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引言

AlphaGo是google最近的一個(gè)人工智能項(xiàng)目，以下是百度百科的介紹：

阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程序，由位于英國(guó)倫敦的谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴維·西爾弗、艾佳·黃和杰米斯·哈薩比斯與他們的團(tuán)隊(duì)開發(fā)，這個(gè)程序利用“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)”去計(jì)算局面，用“策略網(wǎng)絡(luò)”去選擇下子。

如何學(xué)習(xí)新技能

下面我詳細(xì)介紹一下AlphaGo是怎樣從0開始學(xué)習(xí)下子的。

1. 研究者教會(huì)系統(tǒng)看盤面信息，其中包括黑子信息，白子信息，空著信息，圍棋規(guī)則等。
2. 通過學(xué)習(xí)高手對(duì)弈棋譜，學(xué)習(xí)了3000萬(wàn)高手落子，讓系統(tǒng)預(yù)測(cè)該如何落子，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到57% 。
3. 通過與自己對(duì)弈2000萬(wàn)局進(jìn)一步提高自己的能力，完成這一步的系統(tǒng)與第二步中的系統(tǒng)對(duì)弈達(dá)到80%的勝率。

同樣學(xué)習(xí)如何看整個(gè)盤面局勢(shì)也用類似的方法。

這里我們來分解一下整個(gè)學(xué)習(xí)的過程：

1. 入門：第一步對(duì)應(yīng)的是一個(gè)領(lǐng)域的基本知識(shí)，掌握以后就入門了。
2. 模仿：一直和菜鳥下棋是不會(huì)有進(jìn)步的，去模仿該領(lǐng)域高手的作品，此時(shí)就進(jìn)階了。
3. 領(lǐng)悟：通過不停練習(xí)來提升自己的能力，逐漸形成自己的風(fēng)格，又一個(gè)高手誕生了。

通過這次AlphaGo的勝利，我覺得上面的學(xué)習(xí)方法是對(duì)學(xué)習(xí)的很好的一種抽象，整個(gè)過程可以讓一個(gè)人更好的學(xué)習(xí)掌握一個(gè)領(lǐng)域知識(shí)，下面我拿學(xué)習(xí)編程來舉個(gè)例子：
在入門階段，選擇介紹一門編程語(yǔ)言，學(xué)習(xí)語(yǔ)法以及基礎(chǔ)庫(kù)的使用，然后去看一些基礎(chǔ)的教程。
在模仿階段，這里一定要接觸高手的作品（去找該語(yǔ)言github上star比較多的項(xiàng)目），思考他們?nèi)绾稳��?gòu)建一個(gè)項(xiàng)目，如何實(shí)現(xiàn)各個(gè)功能模塊，等到學(xué)習(xí)幾個(gè)項(xiàng)目之后，能夠基本理解高手為什么這么實(shí)現(xiàn)的。
在領(lǐng)悟階段，用之前學(xué)到的知識(shí)，自己嘗試去做幾個(gè)項(xiàng)目，不�；仡欁约旱捻�(xiàng)目，通過重構(gòu)現(xiàn)有的代碼來提升自己的編程能力：架構(gòu)，以及功能實(shí)現(xiàn)。
這時(shí)候你的編程能力也應(yīng)該是在中上層的水平了，就像AlphaGo一樣，進(jìn)入了職業(yè)選手的大門。

后記

人類在做這類學(xué)習(xí)的過程相比機(jī)器還是有優(yōu)勢(shì)的，一個(gè)是人類強(qiáng)大的抽象能力，還有人類的思考的能力，這大大減少了需要學(xué)習(xí)的量，可以看到機(jī)器在學(xué)習(xí)圍棋的過程中用的數(shù)據(jù)是非常大的，而人類要達(dá)到這個(gè)水平需要的學(xué)習(xí)量大大小于機(jī)器的量。

這里只進(jìn)階到了高手，和頂尖水平還是有距離的，期待AlphaGo三月份和韓國(guó)圍棋高手的對(duì)局，同樣我們也要思考頂尖高手和普通高手的差距到底在哪里，如何去跨越。

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