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Amateur Member
 加入日期: Jun 2012
文章: 43
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引用:
我是棋界局外人啦  不過我看英文棋評解釋說 (←對我來說還滿淺顯易懂的) 當時只要吃掉左上兩顆黑子，李「還有機會一搏」 白78的位置不錯，很少人會這樣下，沒想到剛好造成AlphaGo故障 ● ● ○ ● ● ○ ○ ● ● ● ○ ● ○ ● ● ● ○ ● ● ○ ○ ● ← ● ○ ○ ○ ○ ● ← ○ ● ○ ○ ● ○ ● ● ○ ○ ● ● ● ○ ● ○ ○ ○ ○ ○ ○ ● ● 神 ○ ● ● ● ○ ● ● ● ○ ● ○  AlphaGo在猜對方的落子時為了節省計算時間會忽略不太可能下的地方 白78算出來只有1/10000的機會，所以AlphaGo不考慮後面可能的結果 不過話說回來，好像找到修bug的方法了！？ AlphaGo只要一但沒猜中前一手下的位置就「回朔」(backtracking)回去重新考慮不就好了？？ 柯潔，準備好了嗎？  |
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2016-03-16, 03:16 PM
#401
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Elite Member
  
加入日期: Jun 2001 您的住址: 地球
文章: 6,234
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引用:
狗狗的想法與人類不同 狗狗是下「勝率最高」的棋 這是人類所缺乏的能力 所以狗狗的棋時而給人有奇著的感覺是這樣來的
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~愛由一個笑容開始，用一個吻來成長，用一滴眼淚來結束。 當你出生時你一個人在哭，而所有在旁的在笑，因此請活出你的生命， 當你死的時候，圍繞你的人在哭而你便是唯一在笑。~ |
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2016-03-16, 03:23 PM
#402
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Amateur Member
加入日期: Jun 2012
文章: 43
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放錯位置了
 引用:
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2016-03-16, 03:32 PM
#403
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Senior Member
 
加入日期: Sep 2006
文章: 1,092
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引用:
不僅是缺乏這種能力... 人類根本沒辦法練習勝率最高的那種生活模式幾千萬甚至上一盤的演練 加上臨場無限制被外界各種運算支援的機制 圍棋雖然複雜 [千變萬化] 人類說 [千變萬化] 已經足夠神奇 可惜 對於現代的超級電腦 即便是千變萬化 也在一秒不到能得到結果 除非是[佛家]的空 和 矛盾並行...這就超過電腦基本機制 40至少說的很對 至少電腦執黑子比較[耗時].... 當空無一子時 或者自己要提前預測對方下手時 比較需要耗費較多運算 ...怎麼覺得開始有趣起來了 此文章於 2016-03-16 04:21 PM 被 teraflare 編輯. |
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2016-03-16, 04:19 PM
#404
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Advance Member
加入日期: Apr 2014
文章: 425
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AlphaGo 下一步不是要「散功」嗎?
就是不輸入人類的棋譜，讓 AlphaGo 只從圍棋基本規則重新自我學習，不知到時會長成什麼東西出來....
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「投手通常開肩膀手術後，旁邊的人都會跟你說『你回不去了』， 但是你真的不用在意，如果你還想投球、想回大聯盟，這些話一點點都不要留在心上， 我以前沒做到這一點，所以才會花更久時間回到這裡。」 －王建民 |
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2016-03-16, 08:25 PM
#405
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Amateur Member
加入日期: Jun 2012
文章: 43
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引用:
