AlphaGO掀起圍棋界的大波瀾 - 圍棋

Irma avatar
By Irma
at 2016-03-11T12:52

Table of Contents



先說明我只是圍棋的門外漢,程式也只是略懂,

心中有些感想想分享,版主若覺得不適麻煩幫刪掉,感謝!





如果今天是一位學棋不過四五年十歲的天才兒童,

半年前挑戰樊麾贏了,半年後挑戰李世石下出一堆怪招還是贏了,

人們會如何看待這位十歲天才與圍棋的未來呢?

我想大多數人會更期待他能下出怎樣的棋而不是擔心棋界被壟斷吧。



我覺得大多數人對電腦的不信任是因為心裡想的是舊的演算法,

認為電腦只是會背一堆棋譜一堆定石,並在收官時完美算子來下贏,

所有的勝負只是端看誰背的知識更純熟誰的官子計算更完美,

那圍棋充滿魅力的佈局與大局觀完全消失殆盡,這真的讓人沮喪,

但這兩盤很明顯的電腦並不是靠定石靠收官在贏棋,

反而是下出了人們意想不到的佈局棋局,

看似很差卻怎麼也無法針對其弱點給予一擊致命的打擊,

如果多了解這次人工智慧的背景越會了解它完全像人類思考,

只是他的學習能力是人類的數千倍他的體力也是人類的數十倍,

就像是一位真正完美無瑕的天才圍棋兒童一般,

他不但過目不忘而且還能自己跟自己每天對奕上千上萬盤並檢討。

對AlphaGO來說他也跟眾多棋手一樣靠著不斷模擬對奕在尋找神的境界呢。



最後來談談AlphaGO的出現可能造成的變化吧,

好的方面來看,就追求最好的一步棋來說,

電腦的出現可以幫助人們思考,

很多原先因為太複雜很難去考慮的中空落子問題,

可以讓電腦先去跑出幾個好的選點再來詳細討論與思考,

就像一位天才圍棋的誕生永遠都會革新讓圍棋界進步,

人們將會離一直追尋的神的境界又跨出了一大步,

同時這位天才棋士還是可以複製的,學棋的成本將大大降低,

不但可以複製連各種棋風都可以很輕易設計出來,

只要將最後贏棋目標目數提高自然會變得更加主動進攻,

人們將能更了解圍棋中複雜的面貌,厚薄優劣貼目多寡等等的。

壞的方面來看,未來職業棋士將何處而去?

如果不久的將來Google最後開發出來完整的圍棋教學分析系統,

每個人都可以輕易的用較低成本來學棋,

職業棋士最重要的生路會不會被機器取代?

連生存都很困難的情況下之後還會有人敢踏入圍棋界嗎?

