国内一位年仅18的围棋选手小柯回应作文题

人人都有烦恼，我也有不少的烦恼。

我的烦恼主要分两类：学习和家庭管理。

数学是我很头疼的问题，平时感觉不错时，一到考试时就完了，一看平时都会的一到考试时就错了——计算出错！我很难过，却总也找不到答案——不认真？不，不是！不了解题意？不，不是！天哪，到底是什么原因呀！最后妈妈告诉我说是我的计算能力差，真的吗？我不相信，我很烦恼。

家中管理限制帮多了，击剑时由于身着紧身裤，回家就被老妈叨唠：“你穿这么紧的裤子能劈好吗？”唉！我想穿什么样的裤子去上课都不行， 你说烦不烦。

唉！还有一次我觉得太无趣，家里书看完了，去书城看了本漫画书，书中的故事好玩极了，逗得我大笑，这时老

围棋选手柯杰的经历

柯洁，男，中国职业围棋选手。2007年全国少儿围棋锦标赛冠军；2008年世界青少年围棋少年组冠军；第28届应氏杯世青赛围棋青年组冠军；中文名 柯洁国 籍 中国出生日期 1997年9月职 业 职业围棋选手主要成就 2007年全国少儿围棋锦标赛冠军

2008年世界青少年围棋少年组冠军

第28届应氏杯世青赛青年组冠军柯洁出生于1997年9月，2003年9月份开始学棋。2003年9月份，5岁的柯洁师从周宗强5段正式开始学棋。2004年8月，周宗强要到湖州教围棋，就把柯洁托付给丽水围棋好手郑一兵，柯洁的进步很快，在2004年10月份参加的第一次比赛中，柯洁获得16周岁以下组冠军，12月份他又在义乌举行的滁州杯上获得全省第五名。2005年2月份，他又夺得在杭州举行的浙江省山海杯少儿围棋赛乙组冠军，随后进入聂道场开始深造。在2007年全国少年儿童围棋锦标赛上，柯洁拿到了个人第一个全国冠军，并因此获得了进军今年世界青少年围棋锦标赛的资格。 2008年第二十五届世界青少年围棋锦标赛于7月7日-10日在贵州贵阳举行，柯洁以2007年全国冠军身份代表中国队参赛，夺得2008年世界青少年围棋锦标赛少年组冠军。2008年7月11日至25日，在“交通杯”中国围棋职业段位赛定段组的预赛中，柯洁以6胜2负的成绩顺利晋级本赛。胎教“熏陶”柯洁1997年9月出生，2003年9月份开始学棋。小柯洁的父亲柯国凡3段是水利系统的工程师，一直是个棋迷，业余时间都泡在了围棋上，母亲周柳萍也曾经进入过市运会女子成人组前六名。“自从怀了孕，我就辞职在家。丈夫在文化宫开办一间围棋馆，平时都是我在那里打理。”周柳萍说，那时候丽水下围棋的地方不多，因此围棋馆里很热闹，高手经常在这里“过招”。“怀胎10月，小柯洁在娘胎里听到最多的可能就是围棋！”对局时的小动作关于小柯洁的下棋神态，温州都市报对小柯洁在2006年温州“锐力体育杯”全国少年大赛上的对局有过一段生动的描述：小棋手柯洁是“它虐派”的佼佼者。比赛进入僵持阶段后，他一边紧张地进行着思考，一边不自觉地拿着挂在脖子上的入场证咬了起来。不论是塑料的证体，还是铝皮做的扣子，都被他咬了个遍。真是铁齿铜牙啊！父子同堂裁判在今年6月下旬围甲比赛丽水遂昌飞石岭专场，柯氏父子同场担任裁判，为棋局记谱和进行网络输入分外引人注目，两人容貌不差毫厘，大的大家都叫他小柯，小的就只能叫小小柯了。比个子，自然是老爸大，比棋力，可是儿子高。对抗业余强手2006年5月2日下午，首届南方业余围棋天元赛开枰。比赛第一轮开始后没过多久赛场里便泪雨纷飞。来自丽水的柯洁小朋友对阵李岱春8段。小柯洁对自己信心十足，落子飞快，不想中盘一着不慎，被李岱春逮住机会一举确立胜势。小柯洁见状顿时双眼通红，眼泪夺眶而出，哭成了泪人。[5] 在2008年5月份的黄河杯第3轮，柯洁再遇李岱春。到了官子阶段，小柯洁点错目以为赢定，在自己还有50多分钟而对手只有50秒的情况下，轻易放弃一个单片劫，而最终半目惜败。小朋友被家长责备的时候，咱们的世界业余冠军看上去有点尴尬。与世界业余冠军李岱春8段的这两场对局，虽然都输了，但是一定能让小柯洁受益匪浅。柯洁弈城网名“潜伏”，黄云嵩网名“孔明”。2009-12-19第4届理光杯新秀赛网络预选赛【范蕴若 初段 执黑2又1/4子负 柯洁 初段】 [6] 2012年3月10日首届“百灵杯”世界围棋公开赛预选首轮【柯洁执白中盘击败世界冠军姜东润九段】[1] 2012年9月1日，2012金立智能手机杯围甲联赛第13轮【柯洁 胜 陈耀烨（主）】[7]

