二日棋迷的心得 - 圍棋

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看了一下 AlphaGo 的演算法跟原理簡介, 我更有信心 AG 會大獲全勝了.
AG 跟人根本不是活在同一個世界. 所以人也沒有辦法用 AG 的方法來下棋.

簡單說, 就是叫牛頓拿著牛頓力學, 和叫愛因斯坦拿著相對論來解釋水星的
進動和重力凸透效應. 一定是相對論完勝. 牛頓再強也提不出相對論. 不是
他不夠聰明, 而是他沒有相對應的時空背景, 不管數學或對世界的了解, 都
跼限了他的視野. 但是在地球上的事務, 牛頓力學還是完勝相對論, 因為簡
單又好用.

所以 AG 的出現會把人類的圍棋再推向另一個層次, 但人在下棋還是會以傳
統棋理為主. 因為那才是人類玩得起的遊戲. 科學的出現, 讓人跑得更快,
但不會因為科學的出現, 而舉辦人跟汽車賽跑; 相反的, 人會開著汽車去更
遠的地方獲取更多的資源. 我相信這就是未來的圍棋和未來世界的運作模式.

有興趣了解 AG 演算法的可以參考
https://www.zhihu.com/question/39905662

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All Comments

Belly avatarBelly2016-03-14
這個比喻不好 人類如果跟電腦有相同條件就是機會獲勝
Rosalind avatarRosalind2016-03-18
讓職業棋手不斷挑戰電腦 加上可以悔棋的功能 電腦勝率不
Edward Lewis avatarEdward Lewis2016-03-18
是的, 但是問題就在人類跟電腦沒相同條件. 計算力跟記憶
力差太多.
Kelly avatarKelly2016-03-20
會100% 這跟古典力學跟量子力學有立足點上的根本不同
Rosalind avatarRosalind2016-03-20
加上一個可以悔棋的功能就可以拉近人腦跟電腦的差距
Olga avatarOlga2016-03-23
我相信你是二日棋迷了
Annie avatarAnnie2016-03-26
請你去看看它的演算法, 你就會了解電腦會下出怪招的原因
Erin avatarErin2016-03-28
較好的比喻是拓海反覆開硬皮鯊對抗86 不會是硬皮鯊全勝
前提是你要給86足夠的機會
Tom avatarTom2016-04-02
第二段寫的不知所云,古典力學是廣相的一種近似。所以
Andrew avatarAndrew2016-04-06
並不存在古典力學完勝相對論這件事情。
Freda avatarFreda2016-04-07
假若是要譬喻AG的AI思考方式如同愛因斯坦的相對論,身處
Joseph avatarJoseph2016-04-11
我是說相對論完勝古典力學, 在水星進動和重力凸鏡效應上
所以你可能看錯了.
Isabella avatarIsabella2016-04-15
相對論普遍前的人,可以學習相對論來更進一步了解物質世界
Delia avatarDelia2016-04-20
如同,可以讓棋手利用AG的AI的思考方式去更了解圍棋。
那下一篇文章的表達可能更明白一點。
Xanthe avatarXanthe2016-04-21
樓上說得沒錯. 但在應用層面還是古典力學為主.
Lucy avatarLucy2016-04-21
不太可能用 AI 的方式理解. 人沒那麼強的計算力和記憶力
Sarah avatarSarah2016-04-23
很抱歉, 等一下有事, 晚點再發另一篇文章來詳細解釋我的
看法.
Ivy avatarIvy2016-04-24
簡單說就是他的下法對人類來說不夠直觀
Lily avatarLily2016-04-28
要討論物理去它板討論吧
Belly avatarBelly2016-04-30
GPS有用到相對論,半導體有用到量子力學,你舉的例實在很怪
Steve avatarSteve2016-05-04
人類跟車賽跑 讓我想到大運動會..
Hedda avatarHedda2016-05-08
看完了 1天3000萬盤棋局自我對弈 一手3微秒模擬 跪了
Elma avatarElma2016-05-09
看了連結,推回來
Freda avatarFreda2016-05-13
連結寫得不錯 沒有甚麼外星科技 就是努力的人類的研究
Dorothy avatarDorothy2016-05-17
推推
Daniel avatarDaniel2016-05-20
推連結
Oliver avatarOliver2016-05-21
可以 只要是超乎人類存在的存在
比如:外星人阿發狗 或者 未來阿發狗
更甚者 全宇宙?