘to squeeze’. Notice the two man radicals (人) sandwich another man radical in the middle.
Chop suey
from Cantonese 杂碎 (tzapseui), lit. mixed pieces
Chow
from Chinese Pidgin English chowchow which means food, perhaps based on Cantonese 炒, lit. stir fry (cooking)
Chow chow
any of a breed of heavy-coated blocky dogs of Chinese origin
Chow mein
from Cantonese 炒面 (chaumin), lit. stir fried noodle
Confucianism
from Confucius, Latinized form of 孔夫子 (kǒng fūzǐ) ‘Master Kong’
Coolie
questionably Chinese 苦力, lit. suffering labor. Some dictionaries say the word came from Hindi kull.
Cumshaw
from Amoy 感谢, feeling gratitude

D
Dim sum and Dim sim
from Cantonese 点心 (dimsam), lit. touch of heart

F
Fan-tan
from Cantonese 番摊 (fāntān), lit. (take) turns scattering
Feng shui
from feng, wind and shui, water 风水
Foo dog
from Mandarin 佛 fó Buddha (from their use as guardians of Buddhist temples)

G
Ginkgo
mistransliteration of 银杏 in Japanese
Ginseng
from Mandarin 人参 (renshen), name of the plant. Some say the word came via Japanese (same kanji), although 人参 now means ‘carrot’ in Japanese; ginseng is 朝鲜人参 (‘Korean carrot’).
Go
From the Japanese name igo 囲碁 of the Chinese board game. Chinese 围棋, Mandarin: Weiqi.
Gung-ho
from Mandarin 工合, short for 工业合作社
Gyoza
Japanese ギョーザ, gairaigo from Chinese 饺子 (Mandarin: Jiaozi), stuffed dumpling. Gyoza refers to the style found in Japan.

H
Hoisin (sauce)
from Cantonese 海鲜 (hoísin), lit. seafood

K
Kanji
Japanese name for Chinese characters: 汉字, lit. Chinese characters. Chinese: Hanzi.
Kaolin
from 高岭, lit. high mountain peak
Keemun
kind of tea, 祁门 Mandarin qímén
Ketchup
possibly from Amoy 茄汁, lit. tomato sauce/juice
Koan
Japanese 公案 kōan, from Chinese 公案 (Mandarin gōng’àn), lit. public record
Kowtow
from Chinese 叩头, lit. knock head
Kumquat or cumquat
from Cantonese name of the fruit 柑橘 (Gamgwat)
Kung fu
a martial art; from Cantonese 功夫 (Gongfu), lit. efforts

L
Lo mein
from Cantonese 捞面 (lòu-mihn), lit. scooped noodle
Longan
from Cantonese 龙眼, name of the fruit
Loquat
from Cantonese 芦橘, old name of the fruit
Lychee
from Cantonese 荔枝 (laitzi), name of the fruit

M
Mao-tai or moutai
from Mandarin 茅台酒 (máotái jiǔ), liquor from Maotai (Guizhou province)
Mahjong
from Cantonese 麻将 (mah-jeung), lit. the mahjong game
Mu shu (pork)
from Mandarin 木须 (mùxū), lit. wood shredded

N
Nunchaku
Okinawan Japanese, from Min (Taiwan/Fujian) 双节棍, lit. double jointed sticks

O
Oolong
oolong 乌龙, lit. black dragon
Pekoe
from Amoy 白毫, lit. white downy hair

P
pinyin
from Mandarin 拼音, lit. put together sounds

Q
Qi
from Mandarin 气 (qì), spirit

R
Ramen
Japanese ラーメン, gairaigo, from Chinese 拉面 (Lamian) lit. pulled noodle. Ramen refers to a particular style flavored to Japanese taste and is somewhat different from Chinese lamian.