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另外如果你觉得我的回答对你有所帮助，请千万别忘记采纳哟！

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我们班的围棋小明星作文

我学下围棋已经有三年的历史了。

我记得还是在小学的时候，爸爸就给我报了一个围棋班，刚开始的时候我还很不喜欢围棋，但渐渐地，我懂得了围棋的乐趣之后，越来越喜欢围棋了。 学围棋首先要知道棋盘上有几个点，黑棋要多少目赢，白棋要多么目赢。

我学围棋的时候遇到一个困难：我刚升到B组接着又降到C组，然后再升到B组又降到C组。 由于我的棋艺不稳定，老是来回升降，所以我学得更加刻苦了。

经过一段时间的刻苦学习，我的棋艺进步很快，棋的级别也终于稳住了。 在我的棋稳住之后，我开始多做死活题，多摆棋，这样我的棋艺就继续前进，有了更大的进步。

经过三年的努力，我的棋艺终于升为了一段。在我学棋的过程中，我也明白了：做什么事都要坚持不懈啊！。

1站胜围棋世界冠军热点作文怎么写

1997年，人工智能机器人第一次打败顶尖的国际象棋人类选手。2006年，人类最后一次打败国际象棋人工智能机器人，此后便一再败北，正应了四十多年前计算机科学家的预言。

但在围棋领域，由于人工智能机器人棋力比人类弱，在之前的比赛中，人类选手都会让子，而且人工智能机器人主要和业余段位的棋手比赛。因此，对于机器人的“进攻”，人们会以在围棋领域的智力优势来自我安慰。然而，这次情况不同了，与机器人对弈的选手樊麾目前是法国国家围棋队总教练，已经连续三年赢得欧洲围棋冠军的称号。而“阿尔法围棋”对战樊麾是完全公平的比赛，没有让子，却赢了比赛。

此前，研究者也让“阿尔法围棋”和其他的围棋人工智能机器人进行了较量，在总计495局中只输了一局，胜率是99.8%。它甚至尝试了让4子对阵CrazyStone、Zen和Pachi三个先进的人工智能机器人，胜率分别是77%、86%和99%，由此可见“阿尔法围棋”有多强大。

在2016年3月份，“阿尔法围棋”将和韩国九段棋手李世石在首尔一战，奖金是由谷歌提供的100万美金。李世石是最近10年中获得世界第一头衔最多的棋手。之前有人预测说，人工智能机器人需要再花十几年才能在围棋领域战胜人类，这场比赛或许会就此载入史册。

阿尔法围棋李世石作文

3月9日，李世石九段及女儿与“阿尔法围棋”创始人德米什·哈萨比斯合影。新华社发

人工智能“阿尔法围棋”与韩国围棋高手李世石的人机大战9日打响。39岁的“阿尔法围棋”创始人德米什·哈萨比斯此前在首尔接受了新华社记者的采访，讲述了这场人机大战背后的故事。

希望与中国棋手对弈

哈萨比斯说，此次“阿尔法围棋”的对弈选择了中国的规则。因为对电脑来说，中国的规则更为简便易行。而且他知道，中国也有许多高水平棋手，他们也希望“阿尔法围棋”能与高水平的棋手对弈，比如柯洁。

但是，此次人机大战是历史上第一次电脑挑战职业九段棋手，哈萨比斯表示，他们希望选择在顶尖水平已有十年甚至更久的李世石。也许更年轻的选手，也能有这个水平，但现在还不确定，因为他们还需要有十年顶尖水平去证明自己。“我们也知道，还有很多实力很强的选手，所以这次比赛之后，也许我们也会去中国、日本，与那里的高手切磋棋艺，”哈萨比斯说。

创始人自己不敢挑战

作为一位人工智能专家，哈萨比斯对围棋的浓厚兴趣促使他对“阿尔法围棋”进行研发。他告诉记者，早在20年前上大学时，他曾在剑桥的一个高水平围棋社团里学习围棋，并很快沉迷其中。但是因为忙于电脑方面的工作，他没有足够时间去练习，围棋技艺仅停留在业余一段水平。不过，这并不妨碍他喜欢围棋。

上大学时，哈萨比斯教会了他的合伙人下围棋。那时正值超级电脑“深蓝”战胜世界冠军卡斯帕罗夫。从那时起，哈萨比斯就在想有一天能为围棋写一个程序，并赢得冠军。

两年前，哈萨比斯终于等到合适的时机。他创建的“深度思维”公司开发了深度学习的程序。他们想让这项技术得到更广泛的应用，于是，哈萨比斯选择了围棋。他希望通过利用深度学习程序打造“阿尔法围棋”能战胜人类围棋大师。

