圍棋AI科幻小說

❶ 求一本很久以前看的一部科幻小說，是很多故事組成的。

可能是這本。
《萬世夢魂》
主要講述的是： 人類和人工智慧發生第三次世界大戰後，以人類勝利告終。雖然科技水平下降不少，都市生活也穩健發展，但人類歷史卻出現了斷層，過去的歷史記錄全部消失。 世界上更是悄悄出現了名為『萬世夢魂』的神秘系統。......;開啟這系統的人稱之為萬魂人，萬魂人不但每晚會進行一次穿越，而且能創造一個屬於自己的專屬世界，甚至能解鎖超能力！ 萬魂人之間，還可以進行專屬世界領域間的對決！靳子軒是個倒霉而又幸運的萬魂人。 面對擁有數千強大萬魂人的邪惡組織追殺，面對隱藏的人工智慧威脅。

❷ 找一篇登在＜科幻世界＞上的關於天才圍棋兄弟的小說

是《棋譜》
作者：李憶仁

＜科幻世界＞2001年第七期10頁

下載地址http://www.treo8.com/down/download/view-software-580.html

以下為觀看地址

❸ 很久前《科幻世界》上登載過一篇叫《唯美》的關於圍棋的小說，找了很久沒找到，各位大俠幫幫忙！

http://blog.tianya.cn/blogger/post_read.asp?BlogID=2104861&PostID=18181225

❹ 求個小說，忘記名字了，關於圍棋的。

老子是癩蛤蟆 是趙甲第幫老頭子的孫女下圍棋，
提問的應該是烽火的極品公子
葉無道給韓韻下，

❺ 有什麼好看的圍棋小說

圍棋小說沒看到但是圍棋動漫有，日本動漫《棋魂》講的就是一個棋手成長的故事

❻ 求一篇關於圍棋的科幻小說

<唯美> 03年銀河獎 就是你說的那個，講的是和機器人下圍棋，因為人腦計算能力不行，另闢一徑謀勝，挺好的。

❼ 有部說國足隊員穿越未來後，圍棋成為世界第一運動的科幻小說叫什麼

詩詞曲魔
作者： 故人歸來
簡介：
自從詩人隕落之後，詞人興盛，曲人縱橫人間，形成著名的「詩詞曲」。做為修行途徑上的一員，不經需要相應的文才達到，更需要相應的詩之力（詞之力、曲之力）達到，才會有自己的封號。

