圍棋AI AlphaGo 之我見 - 圍棋

1. 據說 AlphaGo用到的Neuro Network深達13層

有任何穩定性的報告或是說明嗎？

2. 圍棋的勝敗至少包括兩種，一種是壓著打或是完勝，另一種是反敗為勝

AlphaGo的設計應該是循著第一條路線

問題是餵它的千萬盤訓練用人類棋譜卻包含非常多第二類棋譜

反敗為勝的棋譜應該非常多用的是勝負手(或是無理手)

不曉得這會不會是AlphaGo昨天崩潰的原因？

3. 以現在AG的能力，它應該可以先歸類/分群 將之前訓練的棋譜分開

重新訓練時只採用第一種壓著打或是完勝的棋譜

也許就不會有無理手的出現了 (或數學上 讓它的系統參數穩定)

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