未來職棋勢必要學習電腦下法 - 圍棋

先開門見山了 小弟我就是一日棋迷 對圍棋就是看棋魂的說明 還有一些教學而已

但我現在在自學程式的 對這AI的完成很感興趣

在電腦程式 各種演算的最後 就是1(是)跟0(否)的各種比較

但AlphaGo是宣稱具有學習力以及思考力的

雖然圍棋最多就侷限於19*19的棋盤上 下法絕對有所謂的限制

但因為棋子是從0開始一個一個擺的 有所謂"佈局"的藝術

這絕非"窮舉法" 能做歸納的

從古到今各種棋譜以歸納出了各種"穩扎穩打"的戰略

但最重要的仍然是棋手"思考"的靈活度 也可說是大局觀


AlphaGo最大的優勢是他能以"記憶體" "CPU" 同時整合場面 以及準確計算兩方的目數

從第一手的位置 以及配合對方下法改變布局 讓陣形有利於自己

除了預測 計算絕對是重要的 但我覺得他計算 讓自古以來各棋手在有限的時間裡

統整出的 好手 壞手的意義有了變化 看了前幾篇的推文提到的各種

這電腦並非傻傻的按照某形式跑 而是以很活的方式再應對著

這便是最有趣的 想知道這AI是如何完成的 以何種邏輯思考的 又是怎樣學習的

若是Google真將思考電路的資料 裡面一步一步的檔案開放出來

絕非是簡單的學習 模仿便可保證勝利的

但是人類可以有更多的棋譜 思路 讓"圍棋" 這思考的競技更加活絡


我不覺得有必勝的棋局 就算每步都是活路 也可能在某處發現中計 讓領地大失

但像有版友說的 AlphaGo的這步棋是在10步 20步後才有了功用

我們雖不能進行如此強的計算 但可以思考下這步"壞手"的原因 去習得新的戰略

縱使有人會嗆都贏不了電腦 人類在那邊比圍棋幹嘛

但電腦是人類做的 思考的腦袋也終究是自己的 獲得的更是別人拿不走的

就算計算量上有著很大的差距 就算現階段的冠軍不行

但思考AlphaGo的各手 進步後的李世民絕對不是沒辦法應對

我覺得Google做的程式有這以上的意義

雖然電腦不會粗心下錯 不會有身體不適 更不會因為瑣事影響實力

但圍棋也不是如此就能深究到底的 加油!! 李世石


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