下雨天，雷电是怎么来哪？_百度知道
下雨天，雷电是怎么来哪？
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【雷电是什么】雷电是伴有闪电和雷鸣的一种雄伟壮观而又有点令人生畏的放电现象。雷电一般产生于对流发展旺盛的积雨云中，因此常伴有强烈的阵风和暴雨，有时还伴有冰雹和龙卷。积雨云顶部一般较高，可达20公里，云的上部常有冰晶。冰晶的凇附，水滴的破碎以及空气对流等过程，使云中产生电荷。云中电荷的分布较复杂，但总体而言，云的上部以正电荷为主，下部以负电荷为主。因此，云的上、下部之间形成一个电位差。当电位差达到一定程度后，就会产生放电，这就是我们常见的闪电现象。闪电的的平均电流是3万安培，最大电流可达30万安培。闪电的电压很高，约为1亿至10亿伏特。一个中等强度雷暴的功率可达一千万瓦，相当于一座小型核电站的输出功率。放电过程中，由于闪道中温度骤增，使空气体积急剧膨胀，从而产生冲击波，导致强烈的雷鸣。 带有电荷的雷云与地面的突起物接近时，它们之间就发生激烈的放电。在雷电放电地点会出现强烈的闪光和爆炸的轰鸣声。这就是人们见到和听到的闪电雷鸣。【闪电是什么】暴风云通常产生电荷，底层为阴电，顶层为阳电，而且还在地面产生阳电荷，如影随形地跟着云移动。阳电荷和阴电荷彼此相吸，但空气却不是良好的传导体。阳电奔向树木、山丘、高大建筑物的顶端甚至人体之上，企图和带有阴电的云层相遇；阴电荷枝状的触角则向下伸展，越向下伸越接近地面。最后阴阳电荷终于克服空气的阻障而连接上。巨大的电流沿着一条传导气道从地面直向云涌去，产生出一道明亮夺目的闪光。一道闪电的长度可能只有数百千米，但最长可达数千米。闪电的温度，从摄氏一万七千度至二万八千度不等，也就是等于太阳表面温度的3~5倍。闪电的极度高热使沿途空气剧烈膨胀。空气移动迅速，因此形成波浪并发出声音。闪电距离近，听到的就是尖锐的爆裂声；如果距离远，听到的则是隆隆声。你在看见闪电之后可以开动秒表，听到雷声后即把它按停，然后以3来除所得的秒数，即可大致知道闪电离你有几千米。【闪电的类型】曲折开叉的普通闪电称为枝状闪电。枝状闪电的通道如被风吹向两边，以致看来有几条平行的闪电时，则称为带状闪电。闪电的两枝如果看来同时到达地面，则称为叉状闪电。闪电在云中阴阳电荷之间闪烁，而使全地区的天空一片光亮时，那便称为片状闪电。未达到地面的闪电，也就是同一云层之中或两个云层之间的闪电，称为云间闪电。有时候这种横行的闪电会行走一段距离，在风暴的许多公里外降落地面，这就叫做“晴天霹雳”。闪电的电力作用有时会在又高又尖的物体周围形成一道光环似的红光。通常在暴风雨中的海上，船只的桅杆周围可以看见一道火红的光，人们便借用海员守护神的名字，把这种闪电称为“圣艾尔摩之火”。超级闪电指的是那些威力比普通闪电大100多倍的稀有闪电。普通闪电产生的电力约为10亿瓦特，而超级闪电产生的电力则至少有1000亿瓦特，甚至可能达到万亿至100000亿瓦特。纽芬兰的钟岛在1978年显然曾受到一次超级闪电的袭击，连13公里以外的房屋也被震得格格响，整个乡村的门窗都喷出蓝色火焰。【袭击的时间】就在你阅读这篇文章的时候，世界各地大约正有1800个雷电交作在进行中。它们每秒钟约发出600次闪电，其中有100次袭击地球。乌干达首都坎帕拉和印尼的爪哇岛，是最易受到闪电袭击的地方。据统计，爪哇岛有一年竟有300天发生闪电。而历史上最猛烈的闪电，则是1975年袭击津巴布韦乡村乌姆塔里附近一幢小屋的那一次，当时死了21个人。【雷电发生的频率与特性】在任何给定时刻，世界上都有1800场雷雨正在发生，每秒大约有100次雷击。在美国，雷电每年会造成大约150人死亡和250人受伤。全世界每年有4000多人惨遭雷击。在雷电发生频率呈现平均水平的平坦地形上，每座300英尺高的建筑物平均每年会被击中一次。每座1200英尺的建筑物，比如广播或者电视塔，每年会被击中20次，每次雷击通常会产生6亿伏的高压。每个从云层到地面的闪电实际上包含了在60毫秒间隔内发生的3到5次独立的雷击，第一次雷击的峰值电流大约为2万安培，后续雷击的峰值电流减半。最后一次雷击之后，可能会有大约150安培的连续电流，持续时间达100毫秒。经测量，这些雷击的上升时间大约为200纳秒或者更快。通过2万安培和200纳秒，不难计算得到dI/dt的值是每秒10^11安培！