alphago稱不上勝過人腦 - 圍棋

By Anonymous
at 2016-03-12T21:46
at 2016-03-12T21:46
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Max11 的內容,很多 CS, ML, NN 等高手不能接受,
人類最頂尖職業棋手就是輸了沒錯,(捲積)類神經網路,MCTS,SVM等方法效用無窮,
高手們認為不懂技術問題的人,才會想替人類尊嚴找理由,
不可否認頂尖職業棋手整體表現,經過三盤對局,遠遠比不上 AlphaGo,
但是我想也許有其他一些人,認為好的演算法 H 在差勁的硬體上執行,
輸給普通的演算法 M,在強悍硬體上執行的效率,無法推得演算法 H 比 M 差,
最好的比較方式當然是把 H 和 M 放在同一個平台上執行比較效率,
但是無法放在同個平台時,該怎麼比較演算法的執行效率呢?
另一個有趣的議題是,是否可以更有效用更少的練習盤數達到現在 AG 的效果呢?
類似地,其他演算法(可能是 H), 3000w 自弈能否達到比 AG 高的棋力?
這應該不失為可以討論的議題,不過在 GO 版不太合適,有 AI 版嗎?
※ 引述《Max11 (從來沒有)》之銘言:
: 其實alphago能勝李九段,也不過靠著幾千萬或億盤的經驗累積,從中獲取最大勝機的棋
: 步。如果普通人類擁有相同的對奕局數,一定也能達到同樣的境界。即所謂practice mak
: es perfect.
: 所以李是輸在經驗值比不上alphago,如果他也自我對練三千萬盤,或許勝負猶有未知。
: 但這種靠無數次經驗來獲勝的圍棋,只能說離p=np還很遙遠。
: 真正能超越人腦,不是用窮舉或演算法的ai,而是只知道規則,完全沒練習經驗的ai,靠著
: 解析法或直觀,獲取致勝的棋路。
: 如果真有這種ai,alphago除非窮盡圍棋,也只是被慘電。
: 人類也有這樣的,稱為天才。學棋3個月就勝職棋,這才是人腦可怕之處。
: alphago頂多只能算有無數經驗和運算力的人工智慧,只能說以量取勝。還不能說勝人腦
: 。
--
At the end, it never ends.
--
人類最頂尖職業棋手就是輸了沒錯,(捲積)類神經網路,MCTS,SVM等方法效用無窮,
高手們認為不懂技術問題的人,才會想替人類尊嚴找理由,
不可否認頂尖職業棋手整體表現,經過三盤對局,遠遠比不上 AlphaGo,
但是我想也許有其他一些人,認為好的演算法 H 在差勁的硬體上執行,
輸給普通的演算法 M,在強悍硬體上執行的效率,無法推得演算法 H 比 M 差,
最好的比較方式當然是把 H 和 M 放在同一個平台上執行比較效率,
但是無法放在同個平台時,該怎麼比較演算法的執行效率呢?
另一個有趣的議題是,是否可以更有效用更少的練習盤數達到現在 AG 的效果呢?
類似地,其他演算法(可能是 H), 3000w 自弈能否達到比 AG 高的棋力?
這應該不失為可以討論的議題,不過在 GO 版不太合適,有 AI 版嗎?
※ 引述《Max11 (從來沒有)》之銘言:
: 其實alphago能勝李九段,也不過靠著幾千萬或億盤的經驗累積,從中獲取最大勝機的棋
: 步。如果普通人類擁有相同的對奕局數,一定也能達到同樣的境界。即所謂practice mak
: es perfect.
: 所以李是輸在經驗值比不上alphago,如果他也自我對練三千萬盤,或許勝負猶有未知。
: 但這種靠無數次經驗來獲勝的圍棋,只能說離p=np還很遙遠。
: 真正能超越人腦,不是用窮舉或演算法的ai,而是只知道規則,完全沒練習經驗的ai,靠著
: 解析法或直觀,獲取致勝的棋路。
: 如果真有這種ai,alphago除非窮盡圍棋,也只是被慘電。
: 人類也有這樣的,稱為天才。學棋3個月就勝職棋,這才是人腦可怕之處。
: alphago頂多只能算有無數經驗和運算力的人工智慧,只能說以量取勝。還不能說勝人腦
: 。
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At the end, it never ends.
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at 2016-03-15T23:46
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