S
Sampan
from Cantonese 舢舨, the name of such vessel.
Shar Pei
from Cantonese 沙皮, lit. sand skin.
Shih Tzu
from Mandarin 狮子狗, lit. Chinese lion dog
Shogun
Japanese 将军, from Chinese 将军, lit. general (of) military. The full title in Japanese was Seii Taishōgun (征夷大将军), “generalissimo who overes the barbarians”
Sifu
from Cantonese 师傅, (Mandarin shīfu), master.
Silk
possibly from ‘si’ 丝, lit. silk
Souchong
from Cantonese 小种茶 (siúchúng ch’ā), lit. small kind tea
soy
From Japanese shoyu 醤油, Chinese 酱油, (Mandarin jiàngyóu).

T
Tai Chi
from Mandarin 太极
Tai-Pan
from Cantonese 大班 (daaibaan), lit. big rank (similar to big shot)
Tangram
from Chinese Tang (唐) + English gram
Tao and Taoism
(also Dao/Daoism) from Mandarin 道 dào
Tea
from Amoy 茶
Tofu
Japanese 豆腐, lit. bean rot. from Chinese 豆腐 (Mandarin dòufu).
Tong
from Cantonese 堂
Tycoon
via Japanese 大官, lit. high official; or 大君, lit. great nobleman
Typhoon
台风 not to be confused with the monster typhon. See also other possible Arabic origin.

W
Wok
from Cantonese 镬
Won ton
from Cantonese 云吞 , lit. ‘cloud swallow’ as a description of its shape, similar to Mandarin 馄饨
Wushu
from Mandarin 武术, lit. martial arts

Y
Yamen
from Mandarin 衙门, lit. government gate
yen (craving)
from Cantonese 瘾, lit. addiction (to opium)
Yen (Japanese currency)
Japanese 円 en, from Chinese 圆 (Mandarin yuán), lit. round, name of currency unit
Yin Yang
阴阳 from Mandarin ‘Yin’ meaning feminine, dark and ‘Yang’ meaning masculine and bright

Z
Zen
Japanese 禅, from Chinese 禅 (Mandarin Chán), originally from Sanskrit Dhyāna / Pali jhāna.

作者：刘明河

近期，警惕人工智能的文章和报道越来越多，甚至有人宣称“随着计算机运算能力增强，强人工智能将在我们的有生之年出现，给人类文明带来前所未有的冲击”，这些看似有理有据的观点深入人心，很多人甚至心生恐惧，担忧起了自己的未来。

人工智能真的会对人类产生如此大的威胁吗？

【困难重重】

对于人工智能这个过于庞大的概念，我们将它区分成弱人工智能（weak AI，或Narrow AI）和强人工智能（Strong AI或General AI）。

弱人工智能是处理特定问题的人工智能，AlphaGo就是一个专门下围棋的弱人工智能，iPhone里的Siri是一个专门语音识别的人工智能，Google的搜索框里也藏着一个专门提供搜索建议的人工智能——多亏了如今盛极一时的“人工神经网络”，我们已经愉快地发现，弱人工智能表现得非常出色，在某些时候真的比人类还要高效。

与之对应的，强人工智能模拟了完整的人类心智，我们通常会用能否通过“图灵测试”看作强人工智能的判断标准，但这样的人工智能直到今天仍未实现。另外，我们还进一步遐想了“超人工智能”这个概念，顾名思义，就是比人还睿智的人工智能，也就是科幻艺术和大众媒体中最担心的那种情形——但在人工智能的实践上，我们恐怕要说这更接近盲目乐观，追求的强人工智能的征途绝不像一些未来展望者那样，近在咫尺，迫在眉睫，数不清的艰难问题还等着我们攻克。

我们遭遇的第一个问题就是计算机的运算能力。

细胞虽小，却异常复杂，神经元尤其如此。在最微小的尺度上，一个神经元有成千上万个突触与其它细胞连接，释放或接受神经递质，识别数百种独立的活动，随后发出高速传导的神经兴奋，在整个大脑内激起复杂而不确定的反馈，有些突触还可以直接向脑脊液中释放递质和激素，在全身范围内引发更大尺度的反应——时至今日，人类发现细胞已近400年，即便动用最强大的超级计算机，也只是静态地构建出了一个突触的微观结构，真要模拟它完整的活动还无能为力——而人脑大约有860亿个神经元。

