Alphago 離圍棋之神多遠 ? - 圍棋

Hedy · 2017-05-28

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剛寫文時突然有事手殘眼花搞成誤按誤發在此先行致歉。

假定 Alphago 或後面的AI 不斷進化 , 不知還要進步多少才能

達到終極圍棋或我們說的圍棋之神的境界 ? Alphago要退役

後面就看其他圍棋AI的發展了。

日本古代有棋手說以砍頭為注的話受讓4子就敢奉陪,
跟最新版的 Alphago 不知高手們覺得要被讓到何種程度就有把握
勝算破5成以上?

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圍棋

All Comments

Carolina Franco2017-05-30

是時候廢除職棋九段封頂制了大家一樣強只是自欺欺人而已

Agnes2017-06-01

除了廢除封頂，也要有降段

Lucy2017-06-03

三顆以上

Ethan2017-06-04

週經文，5/24才被問過

Ivy2017-06-06

高川(真正的高川)說讓九顆也不敢下

Hardy2017-06-11

我lag了~~

Elizabeth2017-06-12

以前我還以為大李的全盛期已離圍棋之神不到一先了~~

Edwina2017-06-14

黃士傑受訪時說每個月都看得到AG的進步，所以AG離神都還有

Michael2017-06-17

其實我們都看不到

Frederic2017-06-21

明顯距離

Hedwig2017-06-22

只要存在某個貼目，alphaGo自我對戰的黑白勝率無法到95
：5那麼懸殊，他就沒資格靠近神

Audriana2017-06-26

等訓練AI一陣發現AI沒太明顯進步了也許可以說接近了某個極
線，學習曲線理論上是會越來越平緩的

Edward Lewis2017-06-29

但AI到了的極限又有多接近神好像也難講

Emily2017-07-01

像現在貼7.5目，人類黑白勝率大致相近，就可推知離神超
遠

Zora2017-07-02

樓上的意思我能理解，如果黑貼7.5目是過重的話

Callum2017-07-06

那白棋的勝率應該會在九成以上，因為他已經可以算到
終盤極大部份的變化了

Anonymous2017-07-09

假設先行優勢是5目，圍棋之神要做到貼5.5目白全勝，貼4.
5目黑全勝

Quintina2017-07-11

圍棋之神就是窮舉法，但窮舉圍棋變化就連量子電腦也難

Emily2017-07-12

個人覺得有到九成以上，那對我而言就是圍棋之神了

Genevieve2017-07-16

你是說只要貼目稍不平衡棋神就能讓某邊勝率100%的意思

Liam2017-07-19

是這樣理解嗎?

Candice2017-07-21

是啊

Daph Bay2017-07-25

先手必勝, 先手必和, 先手必負. 猜完先就決定勝負者為神.

Kelly2017-07-29

不過貼目不可能平衡的現在白棋勝率75% 所以還不算神

Lydia2017-08-02

如果AlphaGO訓練到最後單邊勝率100%就能叫神了?

Doris2017-08-02

黃博士說alphago每個月都還在進步，所以有可能100%

Margaret2017-08-02

單邊勝率100是必要條件，不是充分條件

Robert2017-08-04

代表未來絕藝或zen團隊有按照論文做的話，要達到目前

Franklin2017-08-08

master的強度也是有可能的，還沒看到極限

Rae2017-08-13

不是說要弄個不吃人棋譜自學的版本不知有沒有再做了

Margaret2017-08-17

這次的AG就是不學人類棋譜不是??

