deepmind又在下了！ - 圍棋

Ula avatar
By Ula
at 2016-04-13T09:47

Table of Contents

※ 引述《ctrl (大覺者)》之銘言：
: 對手是ruogu(P)9段
: deepmind現段位戰績進步到64勝36負
: 本場deepmind執黑
: 貌似ruogu(P)9段的白棋開局不錯!?
: 果然deepmind的黑棋佈局比較弱吧？
: ……白棋走出一串送菜的棋之後現在劣勢了Orz

黑棋下棋的速度有一些很快 不像是 AlphGo - 中介人 - 奕城網棋落子

不知道奕城/Tygem 有提供介面給AlphaGo團隊嗎?

有的話 真相就大白了

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Tags: 圍棋

All Comments

William avatar
By William
at 2016-04-18T01:22
在電腦上跑的東西....寫個仲介程式完全不難啊....
不需要仲介程式
Oscar avatar
By Oscar
at 2016-04-21T00:13
不用唷，十幾年前就有種東西叫做按鍵精靈
Edith avatar
By Edith
at 2016-04-21T06:31
我是說不需要提供介面也能寫
David avatar
By David
at 2016-04-25T21:16
寫個程式直接中介讀譜落子對DM來說是一片蛋糕啊
Olga avatar
By Olga
at 2016-04-28T23:26
deepmind外掛下棋落子速度上確實有優勢
Emma avatar
By Emma
at 2016-05-02T17:05
對於(奕城的)網路伺服器來說，他收到的資料只是
滑鼠座標+clicking flag，那這個alphago可以自動送出
Donna avatar
By Donna
at 2016-05-06T00:55
而不需要實體滑鼠，對AG來說他只需要讀當前的棋盤
然後決定要在哪個棋盤座標落子->轉成滑鼠座標送出
Daph Bay avatar
By Daph Bay
at 2016-05-10T08:23
另外，AG vs Lee第一天我很驚訝居然要有代理人
Mia avatar
By Mia
at 2016-05-13T20:34
我本以為只需要把譜投到大螢幕，李直接電腦落子即可
Tracy avatar
By Tracy
at 2016-05-15T18:22
不需要什麼視覺辦示啊…直接攔截封包就好了
對google來說，寫這個的外卦大概就一個下午的事…
Oliver avatar
By Oliver
at 2016-05-19T03:49
基本上，奕城送來的封包不會是全圖像，為了流量控制
Rebecca avatar
By Rebecca
at 2016-05-19T08:32
應該只會是一個19x19 matrix記錄當前棋盤
Tracy avatar
By Tracy
at 2016-05-23T21:18
然後是由用戶端程式轉成為螢幕上的棋盤，所以的確是
攔封包解讀矩陣就可以的事
Connor avatar
By Connor
at 2016-05-25T02:35
視覺辨識來說，那也只是一個固定圖樣
Erin avatar
By Erin
at 2016-05-29T05:27
開局讀棋盤轉出19x19的座標轉換矩陣，每次比對前次
Caitlin avatar
By Caitlin
at 2016-06-02T08:07
盤面跟本次盤面差異判讀對方/己方落子
不需要很複雜好嗎~"~
Rebecca avatar
By Rebecca
at 2016-06-07T05:31
原po想像的視覺辨識技術太高級了，但是在這個case裡
用不到那麼高級的視覺辨識......
Victoria avatar
By Victoria
at 2016-06-10T04:10
讀網格JPG/BMP判讀網格座標有難度嗎？
Bethany avatar
By Bethany
at 2016-06-12T13:46
前後兩張圖做XOR讀出盤面變化有難度嗎？
Rosalind avatar
By Rosalind
at 2016-06-16T09:56
將落子座標反轉換回影像座標(用來產出滑鼠座標)
有任何難度嗎？
這三個都沒有難度的狀況下，真的有難度的判斷在哪落
子AG做的很好
Megan avatar
By Megan
at 2016-06-16T11:04
我猜原PO想成ROBOT自己用CAM抓影像，但這個case不用
Gary avatar
By Gary
at 2016-06-16T23:46
lol3個月哩..應該2小時內KO吧,有點經驗的話半小時以內
Bethany avatar
By Bethany
at 2016-06-21T08:24
Amiba你不能這樣說啦，如果是ROBOT自己用CAM抓影像
還要轉出正確的座標，那大學生差不多要一個專題才能
作的出來(一個學期的時間)，只是我想原PO想太難惹
Faithe avatar
By Faithe
at 2016-06-22T05:57
你也太小看google了... 這種程度半小時就解決了
George avatar
By George
at 2016-06-22T07:30
1.軟體對軟體，要連接上哪有這麼困難。 2.它背後是goo
gle,不是大學生
Rachel avatar
By Rachel
at 2016-06-22T20:42
還有一種可能就是奕城的使用者端回傳的資料僅僅是
(落子的)棋盤座標，那這個就更簡單惹
Christine avatar
By Christine
at 2016-06-27T14:15
連產生滑鼠座標都不用，直接丟一個座標封包回去
Emily avatar
By Emily
at 2016-06-29T14:33
用cam大學生大概1天KO吧..是靜態的可以很輕鬆濾出棋盤
Hedwig avatar
By Hedwig
at 2016-07-03T06:50
恩，是沒錯啦，但是專題會過不暸唷XDDD
Selena avatar
By Selena
at 2016-07-05T22:28
拿大學生跟Google的菁英工程師比...
Bethany avatar
By Bethany
at 2016-07-10T14:27
雖然沒去解讀，不過用一般原理來想封包只有回傳落子座標
Daniel avatar
By Daniel
at 2016-07-14T23:21
根本不需要回傳視覺資訊，一般的工程師來做頂多也幾天吧
