電腦圍棋的小常識 - 圍棋

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推 staristic: 我猜應該秒殺,這些名局應該是第一批餵AI的食物 02/01 11:57
→ staristic: 就算不是第一批,應該也是餵過。如果答不出來…… 02/01 11:57

很難阿

之前做題目都會遇到

題目太大電腦跑不動的狀況

就算是付費的熊貓老師也一樣 哈哈
推 kafai: 餵過跟TRAIN起來是兩回事,偶發的鬼手可能當NOISE進不去 02/01 13:07
推 coldmilk: 我不行啦,身體太多毛病,已經不寫圍棋程式了。還有Cold 02/01 13:16
→ coldmilk: milk根本比不上Zen,倒是交大吳毅成老師的團隊開發的CGI 02/01 13:16
→ coldmilk: 最近棋力突飛猛進,我看很有可能已經有KGS 6D水準了 02/01 13:16
喔喔

這訊息就沒跟上 那這次如果有去溫哥華的話

再來學學
推 aaaba: 這個問題太有趣了。因為機器學習講究的是學到普遍性的原則 02/01 13:19
→ aaaba: ,而非記憶各種特殊解,所以這個問題就得看這些鬼手發生當 02/01 13:19
→ aaaba: 時的盤面會不會透過類神經網路映射到一個容易發現鬼手的特 02/01 13:19
→ aaaba: 殊空間(而不是人類直觀看到的361維空間)。如果可以,表示Al 02/01 13:19
→ aaaba: phaGo的普遍性原則萃取得非常之好,很神。 02/01 13:19
→ nanlong: 有時鬼手妙手是因非理性或失衡造成某種局面而爆發出來的. 02/01 14:02
→ nanlong: 人比較會這樣..電腦很理性我就不知會不會這樣會爆。 02/01 14:03
→ nanlong: 有時雙方無錯著還挺無聊的-看起伏落差大的對局有趣點。 02/01 14:05

我以為圍棋的美麗就是這些層出不窮的鬼手跟妙手阿
這不也是實力展現的一部分

另外藤澤跟加藤的對局
如果那一手是唯一解 那理論上電腦就該跑得出來這位置

這也是個很好的測試阿

http://imgur.com/FljPwS6

不然遇到這個狀態下的李世石要贏還真是很辛苦....

白68右下角托 大部分的人跟電腦應該都會覺得這只能跟著應...

