1. 围棋能下赢电脑什么水平
听说日本人做了一个叫zen的程序，在一个围棋网站KGS上下棋，能打到6d。
大概相当于弈城6d，也就是一般的业余4段、业余5段水平。
2. 围棋下不赢简单电脑
就个人理解而言，目前电脑围棋AI方面是碾压人类的，包括职业选手，电脑围棋一点也不弱。
以著名的AlphaGo(号称阿尔法狗)为例，是一款人工智能围棋程序，由被 Google 收购的 DeepMind 公司开发。
2015年10月崭露头角， 5:0 战胜樊麾二段。
2016年3月，后来4:1 战胜拥有18个世界冠军头衔的棋王李世乭九段引起了围棋界的轰动。
2016年12月29日至2017年1月4日，AlphaGo 以ID名「Master」在网络围棋平台弈城和野狐上 60:0 战胜数十名中韩日职业围棋手。
2017年5月，AlphaGo Master 3:0 战胜当时 GoRatings 世界排名第一的柯洁九段，没记错的话柯洁都下哭了。
目前有记录的一败还是拜韩国棋王李世乭九段所赐。
后来貌似独孤求败，阿尔法狗围棋团队解散了。
还有，腾讯公司推出AI围棋软件“绝艺”，在网络上以绝对优势击败各国顶尖棋手。
人类生命有限，精力有限，学会各种路数并将其神乎其神的应用到现实中几乎不可能，而机器人通过超强的计算能力可以学习已存在的所有知识，人类几乎不可能。
所以，电脑围棋软件下的一点也不弱，人工AI加持下，已经碾压了人类棋手，甚至职业选手也开始摆电脑围棋的谱，向它们学习了。
3. 和电脑下围棋能赢吗
可以。已经有过实例。
2006年首届浪潮杯人机象棋大战，五位高手分别是象棋特级大师柳大华、象棋特级大师徐天红、象棋特级大师卜凤波以及两位象棋大师张强和汪洋，在这盘棋中，电脑仅用了18个回合就战胜了人类，尤其最后几步棋，妙不可言！
4. 下赢电脑的围棋手
围棋是执黑者先下，规定谁先下有三种方式。
第一种是围棋比赛中的电脑编排，在对阵表左边的人统一执黑先下。
第二种是猜先，由年长的一方或者段位头衔高的一方抓一堆白棋让对方猜，另一方拿一个或两个黑子猜单双，猜中执黑，在应氏规则中可以选黑白。
第三种是升降级，猜先为平下棋份，谁输了会被对方让先(执黑先下不贴目），再输被让两子，以此类推。
5. 围棋如何下赢电脑
一般来说，围棋不存在有必胜一手的说法，围棋的奥妙就在于千变万化，从来不会错存在两盘一样的棋。说到神之一手，那就是那年李世石大战阿尔法狗的第四局，李世石神之一挖，堪称神来之笔，虽然最终李世石1比4败北，但是第四局那一挖，鬼斧神工，直接打懵了狗狗，简直就是超出了电脑的预估，李世石也最终赢下了一盘。
6. 普通电脑围棋水平
现在最高的是ZEN，棋力已经达到弈城4，5段左右，对于人工智能来说，已经是很恐怖的了。
ZEN的最高级别配合高速计算机，已经超越普通爱好者中级水平。这个软件受4子战胜过武宫正树，其他的围棋软件如手谈，乌璐，银星，当年也算不错，现在已经根本无法和ZEN抗衡。
7. 围棋电脑初级是什么水平
围棋30级是初级水平。
围棋业余组从32级至1级排列，由低到高，级别越低，水平越高，段位也越高，而30级属于刚入门槛级别，属于业余初段水平，必须从级别低的比赛开始，逐渐进至1级，才能达到一定段位，参加业余组比赛，中国少年棋手都是从业余打起，达到一定段位，转入职业棋手，再通过比赛升入一定段位。
8. 下赢电脑的围棋手叫什么
为什么最强的计算机在围棋方面战胜不了专业棋手？
