以後人類圍棋賽事的獎金 - 圍棋

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By Irma
at 2016-03-12T10:57

Table of Contents

※ 引述《solomn (九米)》之銘言：
: 假如這次電腦五連勝
: 然後之後約戰其他人類高手
: (柯潔、紅面、張栩、黑嘉嘉^^…)
: 電腦一樣全勝
: 這樣政府or企業對人類棋士之間的比賽獎金贊助
: 會不會減少？
: 以前深藍打敗西洋棋冠軍後
: 西洋棋的賽事獎金有down嗎？
: Google中文網路沒看到相關事情
: 謝謝
: ~

其實可以搞一個限定人類世界菁英棋士才能挑戰的比賽

讓人類棋士捉對廝殺，最後一個勝出者挑戰圍棋之神"阿法狗"

這樣人類世界也有學棋的動力，就是打敗電腦

一個打魔王的概念，圍棋會變得更火。

喔對了打贏電腦的人，就是新圍棋之神了，因該沒錯吧。

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Tags: 圍棋

All Comments

Carol avatar
By Carol
at 2016-03-16T08:54
人類真正要打敗阿法狗就是找一堆人類頂尖棋士跟他下網路
Candice avatar
By Candice
at 2016-03-18T21:29
圍棋 大家可以互相討論 可以上網查棋譜 XD
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By Robert
at 2016-03-20T17:01
然後你會發現阿法狗越來越強...
Robert avatar
By Robert
at 2016-03-24T22:34
能挑戰阿法狗的是貝塔狗，講悲觀一點，電腦對電腦才有機會
達到神乎其技的境界
Donna avatar
By Donna
at 2016-03-29T05:26
我覺得一個可能性是現在的棋士還打不贏電腦 但未來很
難說 也許會找到方法有效訓練人類的計算能力
Thomas avatar
By Thomas
at 2016-04-02T13:58
等人有辦法一天下100萬盤我們再來討論怎麼贏阿法狗
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By Andrew
at 2016-04-07T04:53
以後電腦棋賽冠軍和人類冠軍比賽會很有趣
Charlotte avatar
By Charlotte
at 2016-04-07T18:42
樓上那不就是現在嗎
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By Sandy
at 2016-04-09T01:34
有人覺得李的含金量不夠吧
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By Barb Cronin
at 2016-04-13T10:07
一種組復仇者聯盟打奧創的概念
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By Edwina
at 2016-04-14T19:20
結果比賽棋譜都被扔進 alpha go 裡加經驗值 .....
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By Ingrid
at 2016-04-17T21:42
阿發狗不是全勝吧 說不定亂下反而贏

以後人類圍棋賽事的獎金

Yuri avatar
By Yuri
at 2016-03-12T09:47
假如這次電腦五連勝 然後之後約戰其他人類高手 (柯潔、紅面、張栩、黑嘉嘉^^…) 電腦一樣全勝 這樣政府or企業對人類棋士之間的比賽獎金贊助 會不會減少？ 以前深藍打敗西洋棋冠軍後 西洋棋的賽事獎金有down嗎？ Google中文網路沒看到相關事情 謝謝 ~ - ...

這兩盤棋 沒人會比李世石做得好

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By Lucy
at 2016-03-12T09:35
※ 引述《nnlisalive (nnlisalive)》之銘言： : 我覺得要從程式碼方面下手了 : 首先就是阿發狗所謂的and#34;勝率and#34;是怎計算出來的? : 不外乎用盤面上所得到的資訊轉換成數據 : 再代入勝率函數得到每一點的勝率 : 那這個函數適用於任何盤面嗎? 沒有任何邏輯漏洞和盲點? ...

賽後 李世石徹夜研究克AlphaGO殺器

Thomas avatar
By Thomas
at 2016-03-12T09:20
人機戰Ⅱ賽後 李世石徹夜研究克AlphaGO殺器 　李世石徹夜研究克Alpha GO制勝方略 決定祭出劫爭“大殺器” 　　第二局局後的李世石 　　3月10日李世石輸掉“人機大戰”第二局後，李世石回到酒店的徹夜研究破Alpha GO 之策，和李世石關係最要好的洪旼杓九段和樸正祥九段，女棋手韓海苑三段和李多 ...

關於ALPHAGO與李世石用時

Andrew avatar
By Andrew
at 2016-03-12T09:07
李世石當初選擇各兩小時，應該算是相對寬鬆的選擇，沒想到卻必須比ALPHAGO先逼入 讀秒，應該是始料未及，而就現在ALPHAGO展現的水準來看，這個用時的選擇，對 ALPHAGO相當不錯。 推估接下來會發生: 柯潔 對上 ALPHAGO ! 柯潔：我選擇20秒3次。 井山裕太 對上 ALPHAGO ...

這兩盤棋 沒人會比李世石做得好

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By Damian
at 2016-03-12T09:07
看了這麼多討論﹐我覺得這篇文章的說法還是有一個誤區。 即所謂的人類眼中的臭棋其實是勝率高的穩健下法這一立論根本。 這一立論的根本在後續討論用到時混淆了勝率高和真的能獲勝的概念。 換言之﹐AI選擇的勝率高實際是它認為這樣能獲勝。但這真的能獲勝嗎﹖ 且不論勝率是怎麼來的﹐既然是勝率就說明還是有導致失敗的可能。 ...