Tom avatar
By Tom
at 2016-07-18T16:04
網路上都有TYGEM的開源用戶端了，用那個改就好啦
Bennie avatar
By Bennie
at 2016-07-21T16:07
可以查一下 sikuli 就知道其實不難了
Oscar avatar
By Oscar
at 2016-07-25T22:36
這樣就能生出碩論等級我應該一年就畢業了...
Callum avatar
By Callum
at 2016-07-26T05:14
影像處理實驗室報到...專題做這個應該畢不了業+1
Necoo avatar
By Necoo
at 2016-07-30T10:42
你太小看它們了吧...大學專題等級的東西對它們就是非常
簡單的東西啊
Selena avatar
By Selena
at 2016-07-30T21:19
AJA那次有說，他們公司有做視覺辨識，看人下一晚棋就學會
Noah avatar
By Noah
at 2016-08-02T14:38
碩士論文做這個 當口委吃素嗎
Steve avatar
By Steve
at 2016-08-04T05:28
賣啊捏，說不定在十年前這真的是碩論等級啊
我念MS的時候，博班學長說他們當年除頻器會動就畢業
Ina avatar
By Ina
at 2016-08-05T09:49
可是我們都要搞到SSGS系統有效果才能畢業
中間也不過差兩年~"~
Ophelia avatar
By Ophelia
at 2016-08-09T04:01
SSCG(single side band clck generator)上面誤繕
Gary avatar
By Gary
at 2016-08-10T15:40
我也蠻好奇，圍棋就是座標，和視覺辨識有什麼關係？另外
正式比賽不太可能叫棋手電腦落子，除非本來就約在網路上下
Hedy avatar
By Hedy
at 2016-08-13T03:29
網路遊戲的外掛這麼多,Google的技術,一點都不成問題啊!
Belly avatar
By Belly
at 2016-08-13T08:18
打個比方好了,神魔之塔外掛,判別珠子,規劃路徑,自動轉珠
Oliver avatar
By Oliver
at 2016-08-16T23:15
相對於網路圍棋,網路圍棋電腦代下簡直是簡單到爆炸啊!
Kristin avatar
By Kristin
at 2016-08-21T02:14
棋盤上畫面資訊都很固定、單純 狀態有限
每個可落子的點: 黑棋 白棋 沒落子
簡單分析判斷一下就出來了 您想得有點太複雜了
Barb Cronin avatar
By Barb Cronin
at 2016-08-22T11:25
deepmind應用在圍棋上的AphaGO最基本精神就是視覺辨識
Robert avatar
By Robert
at 2016-08-24T12:10
AG就是靠整個盤面19x19像素與勝負的關聯，利用深度學習
Frederic avatar
By Frederic
at 2016-08-25T08:07
大量數據化後建立良好的策略函數與評價函數
Genevieve avatar
By Genevieve
at 2016-08-29T16:22
AG可能根本不知道死活、氣數、目數，只是單純看哪種圖
Enid avatar
By Enid
at 2016-09-02T18:05
形19x19像素有最好勝率就好了
Jacob avatar
By Jacob
at 2016-09-05T11:32
怎麼可能不知道死活氣數目數，不然你隨便看篇他paper
Enid avatar
By Enid
at 2016-09-07T16:17
死活氣數目數是基本的，只是說deepmind沒有去深究，硬是要
算出幾十步後的變化，而且他有更精準的評價函數
Doris avatar
By Doris
at 2016-09-12T13:22
連星海這種動態的都要挑戰了 圍棋這種靜態的就算
用視覺辨識對google也超簡單好嗎
Bennie avatar
By Bennie
at 2016-09-16T05:43
其實比掃個QR CODE 還要簡單
Ethan avatar
By Ethan
at 2016-09-17T08:04
鍵盤精靈已經做到可以從螢幕上掃圖了喔，像是，出現敵人
Lauren avatar
By Lauren
at 2016-09-21T18:51
的圖片後，就把滑鼠移過去點他這樣
Ula avatar
By Ula
at 2016-09-24T02:20
你的世界裡一定存在很多神人，連辨識棋盤這項技術都會讓你
讚歎不已
Joe avatar
By Joe
at 2016-09-25T09:53
alphaGo都寫得出來了，弄個遊戲外掛簡單多了
Blanche avatar
By Blanche
at 2016-09-28T18:44
直接從網路送來的資料下手最快 棋譜也不過就是一堆座標
不是
Edwina avatar
By Edwina
at 2016-09-30T20:23
碩論......那我研究室裡的寫神魔之塔自動轉珠應該已經博士
班畢業了（笑）
Edward Lewis avatar
By Edward Lewis
at 2016-10-04T14:21
不能說不需要技術，畢竟這種技術是知道就知道，不知道就不
Heather avatar
By Heather
at 2016-10-08T15:00
知道的東西。但是都是老早就存在的東西，而且根本用不到圖
形辨識這種東西，抓圖下來看黑色白色還是棋盤底色很難嗎XD
Yuri avatar
By Yuri
at 2016-10-11T19:02
連拆封包都不需要會呢XD
Tom avatar
By Tom
at 2016-10-15T23:10
根本不需要影像處理也很簡單
視窗align好 按鍵精靈對著矩陣寫就好
Hedda avatar
By Hedda
at 2016-10-17T06:03
文組？
Skylar DavisLinda avatar
By Skylar DavisLinda
at 2016-10-17T15:42
如果碰到提子或是屠龍時，應該也要傳資料修改吧？
Tom avatar
By Tom
at 2016-10-21T12:44
太小看大學生了....

deepmind又在下了！

James avatar
By James
at 2016-04-13T09:33
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