星阵围棋（Golaxy）是一款智能AI围棋对战策略游戏如果你对自己的棋力很自信，在这里你可以和全世界的围棋爱好者在线对决，并且还加入了AR智能机器人，赶紧抽时间来一场对决。
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星阵围棋是你体验围棋快乐的最佳选择。作为围棋学员，这里有专业的围棋老师为你提供围棋课程，有星阵报告帮助你围棋复盘，有人工智能AI与你进行围棋对弈。此外，研究、特训等功能都是你围棋训练中不可缺少的部分。作为棋手，高水平的星阵围棋无疑是你的涨棋神器。其它围棋玩在陆续登陆星阵围棋APP，各类围棋教程也将发布。敬请期待。
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感谢邀请，同时非常高兴能回答这个问题。
整体来讲是有好处的。
人工智能象棋软件，利用了比正常人类超出无数倍的计算能力而称霸棋坛，而他的缺点也很明显，就是在长远战略和大局观上，不如人类棋手。
有很多人在质疑出现了象棋软件后，我们还有没有下棋的必要，我想回答是肯定的，依然很有必要，软件与软件的争斗，是不影响人类棋手的，可说下的不是同一个东西，软件对象棋有软件的理解，人有人的定义。
象棋之所以经久不衰，是因为有趣，有趣在每个人的理解不同，下出的棋风格也不同，双方博弈，看看谁更高一筹。
象棋的历史悠久，而时至今日人类在软件辅助下还没有弄懂象棋是什么。拿围棋做比较，围棋软件早已经超过人类很多倍了，因为围棋是接近于百分之90的纯靠计算，而象棋中计算虽然非常非常重要，但是战略部署也不容忽视。
现在的最强软件，让一等高手们去跟它下，比如王天一，软件不能百分之百的必胜，肯定会有和棋，围棋也有和棋（虽然很难），但是人类围棋棋手不可能跟软件下和，只有输。
现在的象棋软件，有很多的作用，比如人类指导出战略构思，让软件深入计算，得出结论，又比如人机对弈，让软件少子，看看它如何防守，深入计算后，哪些点位是重要的，再比如摆上一局残棋，你不知道怎么解，让软件来解，答疑解惑，像位老师一样。
所以，我认为象棋软件的出现，对象棋来讲是有益的，甚至利大于弊大出很多。
黑白象棋阿豪解说:
只言片语道不出象棋的真谛，三词两句比不过您支持的心意。
,谢邀。
2016年的AlphaGo横空出世，犹如20世纪初物理学美丽而晴朗的天空之上的两朵乌云，事后来看，灾难性的变革，酿成的一场大风暴，却让不管是围棋职业选手，还是业余爱好者，都对围棋的理解发生了质的改变。
AlphaGo国内称作阿尔法围棋，因Go是围棋的英译，大家都叫它“阿尔法狗”。AlphaGo由Google旗下DeepMind公司哈萨比斯领衔的团队开发。
图：李世石与AlphaGo在首尔进行首次“人机大战”
AlphaGo带来的两次人机大战，吸引了无数棋迷和大众，也让围棋这项古老的游戏，再一次在世人眼前展示出她的神秘。2016年3月，AlphaGo与围棋世界冠军十四冠得主、韩国李世石九段进行围棋人机大战，并以4比1的总比分获胜；
2017年初，化身为“Master”的AlphaGo在对弈平台上，接受中日韩数十位围棋高手的轮番挑战，连续60局无一败绩；
图：柯洁与AlphaGo在乌镇第二次“人机大战”
2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。按照AlphaGo的自我评估等级分，它已经达到了让人类顶尖棋手3-4子的水平。
絮叨了这么多，现在切入正题。由此，引发的对棋类发展的变化。
首先，AlphaGo在乌镇人机大战之后即引退，但它留下了50局AlphaGo PK AlphaGo的“自战”对局，以及后来有公布了从空白状态学起、在无任何人类输入的条件下自己强化学习的AlphaGo Zero相关的83局棋谱。这些棋谱对围棋职业选手和业余爱好者的理论研究是个宝贵财富。