【雷电的危害】闪电的受害者有2／3以上是在户外受到袭击。他们每3个人中有两个幸存。在闪电击死的人中，85%是男性，年龄大都在10岁至35岁之间。死者以在树下避雷雨的最多。苏利文也许是遭闪电袭击的冠军。他是退休的森林管理员，曾被闪电击中7次。闪电曾经烫焦他的眉毛，烧着他的头发，灼伤他的肩膀，扯走他的鞋子，甚至把他抛到汽车外面。他轻描淡写地说：“闪电总是有办法找到我。”雷电对人体的伤害，有电流的直接作用和超压或动力作用，以及高温作用。当人遭受雷电击的一瞬间，电流迅速通过人体，重者可导致心跳、呼吸停止，脑组织缺氧而死亡。另外，雷击时产生的是火花，也会造成不同程度的皮肤烧灼伤。雷电击伤，亦可使人体出现树枝状雷击纹，表皮剥脱，皮内出血，也能造成耳鼓膜或内脏破裂等。【防雷击须知】雷电发生时产生的雷电流是主要的破坏源，其危害有直接雷击、感应雷击和由架空线引导的侵入雷。如各种照明、电讯等设施使用的架空线都可能把雷电引入室内，所以应严加防范。一、雷击易发生的部位1.缺少避雷设备或避雷设备不合格的高大建筑物、储罐等；2.没有良好接地的金属屋顶；3.潮湿或空旷地区的建筑物、树本等；4.由于烟气的导电性，烟囱特别易遭雷击；5.建筑物上有无线电而又没有避雷器和没有良好接地的地方。二、预防雷电的方法 1.建筑物上装设避雷装置。即利用避雷装置将雷电流引入大地而消失。2.在雷雨时，人不要靠近高压变电室、高压电线和孤立的高楼、烟囱、电杆、大树、旗杆等，更不要站在空旷的高地上或在大树下躲雨。3.不能用有金属立柱的雨伞。在郊区或露天操作时，不要使用金属工具，如铁撬棒等。4.不要穿潮湿的衣服靠近或站在露天金属商品的货垛上。5.雷雨天气时在高山顶上不要开手机，更不要打手机。6.雷雨天不要触摸和接近避雷装置的接地导线。7.雷雨天，在户内应离开照明线、电话线、电视线等线路，以防雷电侵人被其伤害。8.在打雷下雨时，严禁在山顶或者高丘地带停留，更要切忌继续蹬往高处观赏雨景，不能在大树下、电线杆附近躲避，也不要行走或站立在空旷的田野里，应尽快躲在低洼处，或尽可能找房层或干燥的洞穴躲避。9.雷雨天气时，不要用金属柄雨伞，摘下金属架眼镜、手表、裤带，若是骑车旅游要尽快离开自行车，亦应远离其它金属制物体，以免产生导电而被雷电击中。10.在雷雨天气，不要去江、河、湖边游泳、划船、垂钓等。11.在电闪雷鸣、风雨交加之时，若旅游者在旅店休息，应立即关掉室内的电视机、收录机、音响、空调机等电器，以避免产生导电。打雷时，在房间的正中央较为安全，切忌停留在电灯正下面，忌依靠在柱子、墙壁边、门窗边，以避免在打雷时产生感应电而致意外。当发生雷击时，旅伴应立即将病人送往医院。如果当时呼吸、心跳已经停止，应立即就地做口对口人工呼吸和胸外心脏按摩，积极进行现场抢救。千万不可因急着运送去医院而不作抢救，否则会贻误病机而致病 死亡。有时候，还应在送往医院的途中继续进行人工呼吸和胸外心脏按摩。此外，要注意给病人保温。若有狂躁不安、痉挛抽搐等精神神志症状时，还要为其作头部冷敷。对电灼伤的局部，在急救条件下，只需保持干燥或包扎即可。雷雨天气发生时，即使在安装了避雷针的情况下，也应该迅速拔掉室内电视、电冰箱以及天线电源的插头，防止空间电磁波干扰造成不必要的损失。此外，从电闪雷鸣的形成和发生过程来看，空旷场地上、建筑物顶上、高大树木下、靠近河湖池沼以及潮湿地区是雷击事故多发区。全国建筑物电气装置标准化技术委员会委员王宏民：在室外，要考虑到雷电活动区域，看雷电活动远近，一般是听雷声就能判断出远近，不要躲到避雷针和大树下面。在空旷的地方不要打雨伞，因为雨伞有针尖，电场强度要集中些。不要在空旷地方打手机。要蹲下来，两脚并拢。专家最后强调，如遇雷雨天气，市民最好躲入一栋装有金属门窗或设有避雷针的建筑物内。一辆金属车身的汽车也是最好的“避雷所”，一旦这些建筑物或汽车被雷击中，它们的金属构架或避雷装置或金属本身会将闪电电流导入地下。【雷电统计的概念】雷电次数——当雷暴进行时，隆隆的雷声持续不断，若其间雷声的时间间隔小于15分钟时，不论雷声断续传播的时间有多长，均算作是一次雷暴；若其间雷声的停息时间在15分钟以上时，就把前后分作是两次雷暴。雷电小时——就是说在该天文小时内发生过雷暴，更通俗些说是在这个时间里曾听到过雷声而不论雷暴持续时间的长短如何。