哈萨比斯坦言，他没有与“阿尔法围棋”对弈过，因为它实在太强大了。“阿尔法围棋”的学习能力很强，自己完全不是它的对手。

有助于棋手提高水平

用英语介绍围棋选手柯洁

This match began at 10:30 BJT in Wuzhen, east China's Zhejiang Province, with AlphaGo playing the black and Ke white.该场比赛于北京时间10点30分在乌镇举行，AlphaGo执黑子柯洁执白子。

Ke showed his brilliant weiqi skills as he said he will “fight till the end,” though he lost his previous two matches against AlphaGo on Tuesday and Thursday.尽管柯洁于周二和周四分别输掉了对战AlphaGo的两场比赛，但是他表示自己将“战斗到最后”，而在这场比赛中他也的确展现了精湛的棋艺。AlphaGo made the first “impolite” move as it did on Thursday – to put the black stone on the bottom-right corner of the weiqi board. It is a Chinese tradition that the first stone is usually placed around the top-right corner and this is what weiqi coaches always teach beginners.AlphaGo首先做出“不敬”的举动（正如它在周四做的那样）——它将第一子落在了棋盘右下角的位置。

而按照中国传统，第一子一般应该落在右上角以示敬意。“I think the black already wins,” said Nie Weiping, vice president of the Chinese Weiqi Association, and a Chinese weiqi legend, one hour after the match.中国围棋协会副主席、“棋神”聂卫平在开赛一小时之后表示：“我认为黑棋已经赢了。”

Just like Ke, Nie thinks AlphaGo is much stronger than any human player.跟柯洁一样，聂卫平也认为AlphaGo在人类棋手中没有对手。“I don't think the match has any meaning because the huge capability gap between the two sides left no doubt who will win,” said Nie. “AlphaGo is a machine. The gap between human player and AlphaGo, for example, is like a race competition, in which we human players are like a bike or car, but AlphaGo is a plane, or even a spacecraft.”聂卫平说道：“我认为这场比赛没什么意义，因为双方之间巨大的差距，最后的胜者根本毫无悬念。

AlphaGo是机器，而人类棋手和AlphaGo之间的差距，举例来说，就好像在一场赛跑比赛中，我们人类是自行车或者汽车，而AlphaGo是飞机、甚至是宇宙飞船。”Nie reckoned AlphaGo should be a coach for weiqi players as there is much to learn from the AI program's unusual moves in the three matches.聂卫平认为AlphaGo应该成为人类棋手的教练，因为在这三场比赛中AlphaGo许多不同寻常的下法都值得学习。

望采纳，谢谢。

我成功了为题写一篇不少于400字的作文

我成功了想起那个周末发生的事情，我的脸上不由得浮现出了微笑，那是一个晴朗的下午，蓝的像水洗过一样的天空将我的心情衬托得格外美好，我做了一个决定：科学课上老师讲了摩擦起电，不如我亲自做一下这个实验，我努力地回忆老师在课堂上讲述的每一个字，又把那本翻了无数遍的科学书拿出来仔细地读了一遍。

可是这本书上没有丝毫提示，只好“脑力加体力劳动了。” 我依然记得，材料需要准备很多：一把尺子、一张白纸撕成的碎纸片，还有可以让尺子摩擦起电的物体。

好了，我的实验开始了。 可是，做到最后一步时，我却怎么也做不成功。

唉！纸片根本吸不起来，我哪里做错了呢？我又把材料各归其位，再一次重新试验，没反应，再试一次，还是没反应，难道我真的错了？我沉思了一会，哎！我为什么没有考虑过纸片的问题呢？我把白纸撕得更碎了，变成了纸屑，再分一部分出去，这下，纸屑被吸了起来，我成功了！ 我成功了，通过自己的努力成功了，我高兴地跳了起来。 来源：中国大学网。

谷歌围棋人工智能与韩国一流旗手作文

好多种但Google应该是最牛的Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手，这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。

计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手，包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。

不过，Google人工智能专家表示，这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾，AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。

今天早上，《自然》杂志发表了一篇GoogleDeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述，在AlphaGo中，DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI，让它自己下棋，研习棋谱。

不过这只是第一步。理论上，这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。

为了获得更好的成绩，研究员随后让系统进行自我博弈，计算出比基础棋谱新的打点。也就是说，战胜人类就要靠这些新的东西。

“这其中最重要的是，AlphaGo不仅记录着大量的棋谱，还有一系列规则来指导思考，”DeepMindCEODemisHassabis说道，“事实上，该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。”DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段，这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。

就是说，要让机器人变得更“自然”。