手拔中央尖一個實在太強

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All Comments

Rae avatarRae2016-02-02
Deep Learning 不可能學到鬼手 鬼手只能靠硬爆 也就是暴力
Charlotte avatarCharlotte2016-02-06
窮舉破解法 等電腦速度能算到五十步以後鬼手就會出來了
Dora avatarDora2016-02-09
現在AlphaGo的演算法就是跟人一樣是靠學習的 不要把它想的
Queena avatarQueena2016-02-09
那麼厲害 還有我不太懂什麼叫做唯一解@@ 下圍棋還有唯一
Enid avatarEnid2016-02-12
解的話除了局部攻殺 我不覺得有人可以證出來
Una avatarUna2016-02-12
我覺得現階段AlphaGo不可能靠佈局贏人類 只能靠人類的失誤
但人是很容易算不清打勺的
Leila avatarLeila2016-02-15
有一點我是覺得值得討論 當AI贏了人類後 圍棋的普及是會進
Eartha avatarEartha2016-02-19
步還是退步呢?我自己感覺是會退步 因為他的魅力對沒有接
Edward Lewis avatarEdward Lewis2016-02-20
觸過圍棋的人來講是減少很多的 不知道國際象棋在1997年以
後普及的程度有提高嗎?還是越來越少人下了?
Kumar avatarKumar2016-02-24
“不可能找出鬼手”,是一句不能證明的論述。人感知的鬼手
隱蔽程度高段與低段就有所不同,何況是不同參數學出的各種c
nn
Leila avatarLeila2016-02-26
如果如果某些鬼手在AlphaGo認為下一手可能位置的機率值的前
二十名,算是學到了嗎?
Aaliyah avatarAaliyah2016-02-27
如果機率是前20 然後最後應法都正確的話 就算找出鬼手沒錯
Anthony avatarAnthony2016-03-02
就這些完全資訊公開的棋類遊戲來說,最佳解都是被證明存在
Steve avatarSteve2016-03-04
的啊,當然最佳解可能不是唯一的
Candice avatarCandice2016-03-05
至於鬼手只能靠暴力法找這個論述你講得有點果斷,我不同意
Barb Cronin avatarBarb Cronin2016-03-08
我說的鬼手只能靠暴力解是以目前的演算法作為基礎的
Wallis avatarWallis2016-03-12
以目前發展的演算法 鬼手要出來的話必須靠暴力搜索來
Rebecca avatarRebecca2016-03-14
"找到" (並不是學到) 當然科技進步那麼快 說不定兩年後新
Gilbert avatarGilbert2016-03-18
的演算法發表出來也是有可能的
Zenobia avatarZenobia2016-03-22
我是覺得以目前這個演算法就有機會打敗人類頂尖了 Google
Andrew avatarAndrew2016-03-26
並沒有想要把圍棋AI變成神 等到目前這個AI的棋力比頂尖棋
Andrew avatarAndrew2016-03-27
手強一子後這個象徵性的研究項目大概也會結束 接下來會研
Lydia avatarLydia2016-03-30
究的可能就只剩對圍棋有興趣的 要組織二三十人有AI知識的
Zora avatarZora2016-03-30
研究者是不太可能的
Sierra Rose avatarSierra Rose2016-04-04
我認為人和機器行棋中目的都是在於“有效率的搜尋到較佳的
一手棋”。至於你所謂“學到”和“找到”到底區隔在哪?我
不是把AI當神,而是認為不必把人的“學習”當成神聖的詞彙
,套在機器上面好像就有種抗拒感。
Xanthe avatarXanthe2016-04-07
我非常同意你所說的"有效率搜索到最佳的一手棋"因為這以目
Irma avatarIrma2016-04-12
前的狀況下(例如機器資源配置 秒數設定) 所能得到的最佳手
Margaret avatarMargaret2016-04-15
鬼手有點像是唯一一手 神之一手這樣 想要強調的是AI沒有
Iris avatarIris2016-04-18
那麼強 不要把那麼神聖的任務放在他身上
Joe avatarJoe2016-04-20
AI沒辦法達到唯一的一手是很正常的 也不要因為這樣就覺得
Leila avatarLeila2016-04-23
人類最終還是比較有創造性啊什麼的 然後去排斥AI
Mason avatarMason2016-04-27
最近看到有些論壇把AI神格化或是妖魔化感覺都不太恰當
Dora avatarDora2016-04-29
噢 我對把學習這個詞套在機器上一點也沒有抗拒感
Victoria avatarVictoria2016-05-01
我把學到跟找到兩個詞做一下區別只是區別用在AlphaGo的演
Kama avatarKama2016-05-01
算法上面 以Deep Learning找到鬼手是不可能的 但如果用傳
Jake avatarJake2016-05-05
統硬爆搜索的方法就有可能 但因為硬體運算速度限制
Zora avatarZora2016-05-06
所以目前很難實現職業棋手所謂的鬼手吧
Frederica avatarFrederica2016-05-11
好像越講越不清楚 學到=機器學習統計得出 找到=用傳統搜索
Catherine avatarCatherine2016-05-14
@ztdxqa 我只覺得你把AI(或說學習)的範圍過度狹義化了。
Sandy avatarSandy2016-05-16
然後再說一次,你認為學不到鬼手,這個結論太果斷了。
Blanche avatarBlanche2016-05-17
先不提我前面有提過確實有研究就是針對找出稀少有意義的
Yuri avatarYuri2016-05-18
Pattern(雖然目前應該是並沒有圍棋的AI在使用,這比較常
見於Frequent Pattern一系)
Dorothy avatarDorothy2016-05-22
我只要把學習的條件改為「越稀少但是有贏過」的下法,就能
學到一大堆鬼手了。雖然相對地也會學到一大堆垃圾下法,導
Erin avatarErin2016-05-23
致這個AI整體來說可能很爛,但我要表明的是「現在的學習方
法一定學不到鬼手」這個結論是不正確的
Yuri avatarYuri2016-05-27