另外既然人類學習效率比不贏電腦,會不會就失去學棋的目標,

未來追求圍棋中的最佳路徑將完全交給了電腦,

圍棋變成了一種休閒而不再是一種職業了。



除非能找到人工智慧演算法中的漏洞,

讓他的自我學習機制產生迴圈或是收斂急速趨緩的瓶頸,

不然圍棋界電腦完全征服人腦的時間遲早會來,

而且來的比大多數人想像的快太多了。

如果電腦帶來的圍棋界的毀滅,

我想這絕對不是開發者黃博士心中的願景,

所以我相信最終必能找到適當的解決辦法處理可能發生的困擾。


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Tags: 圍棋

All Comments

Ingrid avatar
By Ingrid
at 2016-03-13T01:03
先看李世石能不能贏一盤再來擔心也不遲
Irma avatar
By Irma
at 2016-03-14T14:09
以後GOOGLE可以開個AlphaGO盃不斷找職棋來挑戰這個頭銜w
Ingrid avatar
By Ingrid
at 2016-03-18T18:17
就算電腦下出很多精彩的下法,也是要人來解釋給大家
懂啊
Bennie avatar
By Bennie
at 2016-03-19T02:11
解說找siri好了w 不然找初音(欸
Sierra Rose avatar
By Sierra Rose
at 2016-03-19T09:26
開發者主要的用意並不是要下圍棋 圍棋只是用來衡量人工智慧的
William avatar
By William
at 2016-03-22T21:48
我覺得大家想太多了,人類有人類的世界,電腦有電腦的世
George avatar
By George
at 2016-03-25T04:21
一把尺
Annie avatar
By Annie
at 2016-03-28T11:23
界,設計程式是為了驗證目前電腦的能力,不然人類幹嘛還
Frederica avatar
By Frederica
at 2016-03-31T02:06
要比賽,就是在人類的比賽中追求人類的極限
Regina avatar
By Regina
at 2016-04-01T23:35
再來人類本來就有資質上的差異,師父領進門修行在各人
Jake avatar
By Jake
at 2016-04-05T22:32
目前AlphaGo的開盤和中盤棋步絕對都還不是最佳解
Olivia avatar
By Olivia
at 2016-04-08T20:48
AI針對可能落子的點個別根據權重給出分數,你要解
釋就只有自己去讀參數
Brianna avatar
By Brianna
at 2016-04-12T11:05
圍棋可以一直研究到黑不貼目的情況下必勝幾目 算清所
有變化
Callum avatar
By Callum
at 2016-04-16T03:12
問題在於 版上一票人都覺得AlphaGo中前半也都是最佳解
講的AlphaGo是窮舉什麼都知道一樣 說前半AG有問題
還要被嗆XD
Heather avatar
By Heather
at 2016-04-17T18:21
應該不是說AG有問題,而是人類對圍棋的概念有問題。
Anthony avatar
By Anthony
at 2016-04-20T09:52
若一個著手是當下勝率最高的,最能導致勝局,那對「必須
求勝才有意義」的圍棋來說,自然是當下最佳解,不論它的
形再醜,就是最佳解。所以是人類對圍棋的概念必須修正,
Anonymous avatar
By Anonymous
at 2016-04-22T02:12
,修正為「只要是為了求勝的著手就是好手」,而不是取一
個其他意義上的「最優著手」,不論是著重在形還是常用的
棋勢手順上。
Hedy avatar
By Hedy
at 2016-04-25T19:26
你的想法還是在窮舉上打轉 所謂最佳解自然是指對整盤局
從頭到尾來說
Agnes avatar
By Agnes
at 2016-04-27T22:37
這個最佳解不是對人類來說 而是以若能窮舉下來說
Annie avatar
By Annie
at 2016-05-01T18:47
這不是在說窮舉,而是在說AG對勝率的計算上,對AG而言能
力上能做到的最佳解。
Jacob avatar
By Jacob
at 2016-05-05T14:59
目前的電腦做不到窮舉,人腦也做不到,所謂的最佳解都是
相對性的,只是阿發狗算出來的最佳,遠比人腦來得更佳。
Agnes avatar
By Agnes
at 2016-05-09T21:32
就是因為雙方都做不到窮舉 都下不出最佳解
所以你無法確認 到底前半盤 AG是不是有下錯
所謂的下錯 自然是指相對於窮舉 而不是只人類
Iris avatar
By Iris
at 2016-05-09T23:33
因為前半盤可下處更多 所以AG找到最佳解的機率較低
它只能找到它自己覺得的最佳解 但相對窮舉 不一定是最佳
所以它可能前半盤也損了 只是因為李世石 也不是窮舉
所以李也會下損 來來去去李就輸了
Delia avatar
By Delia
at 2016-05-10T06:51
但是版上給我感覺就是 AG連前半盤都不能質疑
質疑就先嗆你就算職九也不如電腦 閉嘴
Edward Lewis avatar
By Edward Lewis
at 2016-05-14T21:06
若是相對於窮舉,那就根本沒人知道AG有沒有下錯 = =
Hedy avatar
By Hedy
at 2016-05-17T17:03
這樣有什麼能質疑的?
你質疑再多,最後也是落得無法確定的下場,結果AG還是贏
了,若是我們弄錯了,AG真的沒下錯,那豈不是我們放過了
一個能獲得高度啟發與新視野的機會嗎?
Kyle avatar
By Kyle
at 2016-05-17T18:18
就是因為不知道對錯 才要質疑啊 若已經確定是對的
有啥好質疑
就是覺得「或許有錯」 所以才需要質疑跟討論
Poppy avatar
By Poppy
at 2016-05-20T10:29
棋局討論不是只看勝負好嗎...
你的說法就是 AG贏了 所以它整盤都對 簡單的二分法
Audriana avatar
By Audriana
at 2016-05-23T23:55
對阿發狗來說,棋局就是只看勝負啊
所以才說阿發狗帶來的衝擊的確不小。
Gary avatar
By Gary
at 2016-05-25T07:42
問題就在於AG的演算法求勝率最高,所以他的「每一手」相
對是對的可能性也是遠比李世石的每一手都來得高。
你這有點謬論了。人腦做不到窮舉,要怎麼探討每一手在窮
舉下的最佳著手?這根本就不可能啊!
Megan avatar
By Megan
at 2016-05-29T22:33
但是人類的討論 是想要探討每一手在窮舉下 可能的最佳下
你還是整個綑在一起 覺得「每一手」對
John avatar
By John
at 2016-06-01T19:30
如果把電腦想像成一位神童,在還沒下贏他前他的下法就
Isabella avatar
By Isabella
at 2016-06-05T11:52
是目前所能知道的最好的下法之一(也許每一步都有三五種
不同的落點能得到相同的勝率)
Carolina Franco avatar
By Carolina Franco
at 2016-06-06T01:17
所以才有討論啊 大家試著討論想辦法接近啊
如果知道窮舉 就不用討論 因為不能窮舉 才要討論!!
Kelly avatar
By Kelly
at 2016-06-06T23:22
綑在一起的是你 @@ 人腦再怎麼討論就是沒有辦法窮舉,是
要怎麼反過去討論AG的哪一手是對是錯?
James avatar
By James
at 2016-06-10T16:47
窮舉需要時間資源去窮舉所有結果而判斷,這才有得討論
連窮舉的時間資源與能力,人腦都沒有,要怎麼討論?
這也是AG為什麼改用機率(勝率)去下的原因,不能窮舉的部
Mason avatar
By Mason
at 2016-06-12T10:37
發覺學程式的用賽局去想圍棋,學圍棋的用棋譜去想圍棋
Madame avatar
By Madame
at 2016-06-17T03:42
AG一定會算錯 因為那是演算法一開始就會出現的可能 但人
Aaliyah avatar
By Aaliyah
at 2016-06-21T02:18
如果能窮舉 它就直接告訴你現下這步棋怎麼下最佳 哪用討
Joseph avatar
By Joseph
at 2016-06-24T18:04
也一樣 也不是說AG不能質疑(例如的確有幾手邏輯上就知道
不是最佳選擇) 但是 有些對於AG下怪棋是不是差棋的判斷
Robert avatar
By Robert
at 2016-06-28T23:32
分就沒有討論的必要,也沒有處理的必要,直接改用勝率判
斷即可。
對,AG的確「還沒」找到最佳路徑,但可怕的是人腦可能連
Vanessa avatar
By Vanessa
at 2016-07-02T00:16
AG本來就不是已經找到最佳路徑了,他只是用MC法不斷自
Harry avatar
By Harry
at 2016-07-05T13:50
今天老師出題 給了答案 還用討論嗎
是老師不給答案 大家才要討論不是嗎
Donna avatar
By Donna
at 2016-07-07T14:47
卻是建立在過去人下圍棋長久累積的觀念上 而你同樣就肯
定這些觀念就一定只靠勝率判斷的解更接近最佳解?
Kyle avatar
By Kyle
at 2016-07-09T21:25
我鍛鍊後得出的最佳勝率的步法,如果你覺得那步很差請
提出有效的攻擊手段,左邊的一坨龍看似會虧很多,結果
Callum avatar
By Callum
at 2016-07-12T02:01
AG找到他的路徑的理由都無法理解。
上帝才有辦法秒給答案,人腦無法啊,既然最後都不知道答
Isla avatar
By Isla
at 2016-07-13T21:24
所以才要討論啊 人類試圖討論AG的路徑
Kelly avatar
By Kelly
at 2016-07-16T22:03
案,討論AG有沒有答對,這豈不是五十笑百?
....。人類不能窮舉卻要去討論上帝窮舉後的下法?
你不能夠到宇宙之外的空間卻要去揣測宇宙外的世界長怎樣
Quanna avatar
By Quanna
at 2016-07-21T20:07
然後討論AG可能在哪邊偏離了上帝的下法
如果連討論都叫五十笑百 那人類可以停止思考了
Freda avatar
By Freda
at 2016-07-25T19:11
AG用了黑37莫名其妙的一手,最後即使讓頂尖棋士來攻也
Edith avatar
By Edith
at 2016-07-26T04:49
你現在的想法就是 電腦最強 人類不要想了 想不贏
Belly avatar
By Belly
at 2016-07-27T03:11
沒錯 所以局域是可以知道AG偏離上帝多少 但中前盤根本
幾乎不可能 因為人自己也不知道過去的觀念是不是真的比
較接近最佳解 沒有一個判斷基準
Charlotte avatar
By Charlotte
at 2016-07-30T05:30
?這也太玄妙而毫不實際了吧?
人類不是要停止思考,而是該去思考為什麼AG運用了較佳
的思考運算後得出的路徑和人類得出來的不一樣。
Charlotte avatar
By Charlotte
at 2016-08-04T02:23
沒讓AG虧多少,我們要去想那一坨龍是否真的很虧?
Enid avatar
By Enid
at 2016-08-07T10:57
為什麼「那一手勝率較高?」這才是人類該思考的。
不斷追求「較佳解」(AG解),才能更接近上帝啊。
因為AG只會選擇勝率當下最高的一手,自然是較佳,人類能
Ophelia avatar
By Ophelia
at 2016-08-09T00:07
你還是用了「較佳」一詞
那一手勝率並不是較高 而是AG覺得較高 它沒法窮舉
它沒法窮舉 所以你不能知道它是否漏算掉最佳解
Necoo avatar
By Necoo
at 2016-08-13T09:08
AG 也不一定較佳, 也許李壓力太大有點失常也是有可能 (?