其次，2017年12月，DeepMind团队开发的AlphaGo教学工具上线，这份网页版的教学工具界面对任意局面标注开局最具代表性的几个选点，供职业棋手们拆解布局变化，可谓功莫大焉。
试举几个例子吧。
图：开局点三三撼动人类千百年来的布局经验，也让人们对角上的这一变化有更深入的认知
图：此局面下二路渡比人们以前常走的三路粘高出近6%的胜率，小小细节见真章。
再者，受此影响，中国的绝艺、凤凰围棋、星阵，日本的DeepZen，韩国的石子旋风、小爱围棋、比利时的Leela等等围棋AI，如雨后春笋般浮现出世，这些AI还出了单机版，供人们对局、复盘以及拆解各种变化。
当然，计算机智能软件的出现，也引生出一些弊端。诸如很多对弈网站，牵狗溜狗者众（利用人工智能软件招法进行作弊击败对手），最为夸张的是线下比赛也出现AI作弊事件，2018年4月丽水清韵杯的一次全国业余围棋赛中，某选手爆冷击败业余天王，棋谱招法和AI高度重合，引爆棋界。
图；疑为线下比赛AI作弊事件
受此影响，中国围棋协会也在当晚立即发布通知，禁止棋手将手机放在口袋外或桌面等明处。围棋赛事也需要在AI时代完善规则与时俱进。
“穷则变，变则通，通则久”既然人工智能时代已经到来，它带给围棋界巨大的变革，将围棋技术和理念提高到一个崭新的高度，就是最大的好处。虽然在这个过程中滋生出一些负面事件，但总体绝对是利大于弊。就像20世纪初物理学天空上的两朵乌云，让物理学提升到更高的空间和眼界，看见更深更远的天空。
,棋类软件向来很受人们的关注，不管是深蓝还是阿尔法狗，都曾轰动世界。里面是人们对棋有独特的情感，此处不谈。
棋软的出现对于棋类来讲，到底是弊还是利，大家的看法不同。柳大华大师有自己明确的看法:弊大于利。棋软的利在于，能够帮助人学习研究棋的变化。弊在于，让很多变化成为定式，变化不再是变化。网络上的对弈作弊频发，网上对弈失去互相信任，影响网上发展。这都是弊的体现。
然而，不管是利还是弊，如今象棋文化已经发展到了这一步，这是象棋发展的必然。我们应该重视的是，从利的方面能够看到什么？弊的方面又能够看到什么。
利的方面，我们看到了科学技术对象棋发展的正面影响力，可以更深入的研究象棋，甚至把象棋研究透，这很符合常理。从弊的一面，我们要研究，象棋为什么不能很好的借助人类的科技成果的问题，反到被其所困原因，因为这是非常理的，不正常的。
象棋与棋软同是人类文明成果，本应该互相促进，相辅相成，棋软的负作用占比重之大，是难以理解的。那么原因是什么？这很可能是象棋落后所导致。
如今是信息时代，信息的科技、研究已经空前发达。象棋是完全信息博弈，即关于象棋的信息可以做到全面的收集和研究而不留死角。这样的情况下，象棋会越来越失去神秘感，趣味性会不断下降，从而失去关注。很简单的例子:不管级别多高的比赛，如果观众手拿一部装有棋软的手机，那么比赛还会有多大吸引力？棋手还有多少神秘感？
所以，棋软的出现，现显出了象棋已经不适应现代棋文化发展，应该是一种倒逼的形势的体现。我们不应该把象棋看成不变的东西，象棋要与时俱进有所突破才是方向。请大家关注奇袭象棋。
,我来回答:弊大于利！利:将围棋水平提升了一个大的档次；以前有争论的现在有一个标准答案了；所有棋手都能复盘找到下一手！弊:下棋都模仿变单调了，没欣尝性了；人类都失去了自信自我。
,当然有害了，以前的人们都是自己拆棋，自己实验，活跃了思维的同时也加深了印象，现在什么都人工智能，碰到不会的，棘手的都去电脑了，留着脑袋有什么用，再者你即便知道了所有的变化又能怎么样，又不是自己想出来的，会用吗？古代没有电脑，古谱也是相当厉害的。现在赢棋靠什么，靠失误吧，以前都是更高深的算计，你说有什么用？
,人工智能的出现是人类进步的里程碑。人类就是在不断地“格物致知”从而超越其它物种而成为世界主宰的。AI是人对自然规律的认识和掌握。所以这是一个必然趋势。
