人機大戰觀後雜感 - 圍棋

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By Elizabeth
at 2017-05-28T01:26

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※ 引述《hdjj (hdjj)》之銘言:
: 然而,這也是我所看到的,AI最大的問題點。
: 古力和AI聯手對局的時候,當局勢明顯不利,AI選擇了投子,古力選擇了續
: 戰。之後的落子,我們看到了AI幾乎是無厘頭的著手,導致局面進一步的不可
: 挽回。

最簡單的概念 開局設定讓先 50手時設貼5目 100手貼10目 150手貼15目
200手貼20目 大概就能看到AlphaGO廝殺全場 最後贏21.5目回來

如果是在狗打狗的情況下 過低勝率下下出棋士們眼中無厘頭棋步
在"勝率"上其實才是合理的

今天最大的問題其實是AlphaGO在對戰棋力相當弱人類棋士時 沒有作最佳化
AlphaGO的AI是千千萬萬局狗打狗棋局中練出來的 就算對上了人類
AlphaGO也以為是在打狗 才會有無理棋

AlphaGO明顯是了解黑棋"貼目7目半"跟"勝負"的概念
如果擔心AI跟人類下棋在讓子或大貼目情況下會下出無理棋 就動態改變貼目設定
甚至更精細設定每10手多貼1目都有可能性
配對賽被隊友送頭 也是可以條件觸發 勝率突然大幅下降多少
對方就貼多少目來最佳化 其中也許需要一些測試拿捏 但應該不難

不過AlphaGO到底能多大程度殺翻人類棋士大概也不是Google的目的
Google也許比較想聚焦於AI發展
殺棋只是觀眾想看而已

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Tags: 圍棋

All Comments

Lauren avatar
By Lauren
at 2017-06-01T06:20
沒這麼容易,第一是你可能要訓練多個VN,第二是他
可能下出非常絕望的無理手反而虧回去
William avatar
By William
at 2017-06-02T11:45
下讓子就好了 你的概念讓我懷疑你懂不懂圍棋規則
Puput avatar
By Puput
at 2017-06-05T02:04
你指的圍棋規則是?
Yedda avatar
By Yedda
at 2017-06-08T14:02
佈局的時候就要照讓目下了阿 還有到200手才改20目的喔
Candice avatar
By Candice
at 2017-06-10T04:32
你要不要算一下棋盤有幾目 前面就定型了 哪裡生目數追
Robert avatar
By Robert
at 2017-06-13T01:48
不好意思不太懂你的意思 如果是讓子也是相當的概念
設定對方開始時貼多少目 然後逐步降低
Necoo avatar
By Necoo
at 2017-06-14T18:53
該如何設定也許需要一些測試 要做到應該不難
Rebecca avatar
By Rebecca
at 2017-06-18T18:49
就是說讓目要一開始設好 不可以隨便動的 中途變動問題很多
Lauren avatar
By Lauren
at 2017-06-20T09:09
你要測他強度多讓幾子就好
Liam avatar
By Liam
at 2017-06-23T13:16
人類的想法當然是問題很多 但AlphaGO的AI已經定型的
情況下 改變設定求最佳解不為過 當然你可以讓人類讓
子貼目千千萬萬局來訓練AI 只是不知道要訓練多久而
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By Olivia
at 2017-06-23T21:40
貼目不可能亂改,那是他整個訓練中基本判斷勝負的條件。讓
Suhail Hany avatar
By Suhail Hany
at 2017-06-26T22:32
子相對很簡單,反正他都是下完判斷,起始子數不影響
Vanessa avatar
By Vanessa
at 2017-06-28T01:36
VN不是你改個參數就能解決的,是當初就已經訓練好的
所以我才說你要訓練多個VN,MCTS則隨便改沒差

人機大戰觀後雜感

Yedda avatar
By Yedda
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By Anonymous
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By Tom
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By Sierra Rose
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