Ula avatar
By Ula
at 2016-08-14T08:35
永於止盡選擇當下勝率最高的著手?
不論那是不是最佳解,那顯著都是人腦無法計算出的較佳解
,只要人腦能進步到AG階段,能找出較佳解,就能更接近最
佳解,不是嗎?
Charlie avatar
By Charlie
at 2016-08-15T16:46
所以人類在討論AG在哪邊可能漏掉最佳解
同樣 人類也會反思 李 是否在哪邊可能漏算最佳解
你怎麼知道是比人類較佳 我都說它可能漏算最佳解
Lily avatar
By Lily
at 2016-08-16T11:47
可能剛好人類那邊就是能算出最佳解
下棋就是比兩方漏算最佳解比較少次
人類不是不可能 而是比較不能 但你也不知他是否剛好算對
Michael avatar
By Michael
at 2016-08-18T10:45
因為人類不可能找出最佳解啊 = = 人類能窮舉嗎?
人類不能窮舉,你怎麼知道人類剛好就是能算出最佳解?
你是詭論了。你都說人類不能窮舉,你怎麼判斷人類哪一次
George avatar
By George
at 2016-08-21T06:47
的確應該討論是否遺漏最佳解 但是我想很難找到一個好的
方法來討論中前盤的情況 因為過去累積的圍棋常識也不能
證明更接近最佳解
Hedda avatar
By Hedda
at 2016-08-26T01:08
.......千年棋譜+3000萬場自我練習 我比較相信AG啦
Elma avatar
By Elma
at 2016-08-30T04:17
下的著手是最佳解?你根本不知道答案,你怎麼說哪一手是
下對了?
人類不是比較不能完成窮舉,是「完全不能」好嗎?
既然你都不知道答案,何來對錯?你又怎麼知道哪一手「人
類剛好下出最佳解」?
Kumar avatar
By Kumar
at 2016-09-03T10:04
就是不知道 所以才有討論的空間 你要我講幾次
我都說「猜」對了啊
Elma avatar
By Elma
at 2016-09-04T15:31
沒人懷疑有討論空間 問題是這種討論幾乎沒有意義 要我們
Michael avatar
By Michael
at 2016-09-05T23:32
等一下…你不知道答案,你怎麼知道人類猜對了?
你得先知道答案(窮舉),你才能知道人類剛好猜對了。
好,所以答案只有上帝知道,你也不知道人類哪一手正好猜
到了,不是嗎?
Necoo avatar
By Necoo
at 2016-09-09T11:18
說幾次呢? 就算討論了 你也不可能知道答案 因為同樣的
過去累積的常識也不一定可以被信賴
Gilbert avatar
By Gilbert
at 2016-09-10T14:17
棋盤300多個點 上帝知道有個最佳解 人類有可能剛好放對
然後人類雖然不知是最佳解 但擺一擺覺得 好像很不錯欸
Elma avatar
By Elma
at 2016-09-14T04:01
以前的判斷方法就是勝敗論, 所以人類可以說解比電腦好
Caitlin avatar
By Caitlin
at 2016-09-15T19:46
然後AG擺在不同點 人類擺一擺覺得 好像沒剛剛那點好
這時人類難道不能說AG剛下的 好像不是最好嗎???
Ida avatar
By Ida
at 2016-09-17T20:51
客觀來看都是AG比較有可能對啊 就算都是用猜的
John avatar
By John
at 2016-09-19T11:12
那說到底,也只是一群盲人摸象,然後說「AG好像下錯了」
,但客觀來看,AG擁有比較高的運算力、比較強的勝率判斷
,不管怎麼客觀來看,AG都是最有可能「正好猜對」上帝給
的答案那個「人」不是嗎?
Robert avatar
By Robert
at 2016-09-24T03:01
結果阿法狗也是同樣的方法不是 擺一擺照樣獲勝 結果你
卻覺得這不代表甚麼
Belly avatar
By Belly
at 2016-09-24T17:59
結果「人類」反而要去討論最可能猜對上帝答案的AG給出的
那一手「是錯的」???????
我直接這樣問啦:普天之下有哪個職棋能比AG猜得更準的?
Erin avatar
By Erin
at 2016-09-28T19:49
事實就是客觀條件下AG比較可能猜對 很難理解嗎
Anonymous avatar
By Anonymous
at 2016-09-29T21:51
最可能 不代表一定 這就是討論的意義啊
David avatar
By David
at 2016-09-30T14:54
所有職棋都沒有AG「一台機器」猜得準,這有討論的意義?
你用人類比較低的思考能力、比較低的判斷力,去討論比較
高思考能力、能完全理性判斷局勢的AG給出的勝率解?
Freda avatar
By Freda
at 2016-10-02T13:46
整盤棋下來自然是AG猜對較多次 但不代表「整盤每一手」
都是AG猜對
Necoo avatar
By Necoo
at 2016-10-03T19:38
只要有猜錯的機率在 人類就能討論 這也是在幫AG啊
現在你就是結果論 贏了 就覺得「每一手」都猜對
但我是再說 可能AG不是「每一手都對」
Frederica avatar
By Frederica
at 2016-10-06T08:54
以前有個笑話 古代中國百姓不知道皇帝鼻子有多長
所以就有人訪問全部中國人 得出平均 這樣就是正確長度嗎
Catherine avatar
By Catherine
at 2016-10-10T03:19
問題就是人類猜對的機率遠低的多啊,你用猜來「錯誤機率
很高的答案」去討論一個「猜對機率高的答案」可能是錯的
???這就好像一群考30分的同學在討論考95分的同學唯一
Belly avatar
By Belly
at 2016-10-10T22:00
但現在風氣就是 連質疑「每一手都對」都不行
大家都當AG是窮舉一樣
不會好笑啊 如果AG真的想成為上帝 這5分不是就很重要嗎
而且這5分的那題 說不定就是有比較笨的人答對
Charlie avatar
By Charlie
at 2016-10-11T23:40
錯的那題是錯在哪裡,這不會很好笑嗎?
一群考30分的同學去討論考95分的同學唯一錯的那題,能討
論出什麼正確答案,我是覺得很有趣啦 xd 畫面上很有趣。
Una avatar
By Una
at 2016-10-14T06:59
對google來說很重要啊,但以30分同學的能力,不可能猜得
到那5分題的答案是什麼啊 xdd
因為那5分的答案只有上帝知道,30分的同學找不到上帝問
,過去的得分率又低,連95分的同學都答不出來,30分的同
Leila avatar
By Leila
at 2016-10-17T07:37
重點是相較於AG的演算經驗 你的討論有多少價值
Ingrid avatar
By Ingrid
at 2016-10-21T17:41
沒有人說 AG 是上帝啊 XD 可能連 80 分都沒有呢
Connor avatar
By Connor
at 2016-10-23T05:34
當然可以質疑 但這種質疑除非是邏輯上可以證明是不利的
Hardy avatar
By Hardy
at 2016-10-26T23:21
現在就是大家連討論那5分那題都不行 直接說啊你笨 閉嘴
Wallis avatar
By Wallis
at 2016-10-28T21:47
以 AG 的算法當然不會是每一手都對 要贏棋也不需要這樣
Elvira avatar
By Elvira
at 2016-10-30T07:55
學能答出正確解答的機率自然也遠比95分的同學低。
這不難理解吧?(笑
同意Amuro大。這種質疑終究是竹籃打水一場空。
Anonymous avatar
By Anonymous
at 2016-11-01T08:24
否則沒甚麼意思 終歸到底 過去建立的圍棋常識也只是追求
Ingrid avatar
By Ingrid
at 2016-11-03T16:50
最大勝率 沒有一個標準告訴大家到底是AG還是過去常識的
選擇才是最佳解 充其量只是因為雙方計算力與考慮基準不
盡相同
Joseph avatar
By Joseph
at 2016-11-07T15:01
因為無法窮舉的人類無法完成比AG更精確的判斷,這種討論
也只能建立在低階次(不精確)的討論上,有啥意義?
除非所有人(職棋)都擁有和AG同等的判斷力和運算力,否則
也得不出更高層次的見解(勝率更高的見解)。
Aaliyah avatar
By Aaliyah
at 2016-11-08T17:19
但在答錯的5分在自圓其說 說AG這5分也寫得很不錯
我們30分的也該學習 這不也怪?
Erin avatar
By Erin
at 2016-11-10T21:17
關鍵在於爭執那5分沒有意義啊 下圍棋是要贏 不是得滿分
Edith avatar
By Edith
at 2016-11-15T19:08
不怪啊,因為95分給出的答案是比較接近上帝的答案的。
只要我們循95分同學的作答方案去學習,自然就能更接近上
帝,補足中間65分的差距。
Oscar avatar
By Oscar
at 2016-11-18T09:01
但不能否認 我們還是有討論跟質疑那5分跑哪去的權力啊
Candice avatar
By Candice
at 2016-11-21T22:37
我們有啊,只是沒什麼意義,也沒什麼實效。
竹籃打水一場空徒費力罷了。
對咩,你都只能說也許,但不知道這也許的可能性有多高。
Sandy avatar
By Sandy
at 2016-11-26T00:30
前盤也許AG被扣了5分 結果後盤李被扣了10分
最後李輸了 總不能就直接說AG完全沒被扣分啊
Andrew avatar
By Andrew
at 2016-11-28T06:22
AG解的好處是,它給的「也許」的可能性是最高的。
換言之,AG解的確是目前最接近上帝解的「較佳解」。
不是一定是錯的,而是「非常可能是錯的」。
Caroline avatar
By Caroline
at 2016-12-03T02:15
我沒有說一定 但版上就是連討論都不行 直接說你比AG笨
講得一定也是錯的
Elizabeth avatar
By Elizabeth
at 2016-12-06T05:12
而且你也沒有任何根據可以證明「你是對的」。
既然你不能證明你是對的,你又非常可能是錯的,我為什麼
要相信你的看法,而不去相信「比較有可能是對的」的AG解
Rae avatar
By Rae
at 2016-12-09T21:59
我不覺得是「非常可能」 頂多是「有一些」可能
但我們也沒有依據說AG 一定是對的
既然AG沒有一定 就有討論它可能錯在哪的空間
Andrew avatar
By Andrew
at 2016-12-14T03:00
職業棋士想贏 AG 的話, 朝這個想法下去思考就對了
Harry avatar
By Harry
at 2016-12-16T16:46
當然不只討論AG 人類自己的下法也要討論
Hardy avatar
By Hardy
at 2016-12-20T14:20
真的不知道在執著什麼 不在同個水平的討論就是沒意義
Necoo avatar
By Necoo
at 2016-12-21T10:00
AG解求當下最大勝率解,所以AG解勢必是「較可能是對的」
,AG下的那一手就是「最有可能正確的」,這不難理解吧?
Irma avatar
By Irma
at 2016-12-23T01:48
"討論它可能錯在哪的空間" 又來一個沒搞懂AG在算啥的
Connor avatar
By Connor
at 2016-12-24T17:00
b大 可看上面的討論 是在講相對窮舉
Margaret avatar
By Margaret
at 2016-12-28T04:53
真的 = = AG不是求最優解,是勝率最高解,先弄懂AG演算
法吧…
我指的是liaon大。
例如AG在101手時認為這個落子位置有95%的勝負,也就是說
Oliver avatar
By Oliver
at 2016-12-30T10:35
對AG來說圍棋只是一堆數字而已 運算後從裡面挑個大的下
Anonymous avatar
By Anonymous
at 2017-01-04T01:32