当然，神经科学与计算机科学的交叉处也的确有了些令人瞩目的成果，比如为人称道的，我们标记了隐杆秀丽线虫（Caenorhabditis elegans）302个神经元的连接方式，大约在2014构建了一个“开放蠕虫”的项目，试图用计算机模拟出一个等效于实体的虚拟线虫——但这个项目才刚刚起步，尚未收获成果，而且这个研究对象也是出奇的简单：它雌雄同体，全身固定有959个细胞，每个细胞的行为都专一且固定，神经活动非常单调，我们因此得以详细地观察它，用现在的手段模拟它们。

但是如果因为这一点星光就以为破晓来临，以为秀丽线虫的神经节与人类的大脑只是神经元的数目有所差异，只要计算速度够快就能实现质的飞跃——那就未免太天真了。

我们还会遇到动力学参数的壁垒。

如我们提醒过的，以现在的技术，我们还不能模拟神经元的完整活动，让它们在虚拟世界里自主地运动起来。只是在这个项目中，我们既然已经知道了线虫神经的连接方式，就能人为地给这些连接赋予动力学的参数，让这些虚拟神经元活动起来，逼真地模拟一条线虫。就像做题虽然不会，但是拿着答案倒推，也能猜个八九不离十——所以我们称这种做法是自底向上。

然而在目前阶段，不但我们还是个相当差的学生，离开了答案就寸步难行；而且我们遇到的问题也是空前的难题，根本没有现成的答案。

线虫的神经与人类的大脑，就像口中呼气和超级台风，它们之间绝不只是数量的差异。当基本单元通过种种联系形成复杂的系统，就会在更大的尺度上展现出新的结构。我们很早就对小尺度上的流体运动有了清晰的认识，但这并不代表我们可以从中推导出台风的运动规律。

首先的，线虫的个体差异极小，不同个体的细胞排列方式完全一样，所以作为一种全身透明的实验动物，我们很早就弄清楚了它们神经连接的方式。但人脑完全不是这样，我们拥有数量巨大的神经元，个体差异很大，而且可塑性极强，这令每个人大脑内的神经元连接方式都不一样——换句话说，一个具体的神经元怎样连接不重要，重要的是数量巨大的神经元如何组织成一个复杂的机体。

然而1个神经元、10个神经元、100个神经元、1000个神经元……每增加一个数量级，神经元的活动都会涌现出新的运动规律，从最小层面上神经元处理兴奋的方式，到不同递质的通路的组合方式，到处理不同信息的细胞构成功能模块，到大脑中不同功能区域的协作方式，都是我们必须面对的难题，虽然这些动力学的研究也正在热火朝天的研究中，但这样的研究不可能达到“指数上升”的速度，我们重建人脑的进程也就不能达到指数上升的速度。

所以先不论计算机科学能否一马平川地进步下去，即便计算机运算速度真的能指数上升，也无法在可以预见迅速地模拟出一个人脑：在神经科学和脑科学臻于高度成熟之前，大脑永远是一个黑盒子，我们要想知道大脑在具体的智力活动中在不同层面各自发生了怎样的事情，还困难重重。而且更加现实的情况是，随着我们对人脑的认识逐渐扩大，我们会发现越来越多的新问题。

我们知道的越多，就越发现自己无知，然而糟糕的是，真正的难题还在前方虎视眈眈——我们需要新的计算机原理。

必须意识到，在能否实现“智力”这个巨大的问题上，计算机的运算速度并不是决定性的。以当今的动物界而论，非洲象、长肢领航鲸，它们的大脑都比人的更重，神经元的数量也更多，为何偏偏缺乏智力？在相同的解剖基础上尚且如此，原理完全不同的电路元件，又该如何？