首先说，这是个伪命题，或者说这是个穿越而来的问题。因为从围棋领域的人机对战来看，这个问题出现的正确时间应该在2016年3月或者更早之前，2016年3月之后人类和计算机的围棋水平已经非常确定了。悟空问答2017年6月才诞生，悟空问答的前身头条问答在2016年7月才正式上线。所以说这个问题要么是一个伪命题，要么就是穿越过来的。
言归正传，下面我们来扒一扒人机对战的小历史。
人与计算机的首次对抗是1963年
这缘于国际象棋大师兼教练大卫·布龙斯坦怀疑计算机的创造性能力，因此同意并进行了与计算机的较量。第一局让了计算机一个“后”，在对局进行到一半的时候就有过半的兵力被计算机都吃掉了。这时，布龙斯坦要求重新再下一局，但却不敢再让子了。当然最终计算机没赢，但已经可以看出这时候的计算机在国际象棋方面已经具有了不俗的实力。
1996年2月10日，超级电脑“深蓝”首次挑战西洋棋世界冠军卡斯帕罗夫，但是以2-4落败，随后研究小组对“深蓝”进行了改良。
1997年5月11日是一个历史性的日子，改良后的“深蓝”在正常时限的比赛中以2胜1负3平的成绩击败了国际象棋等级分世界排名第一的棋手加里·卡斯帕罗夫。而深蓝6月份在世界超级电脑中的排名还不过是第259位。
笔者对这个的印象太深刻了，因为当时正值高中，政治科目每隔一定的时间就会发一本小薄书叫做时事政治，考试会从里面抽题，需要背诵。其中就有深蓝赢棋的这个消息。
最早被攻陷的是中国象棋
如上所说，人机对抗最早是出现在1963年的国际象棋领域，但直到1997年人类才被彻底攻陷，而在此之前的1987年中国象棋就已经被攻陷了。现任光谱资讯的董事长兼总经理虞希舜花了四个月时间用汇编语言设计出了《象棋大师》软件，获得了台湾象棋协会联合举办的第一届电脑象棋大赛冠军，并成为公开场合中第一个击败人类对手的电脑软件。
但这时候的计算机还不能达到能必胜人类棋手的水平，后来比较知名的人机对抗就是2006年许银川一波人和浪潮天梭的较量了。“浪潮天梭”先是以3胜5平2负的战绩挫败了由柳大华、徐天红、卜凤波、张强、汪洋5位中国象棋大师组成的联队，而后又与当时的象棋第一人许银川连和两局。
可以说2006年的“浪潮天梭”人类已经是很难对抗了，而那时候的“浪潮天梭”也并不是最强的电脑。现在的中国象棋强软已经是完胜人类，在让子或让先的情况下人类棋手赢棋的希望都是极度渺茫的。
最为坚挺的是围棋
在很长的一段历史时期里，虽然计算机在围棋领域也具有了一定的对弈实力，但是一直都不是人类顶尖棋手的对手，甚至一些实力较强的业余棋手都能赢过计算机。
这是因为围棋的变化数量实在太大，如果是用暴力计算所有的情况，需要计算的变化数量比已经能观测到的宇宙中原子的数量都要大。这一量级的数据计算就算是放在今天也是任何一台计算机都无法做到的。但人类却可以凭借某种电脑难以复制的算法或凭直觉跳过蛮力计算，一眼就看到棋盘的本质。
最终这一难题被谷歌旗下的开发团队用深度学习的工作原理而克服，“阿尔法围棋”俗称阿尔法狗的出现彻底终结了计算机下不过人类围棋手的历史。
2016年3月9日至15日阿尔法狗以总比分4比1战胜世界冠军、职业九段李世石；
2017年5月23日至27日阿尔法狗以总比分3比0战胜世界排名第一的柯洁。
后来阿尔法狗的升级版本AlphaGo Zero诞生，与之前的阿尔法狗对战是100:0的战绩，可以想象一下计算机的围棋水平已经到了多么恐怖的存在。