AG認為101手下那個位置「勝率最高」(最有可能是對的),
結果你反而要用人類下不出101手的程度去討論AG得出的勝
Noah avatar
By Noah
at 2017-01-07T04:23
以現在的電腦來說窮舉是不可能的 所以這可以當做不存在
Kama avatar
By Kama
at 2017-01-09T07:13
往另一個方向思考, 會造成的虧損的 AG 一定選不上
Eartha avatar
By Eartha
at 2017-01-13T11:31
率最高解(對的機率最高的解)為什麼有可能是錯的,我就不
明白為什麼了…
AG的演算法都告訴你101手的位置是最有可能對的了。(茶
Genevieve avatar
By Genevieve
at 2017-01-16T17:23
我覺得你還是沒搞懂我的意思.....
AG的選出最佳(窮舉)解的機率 從前面開始可能50%
Skylar Davis avatar
By Skylar Davis
at 2017-01-18T09:10
到最後可能達100% 不是整盤都是95%的境界
因為棋盤一開始是比較廣的
而假設人類是80%開始 到90%結束 那麼前面 人類是有機會
Daniel avatar
By Daniel
at 2017-01-21T06:23
我覺得兩位只是一直在Local Maximum跟Global Maximum的定
義上打轉啦XD
Kumar avatar
By Kumar
at 2017-01-24T12:18
損比較少 但是後面隨著盤面變小 AG選出最佳解的機率越來
高 但是人類還是會出錯 一出錯就輸掉了
但閣下卻是只看結果 認為AG贏了 整盤AG都是比較對的
Joe avatar
By Joe
at 2017-01-27T18:59
即便從前面50%一直升到95%,你也沒辦法確定人類在佈局階
段是不是有高於5成的判斷力吧?
這豈豈是你的假設不是嗎:人類在前盤比較有準確度。
Annie avatar
By Annie
at 2017-01-28T22:44
我可以接受AG比較聰明 但不能接受它整盤每一手都比較對
沒法證明不代表能直接否定吧 閣下的言論都是直接否定
Donna avatar
By Donna
at 2017-01-30T06:19
但你也沒有任何證據證明人類在前盤比較有準確度啊?
AG的演算法就是為了讓他每一手都比較對存在的啊 = =
Blanche avatar
By Blanche
at 2017-02-01T21:45
你的說法等於是直接在說「AG的演算法可能有bug讓他無法
一定下去比較對的著手」。
等一下,你有任何證據證明「AG在前盤沒那麼對」嗎?
Ivy avatar
By Ivy
at 2017-02-02T03:41
沒啊 我剛說了 它前面會比較「沒那麼對」 是後面才比較對
我的對錯 是在想對窮舉 剛剛已經括號了
Mia avatar
By Mia
at 2017-02-06T14:17
我覺得NaoGaTsu觀念有點錯誤,你因為贏了就認為它下的每一
手都相對勝率高這點有問題
Heather avatar
By Heather
at 2017-02-10T22:50
AG是隨機取樣 在盤面較廣時 出錯率較高是正常的啊
我是說 可能 沒有 必定
Emily avatar
By Emily
at 2017-02-13T07:33
你的論點已經完全假設了人類在前盤「必定」準確度比AG高
AG不能算是完全隨機取樣,他的取樣資料也是來自譜和自我
對戰的資料,換句話說,即便是在第一手,AG也已經有過去
Iris avatar
By Iris
at 2017-02-15T13:51
首先你需要定義一下每一手的勝率怎麼計算出來了,如果它計
Ula avatar
By Ula
at 2017-02-18T15:34
算勝率時用的背景資源有所偏頗,即便它算出來認為是最高勝
率的棋步,事實上不見得真的就是圍棋下的最高勝率棋步
Annie avatar
By Annie
at 2017-02-23T12:32
資料,去分析第一手下什麼位置的勝率是最高的。
對,ddavid。但人類所用的背景資源遠比AG來得小,不論是
Connor avatar
By Connor
at 2017-02-24T22:36
譜的量和自我對戰的經驗(或正式對戰的經驗),都讓人類沒
有辦法在大樣本統計的情況下擁有更多樣本數去得到比AG更
準確的勝率解。
ddavid,對,但AG不只有大樣本,還有精確的演算法,
Ursula avatar
By Ursula
at 2017-02-25T03:55
不是背景資源小就一定比較不正確好嗎?Data Mining中很容
Ethan avatar
By Ethan
at 2017-02-27T21:32
易因為noise或outlier就導出不完全正確的結論,這跟資料多
寡無關,而跟資料一開始的正確率有關
然後我不知道你為什麼會認為AlphaGo的演算法100%是更精確
Joseph avatar
By Joseph
at 2017-02-28T08:58
人類則是兩邊都沒有耶!(沒有大樣本、沒有精確演算法)
請問人類要怎麼在缺乏樣本優勢和演算優勢的情況下在前盤
得出較佳解?
Skylar DavisLinda avatar
By Skylar DavisLinda
at 2017-02-28T17:29
ddavid,分散式的AG從過去對單機版的70%勝率已提升到77%
代表AG自身也有修正背景資料導致估計錯誤的能力,才能不
斷提高勝率。畢竟,一場棋盤要勝,不可能光靠中後盤的強
Tristan Cohan avatar
By Tristan Cohan
at 2017-03-02T20:37
的演算法,這點相信你能給出一個「嚴謹證明」
William avatar
By William
at 2017-03-07T18:39
不要一直拿分散式對單機版這件事來做證明,拿自己當比較對
像始終是沒有公信力的,它只是提供了一個「在同演算法下計
Ethan avatar
By Ethan
at 2017-03-11T16:58
勢,尤其是AG是以自我學習(自我對戰),作為修正,中後盤
的強化能力以演算法來說的進步空間有限,顯示AG的進步是
更全面的。
Hedwig avatar
By Hedwig
at 2017-03-14T08:09
正因為分散式對單機的勝率有明顯提升,才足以作為證明。
ddavid,您有研究過類神經網絡演算法嗎?@@ 他不止依賴
演算法本身,也依賴不斷取得的新資料量去「進化」。
Rosalind avatar
By Rosalind
at 2017-03-16T07:17
算力可以幫助更快進化取得優勢」的說明而已XD
William avatar
By William
at 2017-03-16T13:57
分散式不是因為計算力比單機版優勢才得以進化的。
Rosalind avatar
By Rosalind
at 2017-03-20T03:27
我有點懶得細項談下去了XD 我完全不知道你為什麼會100%相
Daniel avatar
By Daniel
at 2017-03-23T21:19
信只要用那種學習方式就「每一手」都能必然更佳XD
Olivia avatar
By Olivia
at 2017-03-27T19:11
因為蒙地卡羅演算法的目的就是這樣啊 = = 不然呢
Selena avatar
By Selena
at 2017-03-30T15:55
這不是背景資料多、運算能力強、能自我進化就能保證的事情
你剛剛講的各個細項,都是對的,這些都是它的優勢
但這些優勢結合起來並沒有證明了那個結論。你如果說90%以
John avatar
By John
at 2017-03-31T22:28
AG演算法不一定會越來越優化,但兩盤棋局看下來優化到
超過人類是可以做這樣推斷的
Liam avatar
By Liam
at 2017-04-03T22:26
我不懂最佳是哪來的 從來都只有相對沒有絕對
Daph Bay avatar
By Daph Bay
at 2017-04-08T01:52
我的看法就是整體而言 AG得到較佳解機率比人類多
所以AG才會贏 但N一定要覺得是 整盤每一手都較佳
Emily avatar
By Emily
at 2017-04-09T01:48
上,我還能夠寬鬆地同意。但講到100%,你就必須確保以上的
每一個環節都是100%沒有問題的,它的資料沒有一點雜訊,它
Necoo avatar
By Necoo
at 2017-04-09T15:10
ddavid xd 你這樣等於在說蒙地卡羅運算法本身有問題 xd
Lydia avatar
By Lydia
at 2017-04-13T09:55
AG也不是用回推法找最佳解,而是效法人類多下幾盤棋依
Adele avatar
By Adele
at 2017-04-15T09:37
我是覺得直接推翻演算法本身蠻奇怪的啦 xd
ddavid我剛剛要說的就是這個啊 @@ 就算資料有雜訊,但依
AG的演算法(只求勝率)和完全理性的運作,它能做到將雜訊
Quanna avatar
By Quanna
at 2017-04-16T02:17
然後 判斷只要能超越人類大概就穩贏了
Dinah avatar
By Dinah
at 2017-04-18T22:42
照最終勝負結果形成經驗來慢慢推估出較好的一手
Odelette avatar
By Odelette
at 2017-04-22T23:02
的學習方法已經是最佳沒有進步空間,而且還要證明這個學習
方法給它足夠的時間必然能往Global Maximum邁進而不會停在
Liam avatar
By Liam
at 2017-04-24T02:57
的影響最小化而求得「當下」他能算出的勝率最大解,但人
類一遇到雜訊,尤其是在資料量、運算力和理性力都不如AG
的情況下,我不知道有多少職棋還有自信能推算出比AG更好
Catherine avatar
By Catherine
at 2017-04-26T21:05
Local Maximum。這當中有一項不完備,100%的結論就不可能
James avatar
By James
at 2017-04-29T23:40
下棋不就這麼回事 又不是真的能用窮舉了
Oliver avatar
By Oliver
at 2017-05-02T19:53
只可惜人類歷史上職業棋士能下出總合上億盤棋局就很不
得了了,但是AG可以用一年的時間自我對局上千萬局
Jake avatar
By Jake
at 2017-05-04T01:22
的一手就是了,因為人類就是「在先天條件上遠輸AG」。
Gary avatar
By Gary
at 2017-05-08T00:36
