AlphaGo “同款”软件已上线

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　　相信在最近几天时间里无论是否关注围棋，一定都被AlphaGo VS. 韩国职业九段围棋棋手李世石的重磅对抗新闻刷了无数屏。对阵双方是Google旗下DeepMind公司开发的AlphaGo围棋人工智能（Artificial Intelligence, AI）程序和韩国乃至世界顶级围棋高手李世石，遗憾的是，这场被视为人类与人工智能的大战被AlphaGo以4:1的成绩获得胜利。网络上，有人感慨机器战胜了人类，还有人忧虑和警惕人工智能的未来。

　　那么，AlphaGo到底为什么能这么厉害呢？

　　通俗地讲，AlphaGo就是一套针对围棋周密设计的深度学习引擎，采用多种机器学习技术进行整合，AlphaGo这个系统主要由几个部分组成：

1、走棋网络（Policy Network），给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。

2、快速走子（Fast rollout），目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍。

3、估值网络（Value Network），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。

4、蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS），把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统。

　　所以获胜的不是机器，是它的智能算法。它的智能体现在能够根据当前局面进行分析预测并进行下一步的走棋。

　　如此机智的算法难道只是单纯的用来进行人机博弈，证明自己的强大？

　　错！

　　人们早早就将这种智能算法应用于产品的研发测试过程了。

　　智能测试软件TestWeaver的原理正是基于这种博弈理论，能够根据控制系统的响应自动智能生成新的测试用例，这点与AlphaGo的智能算法非常相似。经过与控制系统的一系列博弈让系统的bug出现，达到测试的目的。通过这种智能算法，解决了传统人工手写测试用例覆盖面小及耗时耗力的问题，大大提高了测试工作的效率。

　　目前，该软件在德国戴姆勒等知名汽车企业得到了非常广泛的应用，也得到了众多国内汽车厂商的认可。

来源：世冠科技

汽车理论控制人工智能

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首次发布时间：2022-11-15