虽然AI出现是大势所趋。但是AI 最先出现在大众面前却是通过棋类。这是有其特殊原因的。首先棋类有广大棋迷的基础，能让大众理解AI的魅力。其次是所有的棋类比赛较量的都是规则下进行计算的能力。像裁判误判这样的外界影响最少。这也就是IBM和Google在1997年和2016年分别选择国际象棋和围棋作为AI的突破口的原因。
作为厂家没有不夸自己产品好的。但是要树立自己的行业主导地位就只能靠拳头硬。
硬件厂商的大哥大IBM在1997年就是靠自己产品的算力，力压人类的。首先IBM的深蓝被输入了100年内人类所有的国际象棋特级大师的开局和残局下法。听上去比金庸小说里无崖子传给虚竹百年功力还高大上。其次1997年版本的深蓝运算速度为每秒2亿步棋。可搜寻及估计随后的12步棋，而一名人类象棋好手大约可估计随后的10步棋。正如中国古代军事家孙子所说：\"夫未战而庙算胜者，得算多也。未战而庙算不胜者，得算少也。多算胜，少算不胜，而况于无算乎！\"
IBM的突破确实震惊了世界。自此棋类当中只有围棋没有被AI征服。而这当中的原因就是围棋变化的复杂性。围棋对AI的挑战难点在棋盘空间。国际象棋的空间状态是1043。而围棋是10170个状态空间。这样的游戏具有高分支因子。围棋中的可能场景的数量要大于组成我们认知的世界的原子数。仅凭计算机的算力，光照顾了棋局的宽度（变化）就照顾不了棋局的深度（考虑的步数）。突破围棋需要有新的技术创新。所以这一等就是19年。
机关算尽的硬件厂家比拼设备的路几乎走到尽头。于是软件厂家的带头大哥Google出场了。2016年Google的AlphaGo Lee闪亮登场。在这之前阿尔法狗（AlphaGo）虽然战胜了欧洲围棋冠军樊麾。但围棋顶尖高手看了棋谱后一致认为水准还未达到一流水平。令人惊讶的是公认是世界超一流棋手的李世石竟然1:3不敌阿尔法狗败下阵来。紧接着网络对弈中出现了神秘高手Master。人类围棋的顶尖棋手和Master的网络对战成绩是0:60。而Master还不是AlphaGo的最高级版本。深蓝战胜国象第一人卡斯帕罗夫的战绩是2胜1负3平。而阿尔法狗战胜围棋第一人柯洁的战绩是3胜0负。
阿尔法狗是怎么达成这么快的进步呢？围棋职业棋手2016年之前曾一致认为计算机不可能下过人类顶尖棋手。但是科学家从仿生学中找到了新思路。在资源有限的情况下人是怎么解决的？最典型的例子是种花、果时要打尖、疏果。因为植物的营养是有限的。不打尖、疏果就不能得到好的结果。围棋棋盘上的空间状态虽然多但是每个空间状态的价值是不同的。所以对变化的计算要剪枝。问题转化为应该剪除谁？
解决这个问题的就是蒙特卡洛算法和神经元网络的深度学习。
什么是蒙特卡洛算法？举个例子：有一个箱子里边有无数个苹果。想找出最大的。但是人从外边看不到苹果的大小。每次可以随机取出一个。然后和上一次的比较。大的留下。这样重复100次、1000次之后是什么结果呢？留下的不一定是最大的苹果，但一定是在目前最接近最大苹果的苹果。
和蒙特卡洛算法对应的是拉斯维加斯算法。也举个例子：还是，一个箱子里边有无数把钥匙。想找出能打开一把锁的钥匙。还是每次可以随机取出一把来试。打不开扔掉。这样重复100次、1000次之后是什么结果呢？有可能碰上了，但是不保证一定能碰上。
人下棋时是通过过往的经验来做选择。AI也是通过过往的经验找出最接近正确答案的值给每一个选择点赋值。而人们看到的是每着的胜率。
AI是怎么给每一个选择点赋值的呢？这就离不开神经网络和深度学习。人能思考的物质基础是人的神经网络。AI的神经网络系统就是仿生的结果。有了这个物质基础就有了机器学习。深度学习是机器学习的一部分。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，又分为有监督学习和无监督学习。
老师留作业，学生做习题集。其实就是一种有监督学习。通过做题掌握了解题规律。于是考试时只要是做过的题型基本上都会。