电路元件以金属和半导体为元件，获得了接近光速的信号传递速度，这比起神经元的冲动的确快多了，但也单调多了。电路元件的任何一次反应都只能得到固定的结果，只能在和、或、且的基础上展开一阶逻辑演算，今天，以及未来可以预见的一切计算机程序，都是不同复杂程度的一阶逻辑演算。

“一阶逻辑”已经非常强大，给今天的人类带来了整个21世纪的信息时代，但它只能从几个初始数据开始，根据预存的指令步步推导，绝不越雷池一步。这给计算机带来了那种可贵的可靠性，但也令它失去了更可贵的抽象、推理、创造——我们必须能够定义谓词的二阶和高阶逻辑。

举个例子，面对“a+b”这样的命令，计算机只会按照加法的规则，把a和b加起来，但是对于具有二阶逻辑的人，我们还会思考加法的意义，询问“加法是怎样一种运算？”，接着，我们还会能在三阶逻辑中思考“运算”的意义，询问“怎样规定一类运算？”，进一步的，我们又会在四阶逻辑中思考“规定”的意义，询问“数学上什么样的行为称得上规定？”。

这样的追问可以无穷地回溯下去，理论上，人类的思维可以实现“无穷高阶逻辑”，我们已经在整个哲学史上持续不断地展现了这种能力。对于普通人，我们也可以尝试一个计算机无论如何做不到的思维游戏：随便思考一件事，然后思考“我正在思考这件事”，然后思考“我正在思考‘我正在思考这件事’”，然后思考‘我正在思考“我正在思考‘我正在思考这件事’”’……虽然很费脑子，但我们在理论上也可以无穷地递归下去。

是的，如今所有的计算机都是一阶逻辑，或许在某些实验室里还有二阶逻辑的尝试，但无论怎样，高阶逻辑问题不能规约成低阶逻辑——我们绝不能用加法本身说明什么是加法，这就好像在电视机上做电视机的广告。

也就是说，我们即便动用了空前的计算能力，以不可思议的工作量找到了大脑中的每一个参数，但只要计算机原理不变，就是在用低阶逻辑模拟高阶逻辑——这在数学上不可能，程序员们会发现某些关键的参数无法定义，那个辛苦模拟出来的大脑仍然是个弱人工智能。

这是一个尖锐的问题，即便在另外一些规划中的道路上，用进化算法也好，用其它方式建模也好，它都会横亘在我们的前途中。我们需要一种革命性的计算机，能够实现高阶逻辑的演算，但是在所有已知的事物中，就只有大脑能做到这件事，这就带来一种新的困境：要模拟大脑需要新的计算机，要研究新的计算机就要深入了解大脑。这当然不是无法解决的问题，就好像制造新的机器需要新的材料，合成新的材料需要新的机器，我们在科技进步史上已经邂逅了无数次，没有理由认为我们会败给这一次，但也要做好思想准备，因为这将是一条漫长的路。

这样或者那样的问题会接踵而至，人工智能作为这时代最复杂的应用科学，没有理由认为我们能以逸待劳地只凭计算机科学的进步就让一切问题迎刃而解，更何况退一万步，我们还有一个更加现实的问题要面对。

【伦理障碍】

对与任何革命性的新技术，伦理都是最现实的问题，我们此前目睹了避孕措施对伦理的冲击，就以为伦理在技术面前不堪一击，这就未免太低估了伦理的力量，像“知情权”这样毫无意义的概念被煽动家利用起来蛊惑人心，都可以在食品安全领域掀起巨大的波澜，那么从今天开始数十年乃至上百年对人工智能的担忧积累起来，无论合理还是不合理，都会形成强大的伦理氛围，阻遏强人工智能的研究。

先不论“人工智能灭绝人类”这样惊悚的事情，就以最现实的问题来说，公众一定会关心强人工智能是否具有情感，是不是有了心脏的铁皮人，然而这却是强人工智能的定义中不曾提及的问题。