某一地区的&年雷电小时数&也就是说该地区一年中有多少个天文小时发生过雷暴，而不管在某一小时内雷暴是足足继续了一小时之久，还是只延续了数分钟。雷暴日数——也叫做雷电日数。这是我们所最熟悉的。只要在这一天内曾经发生过雷暴，听到过雷声，而不论雷暴延续了多长时间，都算作一个雷电日。&年雷电日数&等于全年雷电日数的总和。雷暴月数——也叫做雷电月数，即指在这一个月内曾发生过雷暴。&年雷暴月数&也就是指一年中有多少个月发生过雷暴。战斗机雷电[编辑本段]“雷电”空中支援攻击机A-10双发近距空中支援战斗机在美军服役近30年，堪称美国空军甚至是世界空军发展史上的经典战机。A-10机头下沿的GAU-8/A30mm七管加特林炮是曾经装在战斗机上，威力最大的机炮。每分钟可以发射直径30mm的航空炮弹 发，足以破坏坦克的装甲。A-10又被称作“疣猪”，被设计称可以用一个发动机和一个完整的尾鳍安全飞行，甚至一个机翼完全被打掉也没有关系。A-10甚至可以在座舱和弹药舱上罩上钛合金的防护罩以对抗地面防空加农炮的打击。机载的电子设备可靠性也相当的高。正当美军要将A－10退役用F－16来代替的时候，它在伊拉克战争中再次证明了自身的价值。A-10在伊拉克战争中的战绩是：1000多辆坦克，1200多门火炮，2000量其他车辆及两架直升飞机。美军最多时有700架A－10，到2004年为止美军依然有350架A-10在服役。退役的A-10也大多数被出售到其他国家。A-10&雷电II&(有别于第二次世界大战中P—47雷电)又称“疣猪(Warthog)”由美国费尔柴尔德(FAIRCHILD，又译“仙童”)公司为美空军研制的单座双发近距空中支援攻击机。1966年，根据越南战争的教训，美军提出了研制新型单座近距支援攻击机，以取代老旧的螺旋桨式攻击机A-1 的计划，即A-X计划。1967年4月美国空军开始招标，1970年3月选定诺斯罗普公司和费尔柴尔德公司各制造两架原型机。诺斯罗普公司的原型机称A- 9，费尔柴尔德公司的称A-10。72年5月10日A-10首次试飞。月，经过284个飞行小时的全面对比鉴定试飞，1973年1月美国空军宣布A-10获胜。随即与费尔柴尔德公司签订了价值1.593亿美元的合同，制造10架预生产型飞机供研究、发展、试验和鉴定使用，其中6架用于发展试验，4架用于鉴定。同时与通用电气公司签订2760万美元的合同，订购32台配套发动机。日A-10生产型试飞。A-10 1975年开始交付，1984年停产，总共生产了713架，其中有30架N/AWA-10。A-10的研制费共计3.285亿美元，其中机体及设备 2.11亿美元，发动机3600万美元，机炮1100万美元。空军花费的研究、发展、试验和鉴定费约为4.23亿美元。A-10在1982年的单价为 960万美元，在美空军中算是一种价格低廉的作战飞机。A-10采用中等厚度的大弯度平直下单翼。相对厚度12％，安装角-1°，外翼上反角7°。机翼翼尖下垂，据称可增大航程8％。机翼为全金属三梁结构。全金属半硬壳式铝合金结构机身，钛装甲总重为550千克。机身腹部装甲厚50毫米，可承受苏制23mm高射炮弹的打击。全金属悬臂式结构尾翼，水平尾翼为等弦长。双垂尾装于平尾端部。前三点单轮可收放式起落架。主起落架采用宽胎面低压轮胎，有防滑刹车装置。采用两台通用电气公司的TF34-GE-100高流量比涡轮风扇发动机，单台推力为40.94千牛(4175千克)。A-10拥有坚固的驾驶员座舱装甲，呈浴缸状的钛合金装甲包裹住了整个座舱的下半部，这使飞行员在地面火力中飞行的安全系数大大增加。座舱玻璃也具有相当的防弹能力。水泡形座舱视野良好，前方下视界为20°，两侧为40°，周围为360°，装道格拉斯公司的ACESII弹射座椅，可以在零高度、0～834 千米/小时的速度范围内安全弹射。A-10攻击机的两个发动机由于分布得相距较远，减少了同时被防空火力击中而使飞机完全失去动力的机会。垂尾设计成分离得较远的两个小翼面，也是基于相同的理由。A-10的机头有较大的下倾角，使得飞行员视野开阔，再加上水泡形座舱盖，无论前后视野都有充分保证，这一点比苏联设计的攻击机要好多了。机头下装有红外观瞄吊舱。白色“工”字形图案是其上方空中加油口的标识。