這兩盤棋沒人會比李世石做得好 - 圍棋

Daph Bay · 2016-03-11

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http://sports.sina.com.cn/go/2016-03-11/doc-ifxqhmve9080655.shtml

李(吉吉)：這兩盤棋沒人會比李世石做得更好！

比他的第一篇分析對我而言更有說服力

文長且有附圖請親自移駕觀賞

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圍棋

All Comments

Thomas2016-03-15

他誰？有比鄉民懂圍棋?

Lucy2016-03-17

鍵盤九段:不管啦我們就是覺得小李下得臭才輸啦

Caitlin2016-03-21

贏得了柯潔再高談闊論吧洗存在感文柯J評的比較中肯

Agnes2016-03-23

李喆?

Jacky2016-03-26

不管他能不能贏柯潔至少還是屌打PTT一堆鄉民

Zenobia2016-03-31

就是令狐沖第一次遇到太極劍法的樣子

Isla2016-04-02

推！這篇文寫得真棒

Ethan2016-04-05

沒什麼一盤棋蓋掉名字職業會從業五評到職九

Cara2016-04-07

李喆的這篇分析真的很好。

Mary2016-04-10

寫得真棒!

Mary2016-04-13

"AlphaGO下出的臭手是因為計算出之后的強手綜合所
得利益選擇可接受的損失使風險最小才下出一般棋
手講解觀眾所認為的臭手" 這想法太可怕了...

Yedda2016-04-16

終於有職業棋手搞懂這套電腦程式裡面在算什麼了

Ophelia2016-04-18

會可怕嗎以電腦來說這種想法很正常吧

Barb Cronin2016-04-22

這對電腦來說是「完全理性」下的結果，人類因為無法理性
計算才認為是臭手，結果還是輸在思考力…。

Elma2016-04-25

不是職業也搞的懂想法好嗎

Daph Bay2016-04-28

臭手是覺的有更好的效率下法

Bethany2016-05-02

覺得寫的不錯

Quanna2016-05-03

樓上沒看這版有很多「網路高段」仍堅持阿發狗那些臭手就
就是臭手嗎？啊，是樓樓上。

Thomas2016-05-07

正因為職業棋士才難以瞭解這種邏輯寫程式的反而容易懂

Dinah2016-05-11

sky哥評一下李(吉吉)水準到哪好了

Lydia2016-05-15

就一堆人沒辦法承認人腦比較笨阿...攤手

Jessica2016-05-17

打劫的問題也是一樣如果它找的到其它下法不會影響勝負

Robert2016-05-22

它何必跟你打劫?
為了確定求勝, 連幾顆子都可以直接放棄了不是嗎?

Doris2016-05-25

承認人腦比較笨沒甚麼困難的真正困難的是當一個更為完

Jacob2016-05-27

現在的阿狗應該還有機會取勝只是要找到方法(單機版對抗
分散式都還能贏個二十幾啪)

