※ 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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: 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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