我正是不懂一個談論學術研究的人為什麼會如此輕易相信一個
演算法必然能得到最佳解,在沒有證明的情況下
Bennie avatar
By Bennie
at 2017-05-09T14:09
他的證明就是這兩盤AG贏啦 ...
Margaret avatar
By Margaret
at 2017-05-11T16:30
這個您要不要翻翻aja的論文就好,我解釋的不會比作者本
身清楚。
其實這東西就像電腦和人腦比十八位數的四則運算一樣啊..
沒有這麼難理解吧?
Oliver avatar
By Oliver
at 2017-05-12T01:33
以後如果真的進步到可以窮舉 alphago也會像笨蛋
Olive avatar
By Olive
at 2017-05-13T09:10
請你指出他論文中哪邊證明了他的演算法最終必能得到最佳解
Olivia avatar
By Olivia
at 2017-05-14T00:00
我沒說過能得到最佳解吧 = =
而是每一手顯然都比人腦解更有機率接近上帝的最佳解。
Linda avatar
By Linda
at 2017-05-17T15:03
演算法不一定會越來越優化啦,所以Google才開了這個局
Blanche avatar
By Blanche
at 2017-05-22T03:40
你的說法結論就是他的演算法必然可能得到最佳解才能成立,
Catherine avatar
By Catherine
at 2017-05-23T09:28
你自己沒有發現嗎?
「顯然」這個詞真好用啊,可惜這個詞一點證明力都沒有
Hazel avatar
By Hazel
at 2017-05-27T14:03
= = 何以見得?我要說的只有AG解比人腦解更接近上帝罷了
何以需要你幫我加上的那個前提?
Rachel avatar
By Rachel
at 2017-05-31T03:47
Google就是想驗證Deepmind能否優化到超過人類的水準
Skylar Davis avatar
By Skylar Davis
at 2017-06-02T15:53
類神經網路演算法很簡單 全都靠訓練
Rosalind avatar
By Rosalind
at 2017-06-02T21:52
這部分不需要掉書袋真的 = =
Edwina avatar
By Edwina
at 2017-06-05T20:44
你要證明每一手AG都必然比人腦更佳,你就必須證明:
1.人腦從沒下出最佳解過(即便運氣好),而電腦必然下更好
Sierra Rose avatar
By Sierra Rose
at 2017-06-08T12:01
你的一就不可能了 xdd
你在說的就是和我剛剛和L大說的是同一件事。
沒有人知道最佳解是什麼。
Charlie avatar
By Charlie
at 2017-06-09T12:53
類神經概念很簡單,如何讓他有效的初始值才是關鍵
Leila avatar
By Leila
at 2017-06-09T14:39
2.人類要是下出最佳解(即便運氣好),則電腦此時也必下同
樣的最佳解
這樣你才能證明100%電腦都下出更佳的棋步,但今天我沒看到
你證明了哪一項
Sierra Rose avatar
By Sierra Rose
at 2017-06-12T14:13
照你的說法,任何運算法都不能得到最佳解。
你和l大卡在同一個點上。
現在我們追求的不是上帝的那個解,現在沒人做得到,AG也
做不到,我們追求的只是「更接近上帝的解」。
Wallis avatar
By Wallis
at 2017-06-13T06:30
那在你連能證明什麼是最佳或更佳都不能的情況下,你居然可
Eden avatar
By Eden
at 2017-06-17T16:47
下棋不是只有一手 跟賭博一樣久了會回到平均
Ida avatar
By Ida
at 2017-06-19T21:01
以證明某者永遠比某者更佳?不覺得有點問題嗎?
我今天並不質疑AG可以下贏,我在質疑的是你說「每一手都更
Thomas avatar
By Thomas
at 2017-06-21T15:55
AG的演算法確保他的任務是「盡可能求勝」,但求勝的條件
必然必須建立在不能輸上,對是嗎?
換成人類的語言講,就是不能下出不利於求勝的臭棋壞手,
Adele avatar
By Adele
at 2017-06-23T11:31
所以人類要贏就是一百多手裡平均要壓過電腦
Rebecca avatar
By Rebecca
at 2017-06-26T13:01
好」這件事
下一盤棋並不需要每一手都更好就能贏,但你卻講成贏了是因
George avatar
By George
at 2017-06-29T05:19
這就是MC法的魅力阿,甚麼都不懂卻可以解決問題 XD
Ina avatar
By Ina
at 2017-06-30T00:27
想也知道很難 電腦不會出大錯但是人類會
Eartha avatar
By Eartha
at 2017-06-30T15:13
這導致AG的演算法讓AG的每一手出現臭棋壞手的機率是盡可
盡可能低的。
Tristan Cohan avatar
By Tristan Cohan
at 2017-07-02T15:15
為每一手都更好
「不能輸」不需要每一手都更好就能達成,一盤棋不是只有一
Puput avatar
By Puput
at 2017-07-06T02:11
= = 我什麼時候說AG下的每一手都更好?
我說的是AG下的每一手「勝率」更高。
Zenobia avatar
By Zenobia
at 2017-07-07T14:25
那是你誤解了我的意思。
對,人類要贏就是要這一百多手的平均手數,手手都得下出
比AG勝率更高的落子。
Susan avatar
By Susan
at 2017-07-08T14:01
手,電腦算出的當前局部最佳解可能虧了一點,可是接下來的
幾手賺回來,整體他就贏了
而他那手虧仍然是他算出來的「勝率最高著手」,為什麼還會
Agatha avatar
By Agatha
at 2017-07-12T10:38
你說的意思和我說的意思一樣啊 = =
AG追求的又不是當下那一手「最好」,而是勝率最高。
Lauren avatar
By Lauren
at 2017-07-14T17:34
虧的原因可能是時間不足不能取得更佳解、可能是資料不夠純
Agnes avatar
By Agnes
at 2017-07-17T07:50
淨而使得train出來的評估網路上的weight並非最佳,但是他
因為整體上平均可以下出更多更優的棋步所以整盤棋可以贏
Christine avatar
By Christine
at 2017-07-21T10:04
抱歉,我認為你說的和我說的完全是同一件事,所以我不知
道現在在討論什麼。
Hamiltion avatar
By Hamiltion
at 2017-07-25T14:58
所以他算出來的勝率最高 ≠ 必定優於人類這你OK嗎?
Lucy avatar
By Lucy
at 2017-07-28T11:42
他可能因為時間不足、train得不佳,所以事實上取得「他認
為」的最高勝率棋步還是輸給人類的
只是「整體上」他下出了更多手確實優於人類的棋步所以贏的
Poppy avatar
By Poppy
at 2017-08-01T04:24
呃,你的結論和你說的事情根本沒相關好嗎
你認為AG在算當前落子勝率時不會考量全盤和後手嗎?
Margaret avatar
By Margaret
at 2017-08-02T01:51
ddavid大,建議用MC去想AG而不要從回推法去想AG
Faithe avatar
By Faithe
at 2017-08-04T00:58
如果你也認為AG在考量勝率時「也」包含全盤和後手,那你
的結論就不成立了。
Zora avatar
By Zora
at 2017-08-05T10:10
@sadmonkey 我覺得你把我當成不懂機器學習的外行人在看,
James avatar
By James
at 2017-08-08T04:14
圍棋不止在攻殺上講手順,整局發展的手順也是導致能否致
勝的原因,AG的整盤棋手順讓「它」贏了,你這樣懂我在說
什麼嗎?
Bennie avatar
By Bennie
at 2017-08-10T12:10
判斷有算到分支 所以一手好不好後續變化也全都包括在內
Anonymous avatar
By Anonymous
at 2017-08-11T08:44
不過我不想花時間在解釋這些額外的支線XD
你知道我背景是在做Data Mining + Maching Learning就好XD
Dora avatar
By Dora
at 2017-08-14T08:52
抱歉可能語意不清,因為MC中本來就有可能會有自相矛盾
Zanna avatar
By Zanna
at 2017-08-18T11:51
你們認為他下出的棋步是有前後連續性所以好一定是一路好到
底的這個結論,只有在算清的時候才成立,那是在中後盤的事
James avatar
By James
at 2017-08-21T15:34
表示整盤它總體犯錯較人類少 但不代表它沒犯錯(相對窮舉)
Tracy avatar
By Tracy
at 2017-08-23T22:33
對電腦來說他可能只是從一樣好的那三五步隨機選一步走
Caroline avatar
By Caroline
at 2017-08-27T04:04
確保每一手的勝率,也確保了整「串」手順的勝率。
Freda avatar
By Freda
at 2017-08-31T01:06
情,中後盤確實較有可能發生這樣的情況
Rae avatar
By Rae
at 2017-09-03T17:20
liaon大,你說的沒錯,但還是那個老問題,你怎麼知道AG
「在哪裡錯了」?
我沒否認AG有可能犯錯,但問題在於我們不可能知道AG在哪
裡犯錯了。
Belly avatar
By Belly
at 2017-09-04T22:21
我不認為他是連續性的最優解,不過圍棋勝率也許不在連
Jessica avatar
By Jessica
at 2017-09-06T22:07
續性的最優解,而是減少錯誤可能就自然能提高勝率
Aaliyah avatar
By Aaliyah
at 2017-09-08T03:41
但事實上就整盤棋來說就沒有如此了,他的前後連續性並沒有
你們想像中的這麼誇張,並不能論證到它就是一路「每一手」
都更優所以贏到最後
James avatar
By James
at 2017-09-09T02:35