机上设备包括AN/AIC-18机内通信设备，KY-58/75保密话音、多频段调幅、调频通信设备，CPU-132导航计算机，AN/ASN-141惯性导航系统，AN/ARN-118塔康导航设备，AN/AXQ-13电视监控器，MXU-553飞行数据记录仪，AN/ARN-108仪表着陆系统， AN/ALR-46和ANALR-69雷达告警接收机，AN/APX-101敌我识别器，AN/AWG-(ACS)武器控制系统，AN/AVQ-29平视显示仪。另外还有AN/AAS-35激光搜索和跟踪系统吊舱，AN/ALQ-87及AN/ALQ-119电子对抗吊舱。TA-10为双座教练型海湾战争时期，120架A-10参战，也取得了很好的战绩。曾有一个双机A-10编队在一天中就摧毁了23辆伊拉克坦克。但是，A-10速度慢，自卫能力弱，只有在掌握制空权的情况下才能较好地执行任务。海湾战争后，美国决定减少其战术空军联队的数量，A-10的装备数量因此也受到了削减。1992年10月，美国决定把50架多余的A-10送给土耳其。美军曾计划用改进的F-16战斗机执行A-10的典型任务，但由于F-16的防护能力不足和经费等多种原因，此计划无疾而终，A-10得以继续服役。海湾战争后，A-10一直没有机会参与实战。2002年3月，美国军方把A-10布置到阿富汗的美军前线基地，从而使A-10再次重上战场。由于A-10缺乏火控雷达和先进的光电系统，一度被认为缺乏适应现代战场的能力。为此美军方对其进行了改进。诺斯罗普·格鲁门公司电子系统分公司于 2002年9月，成功将LITENING ER“增程瞄准和导航系统”吊舱与A-10攻击机进行了综合，并进行了试飞。LITENING ER是一种多传感器激光目标照射和导航系统，能够使驾驶员探测和识别地面目标，高精度的投射常规和精确制导武器。LITENING ER包括640×512阵列前视红外摄像机、电荷耦合器件电视摄像机、激光光斑跟踪器/测距器、红外标识器和激光照射器。与A-10的综合不要求改变飞机现有的软件，而用一根专门设计的数据电缆把吊舱与飞机火控系统连接，只要少量的修改LITENING ER的软件就能够与A-10完美结合。装备LITENING吊舱的A-10立即部署到奈利斯空军基地，并配备了激光制导武器，交由联合实验部队进行实验。2003年7月，参与了伊拉克战争的部分A-10飞行员反映，A-10需要进行更多的改进升级，以降低“友军误射”的发生几率，其中改装LITENING 吊舱是一个很好的办法。据美国陆军经验教训中心（CALL）开列的单子，A-10可能卷入至少两起引起多达10名美国和英国地面部队士兵死亡的事故。报告说，在仍在进行调查的3月23日事故中，一架A-10向纳西里耶附近的海军护送队开火。9名水兵丧生，虽然尚不清楚这些伤亡有多少是友军误射引起的。4月 6日，也是在A-10攻击后，英国一名士兵死亡，3人受伤。实际上在伊拉克战争中，A-10确实小规模的试用了Litening吊舱，飞行员反映效果良好。飞行员还表示，A-10需要数字化座舱和加装数据链，这有助于提高战斗力和敌我识别能力。2004年3月，美国空军计划升级A-10攻击机的瞄准能力，进一步延长其寿命。升级计划称为精确交战（Precision Engagement）计划，它将包括两个新瞄准吊舱和一个外挂管理系统，将能够使飞机使用GPS或激光制导炸弹。精确交战计划包括装备AN/AA1- 28（V）LITENING AT和AN/AAQ-33“狙击手”XR瞄准吊舱以及MIL-STD-1760数据总线和数字悬挂物管理系统及其必要的布线。等到这项1.5~2.0亿美元的计划结束时，A-10攻击机群将能够投射由驾驶员指定的JDAM联合直接攻击弹药、WCMD风修正弹药布撒器和激光制导武器。以前，A-10装载激光制导炸弹，要有其它飞机用激光照射器提供目标照射。改进后A-10将能够自主运用“宝石路”等的激光制导武器。
雷是由于大气中的云体之间、云地之间正负电荷互相摩擦产生剧烈的放电，产生高温、使大气急剧膨胀，产生震耳欲聋的巨响，这就是闪电雷鸣。 当大气层电荷不断地在云层集结。如果电荷量变得足够强大，就会发生闪电。当闪电横穿天空时，能很快使沿途的空气变热。变热了的空气迅速膨胀，并象发生爆炸那样猛烈地向四周冲击。这样就引起了巨大的声波，这种声波我们听起来就是雷声。
不要站在树下面
电线杆底下
家里电源全部关掉
还有别靠着墙
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《王者荣耀》的对战资料怎么隐藏?