自阿尔法狗的出现至今，在围棋领域一直就没有总比分人类能赢计算机的情况出现。
——今日头条出棋不意为您原创分享，感谢您的品评、点赞和关注支持！
9. 围棋电脑厉害还是人厉害
围棋曾被视为
“可以抵挡电脑进攻的最后阵地”
围棋与芯片成为新一期英国《自然》杂志的封面，因为一个名为alphago的电脑程序战胜了围棋欧洲冠军，这是第一次有电脑程序能在不让子的情况下，在完整的围棋竞赛中击败专业选手。
据英国《自然》杂志网站1月27日发布的最新一期学术论文，2015年10月，谷歌公司下属的“深度思维”公司开发的alphago电脑程序在英国伦敦以5比0的战绩打败了三届欧洲围棋冠军、前中国职业棋手樊麾。由于论文评审的保密流程，对局详情刚刚被刊登出来。
其实，早在1997年ibm公司研发的超级电脑“深蓝”就战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。这场胜利，拉开了在棋类竞技比赛中电脑向人脑叫板的序幕。2006年，中国象棋也宣告沦陷。在“浪潮杯”人机大战中，电脑“浪潮天梭”战胜中国象棋特级大师柳大华等人。
不过，果壳网署名“开明”的文章中还是用“人类最后的智力骄傲即将崩塌”来渲染这一次alphago的战绩，这是因为，很多人都把围棋视为“可以抵挡电脑进攻的最后阵地”。此前一些观点称，至少还要10年甚至100年人工智能才能战胜围棋职业棋手。
计算围棋，确实比国际象棋和中国象棋都要困难得多。“围棋具有巨大的状态空间复杂度和博弈树复杂度，又在本质上无法做准确的静态盘面评估”，这使得即使采样样本足够大，也有力所不逮之处。北京邮电大学教授、计算机围棋研究所所长刘知青用以下一组数据来说明：从状态空间复杂度（用于搜索）来看，围棋是10172，中国象棋和国际象棋分别只有1048、1046；从博弈树复杂度（用于决策）来看，围棋是10300，中国象棋和国际象棋则分别只有10150、10123。
另一重复杂，是围棋落子选点无法验证。一手棋有多大价值，数学证明，或搜索验证，都难以胜任。“分析围棋棋子位置，数目的多少，以及棋子之间的静态关系（例如影响函数），无法完整、准确地评判围棋棋子的作用和最终死活；围棋棋子的作用和最终死活必须由博弈的具体进程决定”。
简单而言，围棋的下法可能多达10的700次方，比全宇宙的原子数还多，而国际象棋的下法大约只有10的60次方。所以说，围棋这种源自中国的古老游戏更加“烧脑”。就在去年11月，在北京举行的“美林谷杯”计算机围棋锦标赛上获得冠军的程序“石子旋风”，在人机大战中仍然不敌人类职业棋手。所以，尽管alphago此次完胜的对手并非职业顶尖棋手，中国围棋队总教练余斌九段仍感觉“吃惊”。以往认为，计算机围棋“100年都不会有突破”的他，从中看到“关键的突破点已被找到”。
人类也下不过电脑了
让电脑学会下
到底有多难？
以往的下棋电脑程序都是运用传统的智能运算方法，即对所有可能的落子位置建立搜索树，但这种方法在对付围棋时就失灵了。“无论如何，枚举所有情况的方法都是不可行的”，所以研究者们祭出了终极杀器——“深度学习”（deeplearning）。这是目前人工智能领域中最热门的科目，它能完成笔迹识别、面部识别、驾驶自动汽车、自然语言处理、识别声音、分析生物信息数据等非常复杂的任务。
