黃龍士v.本因坊道策 - 圍棋

Selena avatar
By Selena
at 2019-06-26T13:30

Table of Contents

這兩位棋手是生平屬於同時代的中、日高手，
如果安排對奕的話（用數子法或計目法都可以協調），
兩人勝算大概是如何呢？
能估計看看嗎？

--
Tags: 圍棋

All Comments

Mary avatar
By Mary
at 2019-07-01T00:14
張飛打岳飛誰贏?
Irma avatar
By Irma
at 2019-07-04T03:52
沒辦法啦，而且用ai跑也不會有結論，因為黃龍士的規則
和現代規則又有一段差距
Ida avatar
By Ida
at 2019-07-05T21:24
除非很刻意有人拿當時的規則跟無貼目去訓練一套AI，用那套
AI去分析當時的每一局，雖然不能得到棋手之間直接的強弱比
Isla avatar
By Isla
at 2019-07-10T11:52
較，但或許可以得到一些參考性的統計數據，比如說「A棋手
Rebecca avatar
By Rebecca
at 2019-07-10T20:42
在前30手下的每一步棋平均能提升0.5%勝率」、「當年名局被
Catherine avatar
By Catherine
at 2019-07-12T18:39
認為妙手的一手事實上AI認為好不好」之類
比較麻煩的是這得要投資成本在訓練一個現在用不上的古規模
Regina avatar
By Regina
at 2019-07-15T07:52
型上，就真的只能研究使用同一套規則的時代那些古譜
Joe avatar
By Joe
at 2019-07-18T05:48
讚 留言 分享
Ophelia avatar
By Ophelia
at 2019-07-20T12:44
讚 留言 分享
Jessica avatar
By Jessica
at 2019-07-21T06:01
假定雙方過世後都沒進步且恢復全盛期~找通靈王安排看看哈
Gilbert avatar
By Gilbert
at 2019-07-24T20:43
目前要訓練出可用之AI的成本還是太高了
Lydia avatar
By Lydia
at 2019-07-25T03:27
alphazero理論上辦得到吧 只是google不會浪費這個錢訓練
Ida avatar
By Ida
at 2019-07-28T01:02
建議用聖杯召喚出來打聖杯戰爭...我說聖杯快棋賽
Caitlin avatar
By Caitlin
at 2019-07-30T19:21
現存大多數AI重練一個模型都辦得到啊，就成本效益的問題

第12屆春蘭盃決賽 朴廷桓九段 v.s. 朴永訓九段

Kelly avatar
By Kelly
at 2019-06-25T16:35
棋賽名稱：第12屆春蘭盃 對弈棋士：朴廷桓九段 v.s. 朴永訓九段 開賽時間：10:30 地　　點：中國江蘇省泰州市「春蘭國賓館」 用　　時：每方2小時30分鐘，5次1分鐘讀秒 結　　果：朴廷桓九段以直落二的成績戰勝朴永訓九段奪得第12屆春蘭盃冠軍 決賽第一局：2019/6/25(二 ...

圍棋為何沒有強力的國際組織？

Caitlin avatar
By Caitlin
at 2019-06-22T22:40
圍棋現在有「國際圍棋聯盟」，但他主辦的比賽只有業餘賽、團體賽，也沒有給棋手世界 排名，簡而言之就是在職業世界裡不太重要。 西洋棋有FIDE、網球有ATP/IMF，都佔有極重要的地位，包括藥檢、運動員規範、辦比賽、 世界排名...等等有著極重要的工作。 而像棒球、籃球等，也屬於國際組織沒什麼重要性，但那是 ...

第74期本因坊戰 第5局 河野臨九段(B) v.s. 本因坊文裕(W)

Zanna avatar
By Zanna
at 2019-06-18T07:04
棋賽名稱：第74期本因坊戰 第5局 對弈棋士：河野臨九段(B) v.s. 本因坊文裕(W) 日　　期：2019/6/18(二)~2019/6/19(三) 地　　點：日本長野県松本市「松本ホテル 花月」 用　　時：每方8小時，剩10分鐘時進入1手60秒的讀秒 結　　果：200手止，白4.5目勝 棋　　譜：htt ...

黑洞流的AI分析

Daniel avatar
By Daniel
at 2019-06-17T17:42
去年清大前校長沈君山先生的追思會時 張栩名人有回來與台灣之星王元均進行一場紀念對局 起手就是再現江湖的黑洞流 ====== 局後檢討的時候 張栩名人僅有簡略提到 「一開始蠻喜歡的，後來看到AI的評論，就不敢下了。」 這句話實在教人好奇 有板友試過用leela或是其他的軟體分析黑洞流嗎？ ...

AlphaZero如果突然給它20x20的棋盤

Ursula avatar
By Ursula
at 2019-06-15T14:32
這個演示非常令人驚訝，但哈薩比斯還是有所保留。如果虛擬平板略微往上移動一點點， 程式就會失敗。DeepMind程式所學到的技能是如此受限制－－它甚至無法對環境的微小變 化（比人類走路時對環境產生的微小影響還小）作出反應－－至少在沒有數千輪強化學習 的情況下既是如此。但是現實世界已經內置了這樣的應對系統。 ht ...