《王者荣耀》的对战资料设置：右上角设置里-基础设置-允许观战否点开就可以了，下一个赛季S5排位赛奖励是孙膑的妖精王皮肤。S5排位赛调整，铂金和钻石段位增加了2个小段位，如果你是王者荣耀新手可以玩狄仁杰，属于远攻型英雄容易上手，释放搜查令可以定住敌人，然后配合使用警戒令或者逮捕令对敌人造成最大的伤害。因为白起大招的改动，在之前嘲讽敌人的基础上，被嘲讽到的敌人攻击伤害还被降低了50%，所以有大后的白起千万不要着急的见到人就去用大招，尽量用大去控制敌方输出，减少敌方输出点，当大到敌方后接着走位，为二技能做一个铺垫，争取可以拉到更多的敌方英雄。白起没有位移技能，这也是这个英雄最大的劣势。在后期开团的时候白起不要着急去强开团，避免被敌人放风筝，找不到合适的机会就把焦点放在保护己方后排上。白起想要玩的好二技能与大招必须能控制到人，要注意出手时机的掌握，心理上一定不要着急。最终兵器白起是一个非常强势的坦克英雄，全肉出装更是能让他的坦克与团控的作用发挥到极致。
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我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。柯洁最终战失败！回顾AlphaGo全部对战过程，真正可怕的还在后面……
围棋领域，人类最强大的大脑，也终于宣告完败。但这不是我们不给力，而是对手它，不是人啊……
实际上，无论柯洁在今天的棋局上表现如何，AlphaGo在5月23日和5月25日，连续两场战胜，从前天起，这个结果已经就被锁定了。在昨日还进行了配对赛和团体赛，而在团队赛中，中国的5位世界冠军联手群战AlphaGo，最后还是执黑254手中盘告负。
围棋领域，人类最强大的大脑，也终于宣告完败。
围棋比赛，看似离我们的生活还比较遥远。但是，我们又能不能把这场乌镇的全民关注的棋局，单纯看成一场娱乐的表演秀？
在有些人看来，似乎就是如此，我们还没有看到AlphaGo下围棋能够给我们带来何等改变。
但对另外一些人来说，这是令人恐惧的开端。机器会和我们一样思考？它比我们强大，不需要受情绪、感情和身体因素的影响，如果搭配一个强有力的大脑，还有什么是它不能做的？
我们可以思考的问题，还有很多。AlphaGo究竟因为什么而如此强大，人类在机器面前是否就全无可以反攻的余地；除了下棋之外，AlphaGo还想告诉我们什么，它究竟能给未来带来何等改变；以及，下一场，人类和机器，又将在什么战局中对峙？
对弈中的AlphaGo有多可怕？
我已经很拼了。能让AlphaGo的主机发烫一下也好啊。
——by：柯洁
今天的第三局，在上一局落败后，柯洁提出本局仍由他执白，哈萨比斯痛快地答应了。第三局柯洁“回归自然”，做回自己，不再受对手的影响。而AlphaGo在开局依然将第一手落在了右下角的位置上。双方前4手常规开局，但随后AlphaGo下出新手，柯洁开始长考，最终只能无奈脱先。
让我们再来回顾一下前几场棋局，以及AlphaGo让我们曾经吃惊的地方。
1、胜半目是AlphaGo刻意而为之？
第一场，柯洁执黑先行，以小目、三三开场。经过4小时17分37秒，289手的激战后，最后AlphaGo以1/4子取胜。尽管这是中国规则中最小的差距，但最可怕的是，赛后人们对此结果的猜测：赢半目，是AlphaGo故意设置好的？
第一局棋到中盘时，阿尔法狗已经领先差不多一个贴目。但是之后，它采取了保守的下法，没有寸土必争。在赛后点棋的时候，柯洁就苦笑表示：“我很早就知道自己要输1/4子，AlphaGo每步棋都是匀速，在最后单官阶段也是如此，所以我就有时间点目。”
独立IT评论人keso就在赛后第一时间评论表示这可能是AlphaGo特意而为之。
但业界对此也有不同的看法。毕竟，对于电脑而言，AlphaGo被设定的目标就是胜利，而不是“赢几目”。AlphaGo给自己的命令，是用最稳妥的方法去赢，哪怕只是赢半目。极客帮创投合伙人蒋涛就认为，这一说法尚不能证实。但是，他也同样认可，“最后能够出现这么细微的局面，说明棋局是在AlphaGo的掌控之中的。毕竟它要确保的，是结果的胜利。至于胜1目还是胜10目，对电脑来说判断都是一样的。”