据专家介绍，alphago应用的是目前人工智能领域最热门的卷积神经网络技术，能模拟人脑神经元，具有深度学习、主动识别、自适应等功能，在图像处理方面异常强大。其核心成功应用了两种深度神经网络：“策略网络”（policynetwork）和“价值网络”（valuenetwork）。
“策略网络”负责减少搜索的宽度——面对眼前的一盘棋，有些棋步是明显不该走的，比如不该随便送子给别人吃。这样就可以将盘面落子选点从几百、几十个大大缩减为三五个，逐渐接近职业棋手；
“价值网络”则负责减少搜索的深度——ai会一边推算一边判断局面，局面明显劣势的时候，就直接抛弃某些路线，不用一条道算到黑后者。这也是最难的，在盘面形势判断上，通过职业棋手棋谱的验证、筛选，给出下一步的预判，这比以往基于海量数据的“蒙特卡洛树搜索”（未加任何验证）对职业棋手盘面符合率达到40%—50%要好很多。
这两种网络合作“挑选”出那些比较有前途的棋步，抛弃明显的差棋，从而将计算量控制在计算机可以完成的范围里，本质上和人类棋手所做的一样。这样alphago在分析了比如未来20步的情况下，就能判断在哪里下子赢的概率会高。
谷歌公司说：“我们用人类职业棋手的3000万步下法来训练‘神经网络系统’，直到它能以57%的准确率预测职业棋手的下一步走法。”
值得一提的是，人类在下棋时有一个劣势，在长时间比赛后，他们会犯错，但机器不会。而且人类或许一年能玩1000局，但机器一天就能玩100万局。所以alphago只要经过了足够的训练，就能击败所有的人类选手。
人工智能会迈出
真正挑战人类的“关键一步”吗？
alphago这个名称由两部分组成，alpha对应希腊语的第一个字母，有“首要、关键”的意思；go来自日语对围棋的称呼，在英语中也有“行走、前进”的意思。因此，alphago也许可以意译为“关键一步”。
接下来alphago将在今年3月挑战韩国棋手李世石。李世石曾多次赢得围棋世界冠军，所以这场大赛，被视为是电脑与人脑竞技大战中的“关键一步”。“这是第一次有电脑在公平规则下挑战人类顶级职业围棋手，我很荣幸成为这名棋手，”李世石说，“无论结果如何，都将是围棋历史上意义重大的事件。”
如果电脑赢了，一个科幻般的念头可能会浮上许多人的心头。既然在棋类游戏中人类已经没法阻止电脑，那么未来是否真会像《终结者》、《黑客帝国》等电影里那样，出现电脑满世界追着人类打的场景？如果李世石赢了，人们心中也不会太轻松。毕竟许多人认为还要过很多年才会发生的事情，已经逼近到眼前。电脑更新换代的速度有目共睹，谁知道人类还能阻挡它们多久？
在人工智能领域，还有另一个著名的关卡是“图灵测试”。这种由著名计算机科学家图灵提出的测试，是让电脑模仿人类与人类裁判“对话”，如果成功诱使人类裁判认为与之对话的是人，则通过测试。2014年，在英国皇家学会于伦敦举行的“图灵测试”竞赛上，一台名为“尤金·古兹曼”的电脑通过了测试。
电脑在与人脑的大战中不断过关斩将，但它们目前还面临一个限制，那就是还不会将其智能“通用化”。“深度思维”首席执行官德米什·哈萨比斯说，alphago目前只会下围棋，如何将这种智能用于其他领域还是一个挑战。如果电脑能够突破这个限制，无疑会将人工智能带入一个新的境界。
在推动人工智能发展的过程中，人类如何在伦理上“控制”电脑也是一个挑战。如一些科幻电影描述的那样，许多人担心人工智能的发展可能会带来灾难，著名科学家霍金就曾表示人工智能可能会导致人类灭绝。因此，科学家也需要注意让人工智能不会迈出真正挑战人类的“关键一步”