❽ 昔日的人工智慧"老大哥"，ibm watson 為什麼現在會被看作一個笑話

2016年3月9日，谷歌旗下Deepmind的圍棋程序「AlphaGo」就要和職業九段李世石對決了。去年10月，這個程序戰勝了中國棋手職業二段樊麾；那是圍棋AI第一次在公平比賽中戰勝職業棋手。這一成果登上了今年1月的《自然》期刊，也引發了極其熱烈的討論——而最常被提出的問題就是，AI是不是終於要佔領全世界了？
會唱歌，更會說冷笑話的Siri. 圖片來源：Apple
這個問題並不算杞人憂天，某種意義上AI已經佔領了：從蘋果的Siri，到日常瀏覽的搜索引擎，再到網路的文章推薦和商品推薦系統，這些全都是人工智慧——哪怕它們不是科幻小說里那種，我們的日常生活也已經很難和它們分開。
但AlphaGo又和這些常見的AI不同。它們的差異在於學習方法和技術的通用性。
Siri：一個照本宣科的助手
Siri是一個「智能助手」，能聽懂我們的口頭命令，幫我們在網上搜索，幫我們在列表中找到聯系人。但它的原理很簡單：通過聲音識別技術，將聲音轉化成語言的基本元素，比如母音、輔音、單詞，然後和系統中內置的特殊命令比較。如果對比出來的是一個實際問題，那就執行相應的指令；如果對應上了一個空泛的問題，就從相對的段子庫里挑個段子出來。
所以它的問題也就一目瞭然：要是你命令它去做系統中沒有的命令，它就撲街了。Siri雖然是AI，但它是一個非常局限的AI：只能解決預先寫好的問題。
面對東北大哥的挑釁，Siri懵逼了（也可能只是慫了。圖片來源：Apple
深藍：下棋無人能敵，但只限下棋
1997年，IBM製造的國際象棋機器「深藍」戰勝了當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。這在人工智慧歷史上是一個標志性事件。但是，雖然深藍戰勝了世界冠軍，它有和Siri一樣的缺點：太專了。
作為程序，深藍的軟體是專門為國際象棋設計的。它評估盤面的四項標准包括子力、棋子位置、王的安全性還有布局節奏——顯然，這些指標完全依賴於國際象棋本身的規則，沒有任何擴展性。
卡斯帕羅夫對戰「深藍」的場景。圖片來源：muse.jhu.e
即便如此，它也還是非常依賴於「蠻力」的。深藍的硬體是當年最快的下棋機器，雖然有系統幫助篩選，它每秒依然要評估20億個可能局面。為了應對這一需求，IBM當時為它開發了定製的硬體。
其結果就是，與其說它是一個國際象棋程序，不如說是一台國際象棋機器。深藍只能下國際象棋，學不會圍棋，連簡單的五子棋也學不會。相比之下，作為人類的卡斯帕羅夫能學圍棋，能學五子棋，還能學畫畫。深藍的技術就像一把專門為國際象棋設計的鑰匙，有很大局限。
自動駕駛汽車：邁出新方向
自動駕駛汽車的原理可以簡化為以下幾步：
首先它通過感應器了解周圍環境，就像司機使用眼睛觀察周圍情況；
然後通過聯網獲得道路的路線情況，就像我們開車時候使用導航軟體；
再然後計算機程序判斷附近行人，汽車會如何運動；
最終計算自己最佳的線路，按著這條線路控制汽車的速度和方向。
Google的自動駕駛汽車。圖片來源：Google
它特定於自動駕駛領域，但是基本思想和AlphaGo已經有些接近了。
IBM Watson：泛用的智能
2011年，IBM Watson在美國的真人答題節目Jeopardy!上擊敗了人類選手，它的技術理念更像AlphaGo。Watson的決策由四個步驟組成：首先是觀察，從環境中收集數據，然後對數據做出假設，再然後是評估這些假設，最後是做出決定。不過也有些和AlphaGo不同的地方，首先它被設計成一個問答機器，其次訓練Watson的時候需要人類專家的參與——比如關於癌症的問題，需要科學家們在海量的書籍論文中剔除過時的信息、錯誤的信息，把整理出的資料喂給機器。但至少，它能處理許多領域的能力，讓它比它的同行們具有強得多的擴展可能：現在Watson已經被用於醫療領域了。
IBM Watson的logo. 圖片來源：IBM
那麼，AlphaGo的技術思想是什麼呢？
Deepmind創建AlphaGo，是試圖通過增強學習技術（Reinforcement learning）構建通用的人工智慧。它的理念中包含兩個實體，一個是人工智慧本身，一個是它所處的環境。人工智慧和環境間的關系有兩種，一種是通過感測器感知數據，另外一種是通過特定動作影響環境。因為環境的復雜性，它無法獲得所有的信息，因此需要不斷重復感知-反應的循環，以期望能在環境中有最大收益。絕大多數哺乳動物，包括人在內都符合這套規則。
增強學習技術不斷地感知和反饋環境中的信息。圖片來源：Google
在AlphaGo之前，他們已經利用這種思想，讓AI打游戲。2015年，在《自然》雜志上發表的一篇論文，描述了如何讓一個演算法玩不同的Atari程序，包括了《太空侵略者》和《打磚塊》等游戲。AI和人一樣看游戲視頻，和人一樣操作游戲，從游戲小白慢慢學習，變成游戲專家。AlphaGo也基於同樣的原理，模擬人學習圍棋的方法，它和人一樣下棋，慢慢學會如何像專家一樣思考。
這種技術理念所要求的是原始的數據，因此比起那些需要輸入人工整理後的數據的方法有更強的通用性。原則上AlphaGo去學個圍棋，五子棋都不是問題。
AlphaGo的技術首先被用於游戲的原因是因為，游戲比現實問題簡單很多，無論是棋類游戲還是電腦游戲。游戲也很可能是類似技術第一個投入實用的領域：畢竟，隨著游戲技術的發展，游戲開發者們逐漸意識到了好的AI和逼真的圖像同樣重要，不管是即時戰略游戲，比如《星際爭霸》還是角色扮演游戲中的NPC，高級人工智慧不僅能成為強有力的對手，也可以變成優秀的團隊夥伴。
但是，它最強之處當然是適應力和學習力。Deepmind聲稱，這種技術理念很快會被運用到醫療領域，嘗試解決個性化醫療的問題。而這，肯定只是第一步。

❾ 有關圍棋的小說

最著名的怕要算是日本川端康成的《名人》了！
沒有一部關於圍棋的小說，像《名人》一樣聲名遠播。作者川端康成，是1968年的諾貝爾文學獎的獲得者，小說中所寫的這一盤棋，又是在圍棋史上最有名的棋局之一。
日本二十一世本因坊名人秀哉，在他64歲那年，要以一局棋來告退棋界，一位年輕棋手的代表被推上了舞台，這就是木谷實七段。這一局棋下得十分激烈，雙方限時40小時，期間，由於秀哉名人的健康狀況，棋局中斷了三個月。實際上，這一局棋從1938年6月26日一直下到12月4日。
幾乎在所有的日本棋譜中，都要將這一局棋收入。這一盤棋的意義重大，已故著名的圍棋評論家趙之雲和他的夫人許宛雲所編著的《圍棋名局賞析辭典》中，將這一盤棋，放在日本卷（上）的最後一篇，這就是說，這一盤棋是日本圍棋的一個時代的終結。而本因坊秀哉，就是日本傳統圍棋的最後一位棋手，他是日本圍棋的最後一位終身制的本因坊和名人。在他之後，所有的頭銜都不再是固定，要由棋手逐年去斗取了。