AI勝率一邊倒,不可傳遞比較僅供參考 - 圍棋

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如果從上帝視角來看圍棋

棋盤上每一個點都可以標上一個大於或等於零的數字

那個數字表示這一手棋下完後,雙方照最佳下法下完會損幾目

零就是最佳解,1就是相較最佳虧一目的下法



雖然我們不知道盤面上的數字是多少

但是從這個觀點來看比較容易理解原文中「不可遞移」是什麼意思

(下面的數字只是比喻,請大家不要認真)



一個棋手下了很多盤之後

從上帝視角來看,他會有一個平均值,來表示他一手棋平均虧了幾目

業餘棋手可能是10+,職業棋手可能是2左右

數字越小就越強

但是就算是實力略輸一籌的棋手還是有可能贏實力較強的

所以我們將標準差的概念放進來,就用常態分佈就好,取兩個標準差

一個棋手的棋力用 x ± y 表示

x 表示平均棋力 y 表示約 95% 的棋步的虧損值會落在這個範圍

在這個模型下

A 是 10 ± 3

B 是 11 ± 2

雖然A強於B,但是B還是有一定的機率贏過A



AI 和人類的差別在於 AI 的標準差非常小

強到一定程度的AI不會像人類一勺送N目,每一手的價值非常穩定

假設柯潔是 1 ± 0.1

那麼AlphaGo Master之後的版本可能是 0.8 ± 0.0001

標準差特小

原新聞中的不可遞移可以想像成這樣

絕藝最新的幾個版本的棋力

0.99 ± 0.001
0.98 ± 0.001
0.97 ± 0.001
0.96 ± 0.001
........

沒有成長很多,客觀而言絕不可能讓子,但是勝率逼近100%

如果每一手棋都是穩定的輸出,那麼將那微小的差距 * 100

100手棋後就會是巨大的數子

AI的穩定在這裡就變成了穩定的死亡

人類就不是這麼回事了,暴起暴落是常態

這也是為什麼棋賽之所以好看,而且機器互下無法取代職業棋手的原因

一局棋高潮迭起才有觀眾,名留棋史的不止是妙手,還有一堆勺子

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All Comments

Faithe avatarFaithe2017-12-19
簡潔 推一下
Tom avatarTom2017-12-22
我錯 固我在
Mary avatarMary2017-12-27
我勺,故好看
Yuri avatarYuri2017-12-30
我同意分先下的話一個版本對一個版本99%的勝率不代表可以
Daph Bay avatarDaph Bay2018-01-01
讓子 但一個版本對另一個版本讓子下的話 如果還是99%的勝
Selena avatarSelena2018-01-04
率那參考價值就很高了 例如之前符合預期對絕藝指導的讓兩
Yuri avatarYuri2018-01-06
子對局
Caitlin avatarCaitlin2018-01-07
嚴謹來看 讓兩子棋雖然前半局(例如前50手)被讓的AI可能會
Elizabeth avatarElizabeth2018-01-11
全力以赴 但50手100手之後習慣性放一下水 讓子的AI就很有
機會一舉超前
Poppy avatarPoppy2018-01-12
人類到底跟AI差幾子(五成勝率)真的要實戰才能看出來
但偏偏頂尖棋士們因為面子都不下XDD
Caroline avatarCaroline2018-01-14
昨天棋王戰林棋王幾乎自停一手還能逆轉王元均老師
Agatha avatarAgatha2018-01-15
真的是打勺讓棋局更精彩XDDDDD
Jacky avatarJacky2018-01-15
@你的推測未必成立就是了,那個習慣性放水基本上是建立在
Caroline avatarCaroline2018-01-16
計算幾乎勝定的狀態下了,即便AI水準有差距,在中後盤已經
Christine avatarChristine2018-01-18
被算到勝定的情況下,說要因為放水而能一舉超前我覺得機率
不太大XD
Steve avatarSteve2018-01-21
目前水準以上的AI如果出現領先緩手局面被逆轉,基本上應該
Carolina Franco avatarCarolina Franco2018-01-24
都是訓練出有特定很嚴重問題的模型了(大概就是李世石一勝
那種等級的問題)
Christine avatarChristine2018-01-28
不過你前半段說得倒是沒錯,如果AI之間能在不重新訓練的前
Valerie avatarValerie2018-01-28
提下讓子有八成以上勝率,那實力上的差距確實就比較明顯了
Quintina avatarQuintina2018-01-29
A強於B也是本篇故意留的勺子嗎 笑
我錯 誤解數字的意義
Isabella avatarIsabella2018-02-01
勺子與誤判 是人生的醍醐味XD