人機大戰觀後雜感 - 圍棋
By David
at 2017-05-28T12:34
at 2017-05-28T12:34
Table of Contents
: → devidevi: AI選擇投子之後,已經認為沒有贏的希望.... 05/27 23:18
: 推 HeterCompute: 說句實話,AlphaGo想要投子的時候古力是真的完全沒 05/27 23:19
: → devidevi: 對AI而言怎麼下都是輸,這樣不算是BUG吧 05/27 23:19
: → HeterCompute: 機會了,古力只是想要整理一下心情,畢竟從大優變成 05/27 23:19
: → HeterCompute: 輸棋,那時差距已經二十目了,不可能逆轉的 05/27 23:20
不是有意抬摃,但這裏是有盲點的。
這局棋就是個很明顯的例子。在人機配對賽裏,人就是最大的變數。暫且不論時力
故意自緊一氣自填一眼的極端例子,以人加機器這樣的組合,只要是人,就有可能
出錯,或是下出緩著。
今天配對的是兩位高手,所以這樣的情況並不明顯,換成兩位業餘棋手上去,可以
預期出現意外翻轉的可能性更高。
這在現實應用上的意義更深遠。以自動駕駛為例,AI在判定時也許總是可以做出
最佳決策,但總是有突然衝出的老人,油門當煞車踩的新手,硬闖紅燈的死小孩。
在類似這種情況下,防禦性的應對,柔軟性的妥協忍耐,都是極為重要的。
AI在逆境劣勢裏的反應,是一個很重要的課題。應該沒有人願意看到,輸給李世
石的AI發神經的樣子。因為這和AI「求勝」的原始指令是有所衝突的。
只是這討論下去沒完沒了。這種事,還是留給黃博士這種專業人士傷腦筋吧。XD
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: 推 HeterCompute: 說句實話,AlphaGo想要投子的時候古力是真的完全沒 05/27 23:19
: → devidevi: 對AI而言怎麼下都是輸,這樣不算是BUG吧 05/27 23:19
: → HeterCompute: 機會了,古力只是想要整理一下心情,畢竟從大優變成 05/27 23:19
: → HeterCompute: 輸棋,那時差距已經二十目了,不可能逆轉的 05/27 23:20
不是有意抬摃,但這裏是有盲點的。
這局棋就是個很明顯的例子。在人機配對賽裏,人就是最大的變數。暫且不論時力
故意自緊一氣自填一眼的極端例子,以人加機器這樣的組合,只要是人,就有可能
出錯,或是下出緩著。
今天配對的是兩位高手,所以這樣的情況並不明顯,換成兩位業餘棋手上去,可以
預期出現意外翻轉的可能性更高。
這在現實應用上的意義更深遠。以自動駕駛為例,AI在判定時也許總是可以做出
最佳決策,但總是有突然衝出的老人,油門當煞車踩的新手,硬闖紅燈的死小孩。
在類似這種情況下,防禦性的應對,柔軟性的妥協忍耐,都是極為重要的。
AI在逆境劣勢裏的反應,是一個很重要的課題。應該沒有人願意看到,輸給李世
石的AI發神經的樣子。因為這和AI「求勝」的原始指令是有所衝突的。
只是這討論下去沒完沒了。這種事,還是留給黃博士這種專業人士傷腦筋吧。XD
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