2、效仿对手开局？评价柯洁近乎“完美”
5月25日，第二局比赛进行。
而比第一战更加出乎人意料的是，比赛进行到当天中午13:37时，柯洁主动投子认输，AlphaGo提前一个多小时，中盘取胜。
在第二局，AlphaGo执黑先行。而它在落子前，不同以往地经过了思索，最后选择了第一局柯洁采用的小目、三三开局。
这是颇有意味的。要知道，AlphaGo公开问世以来到本次人机大战之前，一共下了70局，包括与樊麾的5局、与李世石的5局、以Master网名在网上下的60局。这70局里，没有一局开局就走了三三。
而柯洁在本场，则相对更加的沉稳。可以看出，柯洁在布局的策略上，本局下了更大的功夫。甚至在前面十几手，能够预料到AlphaGo多步棋的落子。比赛进行到1小时的时候，DeepMind创始人、AlphaGo之父哈比萨斯在自己的推特写道：“简直不敢相信，根据AlphaGo的判断，柯洁现在下得非常完美。”
之前一直有AlphaGo不擅长打劫的传言，但本局中，面对柯洁引爆的劫争，AlphaGo处理得非常得当，根本没有回避打劫之举。
在左下角的劫争中，柯洁的一步失误，顿时让局势无可挽回。柯洁在进行了近20手的尝试后，于155手投子认输。
这一局棋的震动也是无可比拟的。在赛后发布会上，双方都承认，当天的棋局，在前面，AlphaGo根本没有显示出胜率优势。DeepMind方也表示：“柯洁在比赛中拥有了很多机会，AlphaGo一度无法处理……我们作为开发者，从来没有见过AlphaGo出现这么势均力敌的情况。”
这可以说是，迄今为止，人类棋手在和AlphaGo的对弈中，最精彩的一局。
3、面对劣势时AlphaGo怎么办？认输、逼队友认输……
之后的最有趣和最令人懵逼的一幕，则出现在昨日的配对赛中。这场赛制规定，两名中国棋手古力、连笑将分别和AlphaGo组队，双方对垒。
之前，很多人猜测过，AlphaGo会不会有故意输掉比赛、或者下臭棋的可能。那么，当AlphaGo真正面对劣势时，它是怎么处理的？这场比赛或许会告诉你答案。
在对决即将结束之时，与古力搭档的AlphaGo决定投子认输，古力却拒绝了AlphaGo的要求，仍坚持鏖战。而之后，AlphaGo的棋路变得越来越消极，最终，古力在不可逆转的情势下，也只得认输。
不管你如何认为，但明显，AlphaGo已经成为了控制棋局的关键。
现在的AlphaGo有多强大？
或许，关于AlphaGo的很多问题，可以在DeepMind对其算法的讲解中得到解释。
早在去年，AlphaGo就已经以4:1战胜过李世乭。而在今年年初，Master横空出世，在弈城和野狐两大围棋网站上，和各国顶尖棋手快棋对弈，最后以60：0的战绩横扫棋坛。而赛后，Master自揭真身，正是AlphaGo的最新版本。
而这次在乌镇和柯洁对弈的，正是Master。年初的对弈中，柯洁已经在快棋上，败给了它。
AlphaGo Master和战胜李世乭的AlphaGo Lee相比，有哪些区别？第一局赛后，DeepMind首席科学家席尔瓦在演讲中透露，去年与李世乭对战的AlphaGo Lee有50个TPUs在运作，搜索50个棋步为10000个位置/秒，而昨天打败柯洁的AlphaGo Master则是在单个TPU上进行游戏，计算量只是去年那个版本的十分之一。
和柯洁对战的是年初战胜60位高手的AlphaGo Master。
目前的AlphaGo是单机版。
配备了4块TPU。
与去年3月与李世石的比赛时相比，当前的版本在处理计算时所消耗的能量仅为过去的十分之一。
目前，与柯洁对战的AlphaGo Master的等级分已经接近了4800分。
现在的AlphaGo采用强化学习，让人工智能进行自我博弈，产生更强的神经网络。这一次AlphaGo用自我对弈训练出的策略网络，可以做到不需要更多运算，直接给出下一步的决策。
相比之下，现在的AlphaGo比去年击败了李世石那一版的AlphaGo Lee相比要“强三子”。