Ophelia2017-08-22

用上一版的AG來教這版的AG，這版用的棋譜是上一版的AG

Gary2017-08-24

還是有人搞不清楚，這版本是自李世石版本自我對奕而來

Kristin2017-08-27

但李世石的版本是有參考人類棋譜的。

Sarah2017-08-30

就是說有人類血統但基本上還是個外星人

Rebecca2017-09-02

想看沒參考純自學會不會真的下成外星人圍棋

Victoria2017-09-04

純自學的話開盤定石會形成非常慢不是合理的做法

Belly2017-09-06

他是一個學很快的機器，但你基礎不教他要他瞎子摸象他可能
幾年也進步不到人類頂尖。但也許另闢蹊徑時間夠長有另一套

Victoria2017-09-09

自學有個缺點是錯誤可能會被保留或放大因為沒人跟它講
它可能永遠不知道那邊是錯的可能還會擴大

Linda2017-09-13

嗯沒錯

Jacob2017-09-16

神奇的領悟也不一定

Doris2017-09-17

自學錯誤被保留或放大不太可能，除非下錯還能贏..

Anthony2017-09-21

要看你怎麼定義，如果自己沒用棋譜，下贏有學棋譜的人

Una2017-09-24

這樣也算學習人類棋譜的話，那不管幾代AG都不可能達到

Kelly2017-09-29

不用人類棋譜的方式

Cara2017-09-29

怎麼不可能兩邊都用錯的方法下棋啊當然其中一邊會贏

Kama2017-09-29

自學錯誤是很有可能的，但是以現在這種基於人類棋譜衍生的
人工智慧，說不定人類也沒辦法找出錯誤之處 XD

Irma2017-10-03

不過印象 DeepMind 團隊有在對局中製造一些雜訊干擾試圖讓

Edith2017-10-06

自我學習的過程盡量不要有這種區域最佳的問題，細節就
不得而知了

Annie2017-10-10

說的好，還有很大的距離

Tracy2017-10-13

我覺得還有三子左右圍棋這水太深了

Oliver2017-10-15

目前窮舉法都算不完所以一定有變強的可能

Zanna2017-10-19

人類的話跟AlphaGo大概兩子以上三子未滿五成勝率吧跟柯
潔第二盤看到點希望

Steve2017-10-20

DeepMind有說過，他們在AlphaGo的模擬對手中有刻意加入反

Agnes2017-10-21

AlphaGo，專門選擇AlphaGo不太會去選的著手

Hedy2017-10-24

用這種方式來減少徹底走偏然後有些著手幾乎沒有評估到的情
況，這也算是李世石戰神之一手給他們抓出來的問題之解決案

Necoo2017-10-26

但我覺得軟體實力大概就這樣了吧 google 也不會再研發了
現行CNN based演算法一定有極限不會超出現在alphago太多
缺少世界頂級科學家的幫助再突破的機會很小

Elizabeth2017-10-30

D大說的是GAN吧這一年大家都在玩GAN

Agnes2017-11-02

也不完全是，因為AlphaGo並沒有需要區分是否人類著手或是

Jacky2017-11-02

AlphaGo著手的這種需求，我覺得基本概念上不太像，雖然實
做可能有些部分是相通的

Belly2017-11-05

主要是GAN是要盡量「像」某個目標讓判別猜不出來，讓生成

Eden2017-11-06

跟判別同時進步，不過AlphaGo是讓生成中加入「盡量不像」

Hedwig2017-11-07

的部分來脫出局部最佳，硬要說比較像基因演算法的突變機制

Rosalind2017-11-07

，用人類的說法就是故意出定石書裡沒有的變化讓他解題XD

Hazel2017-11-08

原來如此超期待AlphaGo的新論文！

Jacky2017-11-12

段位制早就不是實力指數了吧

Skylar DavisLinda2017-11-17

一些關於anti-AG的討論 https://goo.gl/tqL5hm

Zenobia2017-11-17

不是gan吧聽起來比較像RL的Q-learning裡面的explore

Jack2017-11-18

and exploit的explore的部分順道一提的話之前Deep
mind做AlphaGO讓他玩打磚塊就已經在實作Deep Q L

Frederica2017-11-21

如果是人類早就封神了

Isabella2017-11-23

對，應該不是GAN

Alphago 離圍棋之神多遠 ? - 圍棋

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