科技進展對於圍棋的影響 - 將棋
By Elma
at 2016-03-12T01:08
at 2016-03-12T01:08
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※ [本文轉錄自 GO 看板 #1MuljVht ]
作者: NewYAWARA (朝霞之前奏) 看板: GO
標題: Re: [閒聊] 科技進展對於圍棋的影響 (圍棋軟體歷史 & 突破的AlphaGo
時間: Sat Mar 12 01:07:41 2016
如果以電腦將棋的經驗來看,
只要AlphaGo除了贏棋目標之外,多搭載形勢分析、
以及步數模擬推演的機能,許多讓人無法理解的走法,
一樣可以變成讓人易懂可學的模式。
例如我以GPS將棋(雖然現在它算弱的將棋軟體)來跑2014年名人戰第一局棋譜,
在第105手下完後,推估後手第106手該如何下時,
軟體的分析會出現類似這樣的訊息:
[-52] △2五桂(33)▲2六歩打△3七歩成(36)▲同桂(29)△3六歩打▲2五歩(26)
△2六金打▲3八銀打△3七歩成(36)▲同銀(28)△同角成(46)▲同金(47)
△同金(26)▲同銀(38)
[282] △4五金打▲6五歩(66)△3七歩成(36)▲同銀(28)△3六歩打▲同金(47)
△同金(45)▲同銀(37)△4四角(35)▲3七銀打△同角成(46)▲同桂(29)
△3五歩打▲4七銀(36)△9九角成(44)▲7四歩打△同歩(73)▲7三歩打
△同金(72)▲3四歩打△8九馬(99)▲8二角打△7二金(73)▲9一角成(82)
△4四香打▲3三歩成(34)△3六桂打▲5九玉(48)△3三金(32)
[306] △4五金打▲6五歩(66)△3七歩成(36)▲同銀(28)△3六歩打▲同金(47)
△3七角成(46)▲同金(36)△5六金(45)▲同飛(76)△6七銀打▲3六飛(56)
△5八銀成(67)▲同玉(48)△1三角(35)
...............................
當然現在只簡列上面三種,事實上還有超多種變化未列出來佔篇幅,
但從中可以看出軟體評估當前情勢下哪一手,它距離贏棋的勝算更高。
(負值代表後手優勢、正值代表先手優勢)
然後出現無法理解的下法時,就直接分析它背後思考的行棋變化,
就會知道為何它會這樣下。
如果對它的分析不服氣,認為有更好的下法時,
我們也可以很輕易的透過盤面編輯,變成我們認為比較好的下法,
接著讓它去重新分析形勢,往往就會發現我們覺得好的下法,
其實只要對方在某個應手得宜,事實上這個變化是比較不利的。
而AlphaGo這次更優秀的地方在於,它的自我學習能力顯然很驚人。
現有的將棋軟體,即使有搭載自我學習能力,看來還是明顯劣於google所寫的程式。
公認最強的軟體ponanza之所以強,仰賴的也不是自我學習能力,
而是設定參數最為精確,但也由於是參數,
所以還是可能出現在某些特定形勢下,會由於參數設定問題而出現誤判。
但這一點在AlphaGo上可能就不太會發生。
也因此,若利用AlphaGo來分析現在的對局形勢、
以及展開它背後的行棋邏輯的話,理論上對職業棋士學棋應該會有幫助,
至少現在也有不少將棋棋士正在利用軟體練習對局,以及借重它的思考,
研究它所分析的棋路變化,來藉此強化自己的棋力。
--
作者: NewYAWARA (朝霞之前奏) 看板: GO
標題: Re: [閒聊] 科技進展對於圍棋的影響 (圍棋軟體歷史 & 突破的AlphaGo
時間: Sat Mar 12 01:07:41 2016
如果以電腦將棋的經驗來看,
只要AlphaGo除了贏棋目標之外,多搭載形勢分析、
以及步數模擬推演的機能,許多讓人無法理解的走法,
一樣可以變成讓人易懂可學的模式。
例如我以GPS將棋(雖然現在它算弱的將棋軟體)來跑2014年名人戰第一局棋譜,
在第105手下完後,推估後手第106手該如何下時,
軟體的分析會出現類似這樣的訊息:
[-52] △2五桂(33)▲2六歩打△3七歩成(36)▲同桂(29)△3六歩打▲2五歩(26)
△2六金打▲3八銀打△3七歩成(36)▲同銀(28)△同角成(46)▲同金(47)
△同金(26)▲同銀(38)
[282] △4五金打▲6五歩(66)△3七歩成(36)▲同銀(28)△3六歩打▲同金(47)
△同金(45)▲同銀(37)△4四角(35)▲3七銀打△同角成(46)▲同桂(29)
△3五歩打▲4七銀(36)△9九角成(44)▲7四歩打△同歩(73)▲7三歩打
△同金(72)▲3四歩打△8九馬(99)▲8二角打△7二金(73)▲9一角成(82)
△4四香打▲3三歩成(34)△3六桂打▲5九玉(48)△3三金(32)
[306] △4五金打▲6五歩(66)△3七歩成(36)▲同銀(28)△3六歩打▲同金(47)
△3七角成(46)▲同金(36)△5六金(45)▲同飛(76)△6七銀打▲3六飛(56)
△5八銀成(67)▲同玉(48)△1三角(35)
...............................
當然現在只簡列上面三種,事實上還有超多種變化未列出來佔篇幅,
但從中可以看出軟體評估當前情勢下哪一手,它距離贏棋的勝算更高。
(負值代表後手優勢、正值代表先手優勢)
然後出現無法理解的下法時,就直接分析它背後思考的行棋變化,
就會知道為何它會這樣下。
如果對它的分析不服氣,認為有更好的下法時,
我們也可以很輕易的透過盤面編輯,變成我們認為比較好的下法,
接著讓它去重新分析形勢,往往就會發現我們覺得好的下法,
其實只要對方在某個應手得宜,事實上這個變化是比較不利的。
而AlphaGo這次更優秀的地方在於,它的自我學習能力顯然很驚人。
現有的將棋軟體,即使有搭載自我學習能力,看來還是明顯劣於google所寫的程式。
公認最強的軟體ponanza之所以強,仰賴的也不是自我學習能力,
而是設定參數最為精確,但也由於是參數,
所以還是可能出現在某些特定形勢下,會由於參數設定問題而出現誤判。
但這一點在AlphaGo上可能就不太會發生。
也因此,若利用AlphaGo來分析現在的對局形勢、
以及展開它背後的行棋邏輯的話,理論上對職業棋士學棋應該會有幫助,
至少現在也有不少將棋棋士正在利用軟體練習對局,以及借重它的思考,
研究它所分析的棋路變化,來藉此強化自己的棋力。
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