sadmonkey大說的正是我想說的。或許人類歷史對圍棋的理
解真的有根本上的問題。
Harry avatar
By Harry
at 2017-09-09T12:07
勝率跟從頭到尾最優解次數也許相關性很低,反而是跟發
生小失誤讓自己損目的相關性高很多
Rachel avatar
By Rachel
at 2017-09-13T00:42
AG只求勝率解,組合在一起當然不會是連續性的最優解啊
說了不是更優的問題(頭好痛)。
liaon大,所以說,白話來說就是「依考績來看,AG的業績
Cara avatar
By Cara
at 2017-09-17T04:01
沒法證明AG哪一手有錯 但也無法證明 AG每一手都較好
Damian avatar
By Damian
at 2017-09-18T10:50
你一直提出要人證明「那哪邊比較差」,可是你自己也並沒提
Cara avatar
By Cara
at 2017-09-21T23:11
比較好的可能性是比較高的」。
ddavid,我一開始就說了,人類不能完成窮舉,所以爭這個
根本沒意義。
Hedwig avatar
By Hedwig
at 2017-09-23T17:06
出嚴謹證明「每一手都比較好」,你要弄清楚我今天並不是在
全面反對你的論點,而是在說你的證明不嚴謹,我們應該把結
Yedda avatar
By Yedda
at 2017-09-28T06:38
爭這個的確沒意義 但是每次出口都一定要說AG比較好
這怎能讓人不爭?
Jake avatar
By Jake
at 2017-09-30T08:17
因為以歷史來看,AG就是比較好啊 (笑
好吧,那改成「AG每一手都下得比較正確的可能性比較高」
Susan avatar
By Susan
at 2017-10-02T06:13
論維持在「懸而未決」但確實「較高機率」有那個可能的程度
Andy avatar
By Andy
at 2017-10-06T17:05
閣下無法證明每一手都較好 只能每次說AG最後贏了
這怎麼能讓人不爭呢?
只會讓人覺得是馬後砲 結果論
Lauren avatar
By Lauren
at 2017-10-06T19:22
這樣您會比較舒心嗎?~"~
ddavid,我只能說你要說明的問題不在我要主張的論述上
Linda avatar
By Linda
at 2017-10-11T15:46
例證法在沒有一定前提下是不能拿來證明for all命題的
「AG每一手都下得比較正確的可能性比較高」這個結論完全沒
問題啊
Daniel avatar
By Daniel
at 2017-10-14T22:28
我同意AG有可能無法收斂到最優解,不過AG能收斂到超越
Zanna avatar
By Zanna
at 2017-10-17T08:14
呃,那就好了啊,我從一開始就是這個意思啊 = =
既然AG的可能性比較高,人類又不能窮舉,那幹麻還討論
AG哪裡下錯了?人類的可能性又沒AG高。
人類要求進步,最快的方式不正是去理解為什麼AG這樣下嗎
Kumar avatar
By Kumar
at 2017-10-22T07:08
人類的解依結果來看是可以期待的
Audriana avatar
By Audriana
at 2017-10-22T17:10
只要沒講到100%,那依目前的例子確實可以支持這樣的說法
問題就是你一開始的用詞是「必然」而非「高機率」,那我就
只能請你提嚴謹證明了,不過就是如此罷了
Joe avatar
By Joe
at 2017-10-27T07:30
= = 你沒看懂我的「必然」的意思是在說「可能性較高」的
必熊性?AG的可能性「必然」比人類的可能性來得高,這樣
很難懂?
Ula avatar
By Ula
at 2017-10-28T01:39
錯了,正是要嘗試找出AG是不是還有下得不好的地方,才能把
AG跟整體圍棋更往上提升
Heather avatar
By Heather
at 2017-10-30T09:00
ddavid,人類不能窮舉,要怎麼找到AG是不是還有下得不好
的地方?AG會自我學習,不用為AG擔心他無法修正自己下得
不夠準確的地方,但人類可沒像AG這麼強大的性能哩。
Thomas avatar
By Thomas
at 2017-11-03T11:08
你一開始可沒講「可能性」
Joseph avatar
By Joseph
at 2017-11-06T10:09
不是完美是當然, 否則分散式對單機為什麼不是 100%?
但是大量訓練過後, 數字有往 100% 的方向移動是確實的
Barb Cronin avatar
By Barb Cronin
at 2017-11-10T11:03
有線索啊,找出AG下法中與人類經驗強烈抵觸的地方,然後在
這邊針對性的修正後讓前後版本對抗去進行大量的自我學習,
Jessica avatar
By Jessica
at 2017-11-12T06:23
ddavid,那應該是因為你沒有整串循脈絡看下來。這裡不是
學術頁面,你不循脈絡看,我哪有可能推文包含完整主張論
述,若真如此還是自然語言嗎 = =
Skylar DavisLinda avatar
By Skylar DavisLinda
at 2017-11-12T13:51
就能嘗試找出到底是之前的AG真的算得不好,或者是AG發現新
的更好概念啦,你都那麼推崇AG的自我學習怎麼想不到這個XD
Yuri avatar
By Yuri
at 2017-11-16T22:24
問題不就在於人類經驗不必然是正確的嗎?
即便AG的下法與人類經驗抵觸,也不代表是AG的下法下錯了
Odelette avatar
By Odelette
at 2017-11-19T11:32
大量訓練可能收斂到90%可能收斂到80%,沒人知道他會收
Hamiltion avatar
By Hamiltion
at 2017-11-21T00:55
,你要從哪個角度去修正AG然後推出針對性版本?
人類不能窮舉,你要從哪個角度去修正才知道是修正了正確
的方向?
Caitlin avatar
By Caitlin
at 2017-11-22T12:34
斂到哪裡,只是目前人類可能只有60%所以明顯被超過了
沒人知道如何修正AG,這也是Google最想知道的問題
Cara avatar
By Cara
at 2017-11-26T01:03
我只能麻煩你在講話時講得更精確一點,有沒有「可能」就是
完全不一樣的意義,不是你想的這麼模糊就能混過去
Tristan Cohan avatar
By Tristan Cohan
at 2017-11-27T15:48
小弟受過點哲學訓練,知道精確的重要性,但論述上精確
不代表不能表現在脈絡上,還是請你看完完整脈絡再來說。
Todd Johnson avatar
By Todd Johnson
at 2017-11-30T11:14
對啊 = = 問題不就在無法窮舉,討論也不知道正確方向,
你是要修正什麼、又要往哪修正?
Rosalind avatar
By Rosalind
at 2017-12-03T16:20
D大只是提出我們不該這麼篤定他會收斂到100%
Gilbert avatar
By Gilbert
at 2017-12-05T15:47
很抱歉,我個人在嚴謹討論時希望「每一句」都精確,正是你
沒有追求這一點所以才導致不只一個人跟你在這邊講了一長串
Ursula avatar
By Ursula
at 2017-12-09T14:59
其實換個舉例 昭和時代吳清原幾乎怎麼下都贏
大家那時也會去學吳的下法 但當時的人 還是會討論吳
是否有下錯 不該完全就說吳一直贏 他的下法全對
Eartha avatar
By Eartha
at 2017-12-11T22:27
他若會的話,google也不用向李世石邀棋了吧 = =
Queena avatar
By Queena
at 2017-12-12T04:12
然後發現根本沒討論到什麼都是誤會XD
Jacky avatar
By Jacky
at 2017-12-16T05:39
其實ddavid大,只有你在爭那一點。
我討論下來倒沒發現有這個問題,L大卡著的不是那問題。
那是因為吳清源是人啊,沒有人會覺得「人」會下出全對的
棋吧。
Liam avatar
By Liam
at 2017-12-19T23:00
感謝D大給了我新啟發,有限時間下最優解跟勝率可能並非
Olga avatar
By Olga
at 2017-12-21T13:15
如我們所想的那麼正相關,反而是有效率的好解更重要
Mason avatar
By Mason
at 2017-12-23T20:34
你也不知道AlphaGo是否已經是完全體不是嗎
Skylar Davis avatar
By Skylar Davis
at 2017-12-25T16:05
而且吳清源還可以和棋士們討論他的思路,但AG又不會說話
AG目前勢必還不是完全體啊,量子電腦還等著呢。
Catherine avatar
By Catherine
at 2017-12-26T01:49
AG的"想"法 其實可以爬log去看它的各點勝率統計的
Yuri avatar
By Yuri
at 2017-12-29T03:40
但是正如吳清源當時盛世時一樣,AG的「下法」,的確也是
棋士們需要去剖析研究的。
Steve avatar
By Steve
at 2017-12-30T02:14
那為什麼就會覺得人設計出的電腦就會每一手「必然」下出更
好的棋呢,問題一直都在那個「必然」之上
George avatar
By George
at 2018-01-01T17:48
事實上就是手順來說電腦不需要每一步都下出更好的棋就贏了
如果中盤他覺得自己贏了20目,他就可以下出一堆爛棋最後贏
Oliver avatar
By Oliver
at 2018-01-01T21:20
剖析研究 跟去學習 是兩個不同層級的概念呀
閣下都說討論它下的棋沒意義不是? 幹麼研究
Margaret avatar
By Margaret
at 2018-01-06T06:27
半目取勝,而我們資訊科學能探討的就是,有沒有辦法在追求
Rebecca avatar
By Rebecca
at 2018-01-10T00:20
更大勝利的要求下維持整盤棋的均衡之類的命題,才會將技術
更往前推,而不是「OK我現在怎麼下都不會輸了,我認為我每
手棋都最佳所以可以不用做下去了」
Lydia avatar
By Lydia
at 2018-01-14T05:12
今天雖然藉由圍棋這個媒介,但是背後追求的並不是圍棋下贏
Damian avatar
By Damian
at 2018-01-17T14:52
我反而持另一種看法,在有限時間下能做的計算量是固定
