Q: 什么是围棋？
A: 围棋是一种源于中国的棋类游戏，以黑白双方交替落子于棋盘上的棋子，通过占据更多的棋盘区域或围住对方棋子来获得胜利。围棋的规则和策略非常复杂，因此是一项具有高度挑战性的智力运动。
Q: 计算机如何下围棋？
A: 计算机下围棋的基本思路是通过搜索算法来预测不同落子位置的胜率，并选择最优解。其中，最常见的算法是蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo tree search，简称MCTS），它通过模拟大量的随机对局来评估每个落子位置的胜率，然后选择具有最高胜率的落子位置。
Q: 围棋AI的发展历程如何？
A: 围棋AI的发展历程可以追溯到20世纪80年代，当时的围棋AI主要采用基于规则的方法来下棋，但是由于规则无法涵盖所有情况，这种方法的效果受到限制。随着计算机算力的提升和人工智能技术的发展，围棋AI逐渐采用基于深度学习的方法，通过大量的训练数据和神经网络模型来提高下棋水平。2016年，由谷歌DeepMind开发的AlphaGo击败了韩国围棋职业选手李世石，引起了全球范围内的轰动。
Q: 围棋AI的发展对围棋的影响如何？
A: 围棋AI的发展对围棋的影响非常大。一方面，围棋AI的出现为普及围棋提供了新的契机，通过与围棋AI对局，人们可以更好地了解围棋规则和策略，从而提高下棋水平。另一方面，围棋AI的出现也引发了对围棋文化和人类智慧的思考，人们开始重新思考人类与机器的关系和价值。
总之，围棋AI是一项非常有挑战性的人工智能应用，它的出现不仅推动了人工智能技术的发展，也对围棋文化和人类智慧产生了深刻的影响。
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