现实生活中还常常会有这样的问题：缺乏足够的先验知识，因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。很自然地，我们希望计算机能代我们完成这些工作，或至少提供一些帮助。比如在没有计算机的情况下人通过对大量的数据长期观察思考，找到了克山病的原因。但是这个研究发现其规律的过程长达几十年。AI的无监督学习就是模拟人的这个学习过程。可以加快人们对未知事物的理解。
深蓝和阿尔法狗最初都是用人类的棋谱喂养的。比如战胜李世石的AlphaGo Lee就大约喂了16万人类棋谱和数万个人类人类总结的模式（定式）。但是最后开源的AlphaGo Zero则是从零开始通过“左右互搏”自己通过超过1亿对局自己悟出的围棋真谛。自学成才的AlphaGo Zero水平不但远超AlphaGo Lee，就连横扫千军的AlphaGo Master也不是AlphaGo Zero的对手。这就是职业棋手说的AlphaGo Lee的棋还能看出高明的地方（因为有人类的影子），AlphaGo Zero的棋则净是看不懂的地方。AI出现之后许多过去的共识被纠正。数以万计的定式被废弃。
多年前《围棋天地》曾经有一个栏目是访问一线棋手：如果有围棋上帝的话,你和他有多大差距。记得当时比较一致的看法是让两子。出现这个答案其实也难怪。由于现代资信的发达极大的促进了棋手的水平整体的提高。不要说低段棋手与高段棋手的差距就是顶尖职业棋手与顶尖业余棋手的差距也很小了。当年就曾有职业高手感叹：没有人能让李岱春（当年晚报杯冠军）两个子。所以当时认为与围棋上帝的两子差距也是有其道理的。而现在顶尖棋手和AI的差距已经差到了两个子。那么AI是不是围棋上帝呢？肯定不是。它只是接近最优解，而不是最优解。也就是说AI只是相对真理，是绝对真理的一部分。它并没有穷尽真理。最好的例子就是“芈氏飞刀”。这个定式是在流行AI定式的大形势下人类发明的定式。最开始AI也不认识，吃了亏后变成AI在一个时期里的常用定式。
AI 的发展还远没有达到尽头。IBM和Google在国象和围棋领域都是“十步杀一人，千里不留行；事了拂衣去，深藏功与名”。马上把资源和成果转移到AI在其它领域的应用去了。
那么棋类是不是被AI祸祸了？有人就曾经预言AI会使围棋衰落。我不这么认为。举个例子：古代无论东方、西方绘画都有追求像的趋势。但是当照相机出现后，画家们发现画得再像也赶不上照相机。但是绘画仍然向前发展并没有衰落。只不过现在追求的是意境和感受了。
其实从目前情况看棋类的比赛还是比拼棋手的水平。AI只是个高水平教练。AI只是使棋手的水平更加接近。这实质上是提高了人类棋手的整体水平。
AI的出现也为棋类的普及推广起到了极大的促进作用。别的不说，围棋普及过去主要是局限在中日韩三国。且就一个规则就互不相让。现在所有的AI都使用T-T规则（等同中国规则）。在贴目上过渡到贴6目半黑收后多贴半目。从而使黑棋胜率回归到53%左右。这为围棋推广打下了科学的基础。
当然最主要的是围棋的质量。围棋在商业因素的影响下从两日制演变到包干制的快棋。人的能力在哪摆着，棋的质量不可能不受影响。当信奉“天下武功唯快不破”的时代遇到任谁也快不过的AI。这种“快”还有意义吗？
,从现在看是有害的
人们天性中，就有对极限的追求的动机。哪怕只是无限趋近也好。
从发现跑不过豹子，游不过鱼以后，这些项目，人们就只能在运动会里，自己跟自己比了。
还好我还认为，我们是自然界最里聪明的，会做算数，会下棋。
忽然有一天，我们发现我们下棋也不是最厉害的了，再怎么下，都下不过电脑。那感觉就像，以前明明是世界冠军，现在只能参加省级比赛夺冠了，赢了也没啥意思。
,汽车的发明对人类有利还是有弊？
,说有害的都是绿豆眼，眼界小的一逼。
不想多说什么，我还是一句话，ai揭开了围棋神秘得面纱，让更多的人愿意去学习围棋。
而以前围棋这个神秘的面纱，都是人为有意给蒙上去的——说白了，为了自己那点既得利益