且有限的,與棋去找每步的最佳解(過去人類思想),不如
Quanna avatar
By Quanna
at 2018-01-20T04:14
就好,深究每一步能否改善是更重要的,即便我們現在不完全
Isla avatar
By Isla
at 2018-01-22T14:01
知道評估好壞的完整方式,我們仍然能夠找出一些線索來做測
試,而不是一切都交給演算法認為它最後就會從頭到尾最好
Sandy avatar
By Sandy
at 2018-01-25T04:54
去思考哪樣的下法才是真正有效計算幫助自己提高勝率的
Xanthe avatar
By Xanthe
at 2018-01-29T01:47
所以AG在開局下的簡明下厚,中盤真的利益競爭較大時才
會開始尋求戰鬥並從中奪利
Iris avatar
By Iris
at 2018-01-30T14:45
sadmonkey你講的其實沒有衝突。因為找出這些改善線索除了
幫助找更好的解以外,也可能有助於在更短時間算出夠贏的解
Kama avatar
By Kama
at 2018-01-31T01:59
而打劫就是最無效計算的地方,考慮了一大堆爭不到兩目
Xanthe avatar
By Xanthe
at 2018-02-01T03:58
也許今天AG跟李世石用時差不多,但找到改善點後,也許他能
用快棋用時就能跟李世石的一般用時對抗,這也是一種進步
Carolina Franco avatar
By Carolina Franco
at 2018-02-04T07:23
我覺得AG會成功就是他在找的甚至不是局部最佳解而是最
Freda avatar
By Freda
at 2018-02-06T17:55
呃,打劫有一兩目之爭,也有打贏直接中盤勝的啊XD
Susan avatar
By Susan
at 2018-02-09T08:38
高效率的解,所以甚至角邊的死活定石他搞不好都不一定
Anonymous avatar
By Anonymous
at 2018-02-10T04:52
下到九段的人 我覺得大局觀不會爛到只看局部最佳解吧
Bennie avatar
By Bennie
at 2018-02-10T18:46
參照過去定石,因為用他的演算法比從一堆定石找最適合
的可能更有效率
Kama avatar
By Kama
at 2018-02-14T17:25
我覺得你太執著於把高效解跟邁進最佳解兩件事分開看啦
Linda avatar
By Linda
at 2018-02-17T15:31
事實上在找最佳解的過程中找到的大量次佳解就是那些高效解
,所以做嘗試更快找最佳解的過程其實是也能同時強化找到高
效解的,這兩件事可以並進且互相輔助
Jacky avatar
By Jacky
at 2018-02-21T03:57
因為找最佳解太花時間跟效能,我的最佳解是樹狀圖回推
Zanna avatar
By Zanna
at 2018-02-23T03:19
下的最佳解,不過本人程式不夠好,對我來說即便在收官
階段最佳解都是很花效能來計算的
Yuri avatar
By Yuri
at 2018-02-26T17:08
總之就我的認知,事實上「去接近最佳解」其實就是「找到更
John avatar
By John
at 2018-03-03T06:22
高效解」,今天大家都知道不可能考慮真的找最佳解因為窮舉
Elma avatar
By Elma
at 2018-03-04T22:38
不完也證明不了,所以我們找的都是時限內的最佳解
而其實這個東西就是在更快找高效解了,你能在一分鐘內找到
Caitlin avatar
By Caitlin
at 2018-03-05T05:46
更佳的解就表示你的高效解也提升了,之前一分鐘才找到的解
Daph Bay avatar
By Daph Bay
at 2018-03-08T05:57
回想程式設計課程,最佳解就是最高效解 XD
Ula avatar
By Ula
at 2018-03-12T14:06
現在可能是你在第55秒就發現了,於是你就有空間來選擇要把
一分用完吐出更佳的解,還是說吐出55秒的這個解來做省時,
兩件事不會衝突的
Olivia avatar
By Olivia
at 2018-03-13T12:59
前面提的最佳解是上帝知道的那手棋,看來在學程式的人
Eden avatar
By Eden
at 2018-03-18T00:19
眼中那手棋其實沒有太大討論的意義,我同意這樣的說法
Anthony avatar
By Anthony
at 2018-03-19T10:30
是呀。只有在能嚴謹證明的情況下才很明確的把最佳解跟高效
Mia avatar
By Mia
at 2018-03-23T14:24
不過在學圍棋的人眼中,那手棋才是最重要的呢
Ida avatar
By Ida
at 2018-03-25T00:53
解分開,不然大多數研究都是在追求最佳解的過程中吐出高效
Adele avatar
By Adele
at 2018-03-27T12:21
解做收的,不管有沒有最佳的證明方式XD
倒不會沒有意義,因為那個最佳解其實已經被證明存在性了,
Joseph avatar
By Joseph
at 2018-03-29T10:32
演算法中大多沒法證明是最高效的吧,反正好用就好
Daph Bay avatar
By Daph Bay
at 2018-04-02T16:10
所以資訊科學跟圍棋研究都一樣是去嘗試逼近那個最佳的過程
Delia avatar
By Delia
at 2018-04-05T17:36
中不斷吐出當前的次佳、高效解。只不過前者用程式、一堆網
路上的weight來表現,而圍棋研究用各種定石、手筋之類的方
Ethan avatar
By Ethan
at 2018-04-07T22:16
式來表現,這一直不是互斥的
Agnes avatar
By Agnes
at 2018-04-08T12:18
過去的基礎演算法大多可以被證明最佳或高效啦。而後來的話
都會採用大量例證來做機率上、可能性的討論,雖沒有嚴謹證
Eden avatar
By Eden
at 2018-04-10T02:50
其實我感覺圍棋更注重最佳的一步而非最高效的一步(連思
Queena avatar
By Queena
at 2018-04-14T06:04
考時間都一起來算),否則早有人在探討每步棋該花多少時
間才是最好的,像這次AG所花時間就是一個很有趣的題目
Eden avatar
By Eden
at 2018-04-14T11:17
明,但只要自己不要說死成必然比別人更好,則大量例證至少
還是可以有可信度,最少是表達了在某方向案例的效能
Iris avatar
By Iris
at 2018-04-16T18:34
@sadmonkey 快棋賽就是在注重高效的規則喔。
Emily avatar
By Emily
at 2018-04-17T12:36
不過其實很單純用第幾手該用多少時間就能有不錯效果
Agnes avatar
By Agnes
at 2018-04-22T01:08
但是如果是兩三小時的比賽,某一步花了太多時間以人類
來說會說那手很重要所以要好好想,以電腦來說給一個好
Megan avatar
By Megan
at 2018-04-26T21:48
的函數來處理前中後盤所需時間是更高效的演算法
Rae avatar
By Rae
at 2018-04-28T19:59
這次AG的用時確實也是一個很有討論價值的議題,不管是圍棋
面或資訊科學面都是
Rachel avatar
By Rachel
at 2018-05-01T05:46
AG如何調配他的用時,如何覺得算到目前的解就夠高效可以吐
出來是一個很有價值的更強化方向
Iris avatar
By Iris
at 2018-05-03T12:36
好的用時函數應該都可寫一篇論文了,不過都被買下來了
Quintina avatar
By Quintina
at 2018-05-08T09:10
看來也會被當商業機密保存吧
Zanna avatar
By Zanna
at 2018-05-10T21:22
先贏一盤再說
Liam avatar
By Liam
at 2018-05-13T18:56
其實我是很期待李世石不管怎樣要贏下一盤來,這不管對圍棋
Poppy avatar
By Poppy
at 2018-05-16T14:38
或AI研究都會有後續更大幫助。一面倒的話就更難找改進方向
了,卻又無法輕下結論說已經最好XD
Mary avatar
By Mary
at 2018-05-17T19:09
我覺得李世石當初沒選慢棋是大錯, 人腦比電腦更需要時間
事實證明最後時間不夠用收官就虧死了 前面是要領先多少
才夠這樣花?
Ingrid avatar
By Ingrid
at 2018-05-21T11:45
我是覺得從第二盤來看李要下贏很困難,電腦序盤的布局
Olivia avatar
By Olivia
at 2018-05-26T08:37
讓所有專家一致看說電腦沒救了,沒想到黑37竟然最後真
的達到救活黑兩子的效用,整條黑龍被攻白也沒佔到便宜
Kyle avatar
By Kyle
at 2018-05-26T20:47
不過也是要比了才知道,就算沒有贏如果李世石下一次大
Callum avatar
By Callum
at 2018-05-27T04:06
賽反而功力大增拿到冠軍,那也是另一種震撼
Joseph avatar
By Joseph
at 2018-05-28T22:56
功力大減機會較高 因為根本不知道電腦是基於什麼放那 在什
Jessica avatar
By Jessica
at 2018-05-30T23:33
麼情況下可以放 雖然事後解釋一大堆 這些解對不對都不知道
Harry avatar
By Harry
at 2018-06-02T10:56
我相信會增加,事後倒推,人可以歸納出一些道理
Kelly avatar
By Kelly
at 2018-06-04T02:10
在碰過AI之前我的想法跟liaon一樣 但是碰
過之後才知道在混沌的世界,不太可能有窮
舉下的最佳一手
Edwina avatar
By Edwina
at 2018-06-04T12:19
我也稍微碰過AI啊XD 所以才覺得無法窮舉而有討論空間啊
Thomas avatar
By Thomas
at 2018-06-05T07:42
能窮舉 就不用AI了...
Doris avatar
By Doris
at 2018-06-05T14:39
覺得誤會AlphaGO了 他不是在下最佳解只是求當下這盤勝率高