Hazel2016-05-30

阿發狗一定是下勝率最高的下法只是愚蠢的人類們算不
出來而已

Jessica2016-06-04

李吉吉很強呀但是他的結論我看九成職業不會茍同

Lucy2016-06-08

美的打法打給你看的時候跟過去累積的知識有牴觸

Rachel2016-06-11

贏半目跟贏100目都是贏當一直補棋時就是輸定了

Skylar Davis2016-06-16

等愈多職業棋士實際交手過累積樣本多一些遲早就會懂了

Victoria2016-06-18

所以囉，柯潔再來五場，就會知道是李喆對還是那些職九對

Gary2016-06-21

了。
不然也請那些愛放話的職九自己去向阿發狗申請對戰來瞧。

Andrew2016-06-22

絕對不能犯錯是肯定的, 不然鐵定會被挑出來嚴重的懲罰

Ophelia2016-06-25

狗狗一路領先專家當然看不懂

Belly2016-06-28

職業苟同不苟同有差嗎還不是阿發狗贏

Annie2016-07-02

簡單來說，那些職九不過是在維護自己最後的尊嚴罷了…

Ula2016-07-06

電子狗就是op

Ingrid2016-07-08

人類看起來是臭手的可以分三種, 第一種是真正的臭手
會導致大損失輸棋的, 這種在計算後會因為分數低被剔掉

Skylar Davis2016-07-11

狗狗只不過根據規則贏的要求下的

Elma2016-07-14

第二種是雖然不算好但其實沒那麼壞, 這種有可能會中選

Michael2016-07-18

第三種是看起來不好但後面會變成關鍵的, 人會覺得很神

Joe2016-07-21

所以看到它下出很奇怪甚至自己小損的棋, 棋手就要小心了

Callum2016-07-26

“勝率最高”在棋類不見得是好解，因為棋不是機率遊戲

Freda2016-07-27

阿發狗目前看來是以第三種臭棋偏多。

Edith2016-07-30

以「電腦對電腦」來說勝率最高當然不是最佳解，但是在電
腦對人的棋局中，因為人會犯錯，所以電腦完全可以把棋盤
當成機率遊戲來作完全理性判斷。

Gilbert2016-08-02

真不錯。看起來規則的貼目數會決定下法。

Ula2016-08-05

目前一切也都只是推測雖然李世石上來就輸兩盤是事
實但AlhaGO真有如此接近圍棋上帝的棋力? 還需要更
多的驗證

Rebecca2016-08-06

以目前阿發狗的演算法和硬體上的極限來看，離上帝還很遠
，靜待量子電腦問世。

Anonymous2016-08-09

那要看你所謂"好解"是甚麼例如勝率百分之百當然等於最
優解那怕就算看起來多壞會認為勝率高不必然等於好解

Caitlin2016-08-12

離上帝當然還很遠但是已經有可能比人類近一點了 @@

Susan2016-08-16

上帝就是窮舉法了，完全開圖全知。差很遠

Heather2016-08-20

有時候只是因為算不出之後的變化
當然用勝率來判斷本身就代表阿法狗離完美有很大段距離

Lauren2016-08-22

光是阿發狗每日一百萬局的自我對戰功能，就讓阿發狗離上
帝遠比人類進很多了。
近

Rebecca2016-08-26

但是這種依靠策略下出的棋並且還能夠獲勝代表也許對於

Tracy2016-08-30

好或壞棋的判斷可以有其他別於傳統的看法那怕這種看法
人類很難學習

Gilbert2016-09-02

AlphaGo 也還沒到頂點啊記得去年看分散對單機是 70%
好像已經上升到 77% 了, 繼續訓練下去極限不知道在哪

Poppy2016-09-04

不懂有什麼尊嚴好維護的人也跑不贏車輸給AI又如何

Hamiltion2016-09-05

寫得好像 SAI V.S. 塔矢名人一樣...

Eartha2016-09-07

自己心態有問題走不出來只好貶低小李的言論真的就如文

Leila2016-09-10

內的"你好，再見"一樣

Selena2016-09-13

阿發狗目前算是半個SAI吧(是說自我對戰史約莫等於人類

Edwina2016-09-15

1000年，也和SAI的存續時間差不多了)。李世石也比塔矢名
人的設定更強(日本職棋的實力…嗯)，就是這樣才可怕啊

Isabella2016-09-19

因為不知道輸在哪吧人跑步贏車你知道是因為輪子轉得比你

Olga2016-09-22

的腳快圍棋下不贏兩邊都是用"猜"的卻不知道為何對方的猜

Kelly2016-09-25

測就是比較厲害許多圍棋原理不夠精確的地方可能被AG放大了

Olivia2016-09-27

李喆只能推了

Edward Lewis2016-10-01

雖然不懂圍棋，但覺得李喆很深刻的看到人工智慧的特性

Una2016-10-01

好文，只有深入了解alphago的原理才知道差距所在，這裡一堆
只用舊觀點來看盤勢的人，難怪會崩潰

George2016-10-04

有腦袋繼續演化的人跟迂腐守舊的人就是這差別

Olive2016-10-08

蟻王上吧

Yuri2016-10-12

推原文中 "我不相信這些質疑是出於惡意" 一天以來很多好文~

Dinah2016-10-14

圍棋界也是有存在LUB的人啊!因為不想承認AG是棋力最
頂尖的就在找理由,連李世石陰謀論都講的煞有其事

Kelly2016-10-17

好棒的分析

Lydia2016-10-18

一樓又在引戰了

Selena2016-10-19

我覺得李喆算是分析的不錯的了，缺點就是他應該不大懂Deep

Tom2016-10-21

覺得理解上有一點不是那麼準確，不過我也只懂皮毛
有待強者解釋XD

Jacob2016-10-23

奇怪，好像一定要承認AG世界無敵，不然就是守舊迂腐

Edith2016-10-28

現在坂上風氣就這樣啊

Margaret2016-10-31

奇怪，某些人好像說的不只是AlphaGo沒世界無敵，而是說下的
像業餘、他來下都贏?