与其它意识活动不同，人类丰富而细腻的感情是人类作为一种社会动物，协调群体关系时的进化产物，并非智力的必需品。一个强人工智能未必真的具备这些特质，但他一定可以理解这种行为：想象成一个人先天性地没有任何感情，但以细致的观察和精湛的模仿成为了一个无可挑剔的表演家，在舞台上无论是哭是笑，心中都绝无一丝涟漪，犹如用肢体和表情肌完成了最复杂的体操——这大约就是电影《机械姬》中的情形。

长期以来，感情被认为是自由意志最关键的特质，所以我们不得不想象在那样的未来，分辨强人工智能是真的拥有感情还是在逢场作戏，抑或这两种情况并没有区别，都将会成为人工智能领域最重大的课题，也是人类面对自己时最深刻的拷问——无论哪一种结局成真，都意味着一个旧伦理的世界不复存在：我们要不要承认它是一个人？进一步的，“他”是否适用实体法，可以拥有最基本的人权？我们还能不能把“他”囚禁在实验室里？

我们接着就会设想，强人工智能如何利用自己的感情获取人类的信任，争取平等的对待，争取公民权的运动。强人工智能的感情或许只是一层伪装，但人类心底那种与生俱来的同情和善良却是毫无争议的事实，在这样的未来图景之下，强人工智能的研究几乎必然招致严格的限制，就像我们如今对待克隆技术时的做法：我们在上个世纪就掌握了克隆哺乳动物的技巧，但是在可以预见的未来里，这个世界上都不会有克隆人降世。

或者更武断地说，无论技术是否成熟，我们都不会允许一个拥有完全心智的强人工智能轻易问世，我们可能会在全球最重要的实验室里有限额地研发几个被严重削弱的强人工智能，成为认知科学和计算机科学的珍惜样本，如果要想象强人工智能诞生在民用领域，就像《机械公敌》或者《西部世界》那样，就未免不切实际了。

最后，我们要再次反省一下预测未来这件事：一个平静的社会大概激不起人们什么兴趣，所以我们总是在变革的浪潮中“高瞻远瞩”，但是我们忘了，科学革命或许加快了人类探索和改变世界的速度，但人类的认知过程从来都不是一帆风顺。旁观者赞美收获时的成就，却很少理会耕耘时的艰辛，盲目乐观是他们永远无法摆脱的缺陷。

　　神秘围棋高手master是谁？
　　神秘围棋高手Master与聂卫平的对战已经结束，Master豪取59胜后，主动暴露身份，自称是AlphaGo团队的黄士杰博士。

　　2016年3月，AlphaGo与韩国围棋九段李世石的人机大战时，坐在李世石对面代替AlphaGo落子的正是黄士杰，据悉，他也是DeepMind近20人团队中唯一一位围棋高手。
　　据公开资料显示，黄士杰2011年毕业于台湾师范大学计算机信息工程专业博士班。2012年加入DeepMind团队。
　　在人机围棋世纪大战之前，有很多网友在弈城上注意到了一个DeepMind的账号，这是一个英国账号，注册段位为5D，之后几次升降，在2015年9月16日升上弈城9D。
　　AlphaGo与李世石的对弈结束后，不少网友回过头来再看，一度猜测这个账号背后其实就是人工智能程序AlphaGo，但黄士杰则否认了这一猜测，“弈城的DeepMind是我本人在用的账号，并不是AlphaGo。我本人喜欢下围棋，棋力是台湾业余6段。但AlphaGo肯定是比我强太多了。”
　　今日晚间Master赢了周睿羊，获得第59场连胜，与此同时，Master在公频上宣布它就是AlphaGo。目前，Master正在进行第60局对弈，其对手为中国的古力九段。
　　今日下午2点，聂卫平与Master对弈，最终败给了Master。谈及与人工智能下棋的体会，聂卫平称，Master等电脑软件的兴起对围棋的发展是非常好的事情，这样可以缩短人类学习围棋、提高棋艺的时间。
　　但聂卫平不建议再搞人类棋手与Master等厉害的围棋软件的人机大战，他认为差距太大没有悬念，再搞围棋人机大战意义不大。