4块TPU，单机版，完虐了人类。而“强三子”的概念是什么？让柯洁的反应来告诉你。
如果说打败了李世乭的AlphaGo是利用卷及神经网络，让它了解规则、了解棋局，从而进行处理，那么，现在的AlphaGo，就增强了“思考”能力，并且，可以自学成才了。
在这次赛前，很多媒体报道，此次参战的 AlphaGo 2.0 可能采用了全新的算法模型，放弃了监督学习，即未先学习人类棋谱的经验，而是直接通过对战来获得认知和能力。但哈比萨斯在赛后发布会上回答，这明显是个误解。AlphaGo还是要学习人类经验，但这个版本的AlphaGo更依赖自我博弈来学习。
如何让AlphaGo进行监督学习和强化学习，席尔瓦解释，是让AlphaGo先通过训练形成一个策略网络，将棋盘上的局势作为输入信息，并对所有可行的落子位置生成一个概率分布。然后，训练出一个价值网络，以 -1(对手的绝对胜利)到1(AlphaGo的绝对胜利)的标准，预测所有可行落子位置的结果。也就是说，在这个过程中， AlphaGo不仅会算出自己的最优选项，还会根据自己下过的棋，经过多层处理形成一个“值”，值高意味着自己赢，低意味着对手赢，并在棋局中的某一步判断是否是关键的一步。
并且，AlphaGo的搜索算法能在计算能力之上，加入和人类直觉近似的判断，让它更接近人脑。
为什么选择棋牌？
那么，为什么科学家都执着于让机器和棋牌类游戏过不去呢？让一个电脑学会下棋，对我们究竟有什么好处？
原因很简单。首先，棋牌类是人类智力活动的象征，它的宣传和号召能力自然也是其他运动所不能比拟的。
其次，自然是因为棋类非常适合作为AI算法的标杆。机器和人对弈，是一个博弈的过程，它具有抽象的特性，而棋牌游戏的规则非常明确，状态显示则比较明确。
而在棋牌类中，围棋是非常难以攻克的一类。我们都知道，搜索算法的复杂程度取决于分支系数——每一步棋可能的走法。相比起来，国际象棋的平均分支因子大约是35，而围棋的平均分支因子为250，一局步数为350步，搜索树有250^350个节点，需要更加复杂和先进的搜索算法。在1997年之前，就没有出现过有竞争力的围棋程序。
而战胜众多棋手的AlphaGo，使用的是蒙特卡洛树搜索算法，借助值网络（value network）与策略网络（policy network）这两种深度神经网络，通过值网络来评估大量选点，并通过策略网络选择落点。
神经网络系统是以人类大脑为原型的信息处理模式，可以根据特定的输入产生特定输出，并实现图片识别、语音识别等功能。谷歌做了两个神经网络，一个神经网络用于动态评估——计算对手下一步棋落子的各自可能性，依靠计算机远远超过棋手的计算能力，在某种程度上会占据一定优势。另一个神经网络用于静态评估——评估棋局交战双方总体态势。
谷歌输入了海量棋谱，让AlphaGo以此为基础进行了难以计数的自我对局，以丰富其数据库，预测对手的落子。
AlphaGo胜利后，今年1月，在美国宾夕法尼亚，卡内基梅隆大学开发的德州扑克人工智能系统Libratus击败了四名顶尖人类高手，一举获得了20万美元将近和177万美元筹码。
德扑和AlphaGo所擅长的围棋不同。围棋、国际象棋和西洋双陆等被AI逐个攻破的游戏，都是“完美信息”游戏。也即是，所有玩家在游戏中，能够获得公开和对称的确定信息。游戏中需要作出的决策点的数量，决定了机器的计算量。
而与之相比，德扑则是“不完整信息”游戏。其中包含了更多的隐藏信息，每个玩家掌握的信息都是不对称的，他只能看到自己的牌，却不知道对手的牌，需要根据直觉推测对手手牌，选择下注和放弃，并判断对手的打法。因此，“不完整信息”博弈，就成为难以攻克的计算机难题。
而Libratus，基于在匹兹堡超级计算中心大约1500万核心小时的计算，用算法分析德扑规则，预测所有步骤的胜率，来进行自己的下一步。和AlphaGo用大量棋局做训练不同，它没有用专业牌局进行神经网络训练，而是用随机生成的牌局（随机产生公共牌、底池筹码、玩家拿牌概率）和尝试性的动作带来的结果（在随机生成的输入情况下模拟玩家跟牌后的结果）来作为训练数据。Libratus还采用了博弈论，它通过纳什均衡来计算如何应对对手的招数，通过平衡风险和收益，对自身的下一步进行修正，以期达到收益最大化。其程序名Libratus，就是来源于拉丁文“制衡”。