貼目問題

Victoria avatar
By Victoria
at 2016-03-11T12:38
小弟弱弱的魯魯 是個只懂棋靈王的魯魯 可是還是想跟大家討論一下,小弟有個不成熟想法, 以前到現在大家最常算的是,黑棋必須貼目多少問題 因為黑棋有先手優勢,容易占地,所以不貼目勝率自然高 但是我想法是,那能不能反過來限制黑棋第一手只能下特定地方,來讓他這個優勢消失? 例如如果一開始下邊角,自然容易圍 ...

李世石 VS AlphaGo 第二局看法

Wallis avatar
By Wallis
at 2016-03-11T12:37
※ 引述《Nicher (rehciN)》之銘言: : ※ 引述《neutrino (十年一夢)》之銘言: : : 我其實有些不懂, : : 為何很多評論會覺得AlphaGo的出乎意料的著手都被認為是and#34;電腦才有的想法and#34; : : 在那當下我反倒是覺得AlphaGo出乎意料的and#34; ...

這兩天李vsAG的一點心得(非一日棋迷)

Dinah avatar
By Dinah
at 2016-03-11T12:31
大家好 小弟弱弱棋協5D 這兩天看下來,頓時覺得圍棋版烏煙瘴氣 剛好身邊也有不懂圍棋的朋友談論這件事 於是興起了發文的想法 圍棋版的主旨就是讓大家交流圍棋是吧 但是這兩天湧入很多一日棋迷,我感覺很多文章根本不適合在這邊出現 你想討論演算法,討論AG下棋的原理法則 我想PTT應該有類似的板可以討論 你想討論 ...

李世石 VS AlphaGo 第二局看法

Gilbert avatar
By Gilbert
at 2016-03-11T10:49
小弟業餘十級左右兼小工程師 由於棋力過低,無法對兩者的下棋好壞作評論 但依小弟對程式的了解,覺得電腦下棋有幾個特色 除了大家講的,越到後盤,表現越精準外 電腦前期很容易脫先 幾次佈局,下一下都是跑去佔大場 如果李世石想贏,或許該預防電腦這樣的走法 另外,電腦不會下無意義的棋,或騙人的棋 要救要 ...

很可惜但也不用太擔心alphago

Una avatar
By Una
at 2016-03-11T10:44
各位鍵盤棋迷大家好 昨天alphago和小李的第二盤害我差點又要請珍奶 下到一半我覺得我來幫小李下也會贏 不意外的網路上也看到一堆崩潰文 不過比起這些崩潰文我比較在意小李是不是能在後面三盤 能重振旗鼓讓我們看到alphago的目前實力上限 說實話從小開始學下棋很多地方是不會去下的 無形之中我們好像被侷限在一種 ...