而當中如果有針對性的設計,因為它可以用帶有亂數的自我對
Ursula avatarUrsula2016-05-30
局進一步學習,學出鬼手並非徹底不可能的事,只是我強調「
Queena avatarQueena2016-06-03
這是需要一些額外特別設計來支援」,它必須撥出一個比例的
運算資源來處理稀少著手。
Puput avatarPuput2016-06-07
然後「AI沒辦法達到唯一的一手是很正常的」這句話也很詭異
Enid avatarEnid2016-06-10
就是了,因為就現在而言AI算不清的公開資訊棋類,人類也都
算不清XD
Ida avatarIda2016-06-12
但很多人類也算得清的棋類,AI一樣都能學到唯一必勝的下法
Elvira avatarElvira2016-06-16
恕我見識淺薄 我確實沒聽過 frequent pattern這類型的演算
Una avatarUna2016-06-17
法(跟naive bayse類似?)所以也不清楚發展到哪裡 如果他能
Mary avatarMary2016-06-19
用在圍棋AI上且能確實學到鬼手會是很大的突破 那這可能會
Bethany avatarBethany2016-06-23
是繼Deep Learaning RL又一大進步吧
Hedwig avatarHedwig2016-06-25
不過以目前 我所知道已發表的演算法(蒙地卡羅搜索CNN RL)
John avatarJohn2016-06-27
我實在看不出要怎麼學到職業棋士所認為的鬼手 大頭鬼這種
Poppy avatarPoppy2016-06-28
常用的當然是學得出來
Rebecca avatarRebecca2016-07-01
處理稀少數據確實是學界一直在努力奮鬥的目標 但目前似乎
Franklin avatarFranklin2016-07-05
沒有一個很有效且通用的法(就我所知) 找到鬼手這種機率很
Olga avatarOlga2016-07-08
小 可能一百場職業棋譜也找不出一手的數據量 我覺得很不太
Ethan avatarEthan2016-07-10
容易辦得到 尤其是以機器學習這種方法來實現
Vanessa avatarVanessa2016-07-12
至於你說人類算得清機器也算得清唯一必勝的下法 我覺得他
Freda avatarFreda2016-07-14
用的算法一定是brute force 圍棋跟棋類相比 就是以目前的
Margaret avatarMargaret2016-07-15
圍棋跟其他棋類相比 就是以目前的硬體效能 還不能用暴力法
Freda avatarFreda2016-07-17
不能說國際象棋可以找出唯一解 圍棋就可以 又如果人類都算
Doris avatarDoris2016-07-18
不清 你又如何評斷電腦算得清呢?(暴力解法除外) 所以我認
Enid avatarEnid2016-07-22
為這是假議題.
Rae avatarRae2016-07-25
電腦贏人類 應該是不需要鬼手就可以贏了(最多三年吧@@)
Oliver avatarOliver2016-07-26
你的brute force到底是多brute?難道涉及到樹的搜尋都被你
歸類為brute force?那人找出鬼手時如果用上一手手排除的尋
找,也要被你認為是brute force?好吧!那你對了,deep lea
rning 的確不是用來取代搜尋而是輔助搜尋,不用樹的搜尋而
解類似賽局概念的問題我還沒想過有這種可能性,無論是人或
機器。
Madame avatarMadame2016-07-30
你說的學不到鬼手其實是建立在一個前提上,就是不能為了學
William avatarWilliam2016-08-01
鬼手而多學垃圾手拖累棋力。這叫是不為也,非不能也。
Emily avatarEmily2016-08-02
然後我還是要說你沒有搞清楚你講出「AI沒辦法達到唯一的一
Rachel avatarRachel2016-08-07
手是很正常的」這句話到底有多不嚴謹XD
Kama avatarKama2016-08-08
我並沒有否定「現在的AI,很難在圍棋上得到絕對最佳解」,
Cara avatarCara2016-08-09
當人類跟AI都算不清時,你講那句話根本沒有論證任何高下的
效果,特別是你句子還沒有指定圍棋XD
Leila avatarLeila2016-08-09
然後鬼手也跟最佳著手一點關係也沒有,反而跟人類的思考比
Ina avatarIna2016-08-12
較有關,鬼手並不一定要是最佳著手,只要對人類來說是出乎
Bennie avatarBennie2016-08-13
意料,導致後續取得利益就可稱之,而要學到這種著手只要調
Ethan avatarEthan2016-08-13
整評估方式就有機會將之納入,只不過會同時也學到很多垃圾
手而已,並非學不到。
Damian avatarDamian2016-08-17
鬼手被算清後,它就可能會變成標準的妙著或其實是應對得當
Sarah avatarSarah2016-08-18
就沒那麼好的下法,而相對於人類使用大量研究來證實這些東
Necoo avatarNecoo2016-08-19
西,AI也可以利用大量帶隨機性的模擬對局來進行「研究」,
這其中唯一的問題就在於鬼手的稀少有可能導致AI一開始就沒
Barb Cronin avatarBarb Cronin2016-08-22
有打算把它列入需要花運算資源去驗證的範圍內。因此,只要
Elma avatarElma2016-08-25
這邊做些設計,讓鬼手有可能進入被模擬對局驗證的範圍即可
Frederica avatarFrederica2016-08-29
。當然如上面一直強調的,危險性就在可能讓很多垃圾下法也
Elizabeth avatarElizabeth2016-09-01
進去搶奪運算資源,甚至劣幣驅逐良幣,這跟灌進大量低棋棋
Ursula avatarUrsula2016-09-04
譜結果越學越差是某程度上相似的狀況。
Ursula avatarUrsula2016-09-08
賽局理論的話,事實上解賽局理論更需要窮舉,因為需要得到
Joseph avatarJoseph2016-09-08
完整的pay-off table......XD
Linda avatarLinda2016-09-10
而且事實上賽局理論的分析在某些情況還是會使用樹狀展開處
Carolina Franco avatarCarolina Franco2016-09-13
理的,不管用樹狀或矩陣式,目標都是窮舉所有選擇對雙方的
價值