是的，所以，你知道，风靡我国的“国民运动”麻将，就是不完美信息博弈的一种。目前虽然已经有比较强的AI，但是和人类顶尖高手相比，还是有较大的差距。
柯洁之后，或许我们可以期待一场高水平的麻将人机大赛。
但据微软亚洲研究院研究员杨懋和秦涛的文章，最难被AI攻克的，还是星际争霸和我的世界这类游戏。它们不仅信息不对称，而且游戏规则是开放性的。除了运行速度上占优势外，计算机还还需要处理不断出现的复杂的新情况。现在，计算机还没有在这些游戏中证明过自己的能力。
AlphaGo下完棋能做什么？
“AlphaGo 赢了李世石，so what？下围棋本来的乐趣就是对方下一把臭棋，结果机器不会下臭棋，那还有什么意思呢？”
——by：马云
所以，我们可以意识到，棋牌类游戏，对于人工智能而言，是一种早期的演练。或许它能够让游戏更有趣味，会挑战专业棋手的价值，会引发很多人的思考和恐惧，但是，AlphaGo，或者说DeepMind，它的最终目标不仅仅是下棋。DeepMind的最终目标，还是智能助手、医疗和机器人等领域。
谷歌现在有两套人工智能系统，包括谷歌的机器学习开发者工具TensorFlow，以及DeepMind的AlphaGo系统，AlphaGo未来将计划应用在医疗看护、自动驾驶车等部分。
在乌镇的人工智能峰会上，Alphabet 董事长 Eric Schmidt谈到机器学习和人工智能引领了“智能时代”的发展，他表示：“神经网络和深度学习的爆发是我所经历过的最大变革”。他还表示，这些新技术不仅提升了日常的生产效率，更为企业带来了无限机遇，尤其是在“医疗、交通以及政务”等领域。而谷歌的各项AI研究成果，也在这场交流中向国内观众做了完全的展示。
比如机器学习在消费产品中的应用，包括 Google Photos以及Gmail。以 Google Photos最新版本为例，通过机器学习技术，可以将照片中的雨滴去除，并为照片添加滤镜，使其拥有与知名艺术作品一般的效果。
还比如，如何利用电脑工具帮助缺乏医疗资源的国家更广泛地进行眼疾诊断，这其中就包括了印度。印度拥有13亿人口，总计缺少 127,000 名眼科医生。Google 的机器学习模型诊断眼疾的准确率，甚至略微高于一些通过美国认证委员会认证的眼科医生。这个技术还有很大的潜能可以应用到其它疾病的诊断，例如斯坦福的研究者近期已经开始使用 TensorFlow 利用图像进行皮肤癌的诊断。
TensorFlow 是现在 GitHub 上世界第一的机器学习知识库，其使用增长率远远高于其它同类型平台。比利时公司Connecterra 就将TensorFlow 应用到了牧场当中，而澳大利亚的研究者则将此项技术用于判断海牛种群的健康状况。
Google 翻译也用到了TensorFlow。随着神经网络机器翻译的引入，翻译结果有了显著提高。同时，结合了“计算机视觉”使得 Google 翻译 App 能够利用手机摄像头进行即时图像翻译，这项功能正是通过TensorFlow 在移动设备上的版本来实现的。在文艺领域，还有“Portrait Matcher” ，一个可以利用摄像头将你的面部特征与类似艺术品匹配的功能。
柯洁战后说：“未来是人工智能的。”而人工智能，终究是人类所开发的。
暂时我们也不必担忧，人类将被机器所完全取代和统治。李开复的答案是，人工智能目前只有在符合以下三个前提的领域里，将全面战胜人类：
第一，有海量的数据；
第二，数据有标准；
第三，单一领域。
在前不久的IT领袖峰会上，李彦宏也说：“强人工智能时代，也许永远不会到来。”
也许，机器并不值得我们去恐惧。但真正可怕的事实，其实是，我们并不知道，人类会将它推向哪一步……
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