Hazel2016-11-03

sky大嗎XD

Ethan2016-11-07

希望柯潔是直接玩十場升降賽

Sierra Rose2016-11-10

我看了論文認為李喆說AlphaGo只考慮勝率的說法不全對，

Andy2016-11-13

但除此之外覺得他的推論都很合理(先說我不懂圍棋)。
AlphaGo應該也確實是以考慮勝率為主，所以重點上也無妨

Quanna2016-11-17

噢不對我也不懂Deep learning...沒事orz

Dora2016-11-18

我只懂傳統還不依賴神經網路的AI QQ

Irma2016-11-22

之前分析第一篇他提的兩個方案我就覺得第一方案也有風
險局部的邏輯失誤是因為確定勝利如果不確定那邏輯就
更精準更機車

Adele2016-11-24

如果阿法狗在確定勝率大於50%的時候會自動調高目數
那不就更像人類所謂的真正的高手了!?

Zanna2016-11-27

職業高手也會講究「贏棋不鬧事」的在確定能贏的狀況

Susan2016-12-01

下稍作退讓力求簡明不是阿法狗的專利

Tom2016-12-04

之前在COMPTER-GO DIGEST 就有人提過DNN 在大對殺會出錯

Dora2016-12-06

跟李所提的邏輯缺陷是同一回事

Kama2016-12-08

1F高級反諷不錯不錯

Sandy2016-12-11

deep跟傳統learning最大的差別就是那個fuction是自己學的

Daph Bay2016-12-13

不是人設計好給電腦學的，我的理解也只到這樣就是了XD

William2016-12-13

我再看一次覺得李喆看得很深刻，舉例來說，他提到
AlphaGo是”缺乏局部封闭搜索能力”，這句話非常非常好

Kumar2016-12-16

AlphaGo不是單純缺乏邏輯能力；如果其他地方都下完了，

Lauren2016-12-21

只剩下一個局部的複雜官子，我相信AlphaGo應該是完美的
AG不是不能把那裏算清楚，他是不知道要把這裡單獨分出
來做一個搜索(AI替代邏輯的方案)。

Mason2016-12-25

但AG並不是真的不能有切割局部的概念，從論文看來，

Adele2016-12-29

AG可能在判斷局面好壞時知道切割局部來加總，
但是確實很有可能不懂得『切割局部來搜尋』。

James2017-01-02

sadmonkey你講的其實沒有衝突。因為找出這些改善線索除了

Iris2017-01-05

幫助找更好的解以外，也可能有助於在更短時間算出夠贏的解
啊，推錯篇XDDDDD

Lydia2017-01-06

d大推錯篇了XD

Ida2017-01-07

我覺得, 這可能只是他演算法的特性, 我提出一個假設

Lydia2017-01-09

我覺得是不要太套用我們人慣用的邏輯性來解釋他比較對

Necoo2017-01-09

其實就是電腦版的虛竹+段延慶XDDD (金庸真大師XD)

Kyle2017-01-14

李喆分析的好!

Poppy2017-01-14

感覺現在李世石就像是伊角在職業棋士考試面對進藤一樣

Iris2017-01-19

如果只剩下一個局部的複雜官子, 而AlphaGo運算出來
無論怎麼下他都會勝,即是在多個情況下, AlphaGo已經是

Gilbert2017-01-20

100%勝, 他可能就只借隨機找一個情況下完
100%勝20目, 還是5目, 他都不會在乎, 他只有勝/負
那他可能最終隨機選了一個勝5目的狀況,那在人類看來,

Agnes2017-01-24

會覺得明明能勝20目,最後耍笨只勝了5目

Agnes2017-01-25

就做成大家對AlphaGo的棋力見解不一

Susan2017-01-29

狗：我都已經贏了愛怎下就怎下

Ingrid2017-02-02

好文！

Madame2017-02-05

推

Audriana2017-02-10

這篇專業

Daniel2017-02-12

http://zhuanlan.zhihu.com/yuandong/20607684

Jack2017-02-15

To winsummer: 如果已經計算完全必勝的話，我目前的理解

Jacky2017-02-19

是它會選最像職業棋手的落子，不過重點上應該就是你說的

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