現在的AlphaGo只能靠「輸入棋譜」來下棋或學棋， 因為他是「根據棋譜走向」來計算概率 棋譜用在兩個地方： 對方的回合：AG看很多棋譜(數據)來猜(統計)對方可能怎麼走，縮小蒙利卡羅搜索樹的範圍 自己的回合：AG看很多棋譜(數據)參考人類通常怎麼走，選(統計)出最好的結果 拿掉棋譜(數據)它就沒辦法下(統計)，等於整個砍掉重練一樣囉。 我照它的邏輯把它擬人化一下： AG白棋後手的情形： 黑1：「我下在這裡」 白2：(看看棋譜裡有沒有這一手) 「恩恩，棋譜裡有，我看接下來怎麼走比較可能贏」 「棋盤360個位置，高手都這麼下，白2下這裡贏的機會最高，我下這裡」 「棋盤太多位置惹，把接下來全部的可能算完會算到世界末日，怎麼辦？」 「如果我知道你接下來會怎麼走，不就可以把不用考慮的位置剔除嗎？好！」 「但是不知道你會怎麼下，我先翻翻棋譜來猜你接下來會怎麼走」 (挑出數個勝率比較高的重點位置開始往下計算) 黑3：「我下在這裡」 白4：「恩恩，被我猜對惹，你果然這樣下，我下了三千萬場還沒看過其他落子比我選的位置還要重要滴」 「趁你在思考黑3的時候我已經把接下來算好惹，只要接下來我沒猜錯我都這樣走下去」 「我白4下在這裡」 (我先來猜你黑5會怎麼下，翻翻以前的對戰棋譜挑出幾個位置...) 黑5... 所以說，如果黑1下的地方不在AG棋譜裡就很有趣了(例如第一手天元)， 不過就算前幾手AG沒猜中，它還是可以照棋譜慢慢修正， 或是跳回上一步重新計算就好了， 第四戰結束後，工程師看log檔發現AG一開始認為白78手無關緊要，到它黑87手才發現事情大條了 就是說，AG算出「自己的勝率突然掉下來會故障」開始亂下 (這又是另一個問題：工程師可以看log檔發現軟體出錯，軟體有沒有辦法「意識」到自己犯錯) AG黑棋先手的情形： 黑1：「我參考棋譜數據下在這裡，應該沒錯吧？」 「我開始猜你白2會怎麼下，翻翻以前的棋譜挑出幾個位置...」 白2：「我下在這裡」 黑3：「好險，他下的地方我有猜對，因為我一開始分數就落後(貼目)了」 (我不懂圍棋，不曉得黑子貼七目半是領先還是落後，反正設計師是以「最壞情況」來寫程式， 讓AG假定自己最後會「因為貼目而輸掉」的情況努力追上來比較保險) (也許棋界可以用AG龐大的統計數據得出「黑子到底要貼幾目比較公平」的答案) 「根據棋譜其他高手的建議，把黑3下在這，然後開始猜你白4會下在哪」 白4：「我下在這裡」 黑5：「恩恩，我沒有猜錯，這個人下的棋應該和其他三千萬場的結果差不多，繼續走下去」 「我參考高手把黑5下在這裡，開始猜你白6會怎麼下」 白6... 第二戰AG黑37子有趣的地方是，他應該要找過去的棋譜考慮怎麼下 但是它卻找了一個過去很少人下的位置(1/10000)展開棋譜，意外發現勝率反而比較高，所以下在那 這個有點複雜，看看Google工程師怎麼解釋： https://youtu.be/qUAmTYHEyM8?t=16m20s 此文章於 2016-03-17 05:40 AM 被 Error37 編輯. 原因: 刪除贅字，「過去曾經」→「過去」 |
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2016-03-17, 05:31 AM
#406
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Junior Member
加入日期: Jun 2003 您的住址: 金主至大！
文章: 803
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淺談圍棋新時代─AlphaGo來襲
碁人團隊為大家邀請到最豪華的講師陣容，來與大家談談這令人激動不已的圍棋新時代！ 職業棋士：林至涵九段、黑嘉嘉七段、劉耀文五段 圍棋AI專家：東華大學顏士淨教授、交通大學吳毅成教授 知名圍棋人：台北大學施懿宸教授 同場加映台灣圍棋人工智慧程式CGI與美女棋士黑嘉嘉表演賽。 https://docs.google.com/forms/d/1hI...SuTftQ/viewform |
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2016-03-19, 07:55 AM
#407
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Junior Member
加入日期: Jun 2003 您的住址: 金主至大！
文章: 803
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[YOUTUBE]63FDxJ5e_Ew[/YOUTUBE]
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2016-03-19, 09:02 AM
#408
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Major Member
加入日期: Jun 2009
文章: 144
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狗如果真像人一樣的去翻棋譜 去學棋譜
有些地方是不會下的(至少棋士是不會這樣下的) 去看看瘋狗模式 有幾手下的根本沒意義...  |
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2016-03-19, 10:23 AM
#409
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Amateur Member
加入日期: Jun 2012
文章: 43
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引用:
 特別是從48分40秒開始的 3. AlphaGo in Depth，方程式我完全看不懂  第五戰我這邊半夜看到中盤睡著，爬起來看到李世乭九段下到最後投子認輸， 聽說如果計算貼目後應該只輸兩目半左右的樣子 還有黃士傑博士幾乎不用起身休息 (←工程師之魂?) 從這五場人機大戰中，我學到棋手的拚勁和工程師的心血結晶 雖然我圍碁的知識只有「棋靈王」和一本很久以前讀的吳清源傳記 看完以後增加了我學碁的興趣 Michael Redmond九段教他如何訓練收官 他會拿別人的棋譜，把最後30手消掉， 印在紙上作想像訓練 (←查了一下，好像叫做「復盤」？) 待棋藝提升以後，改成把最後50手消掉 某一場他提到人類也可以像電腦一樣自己和自己對下： 下完一手，去做其他事情，等忘掉棋盤以後，回來下下一手 對我以後如果有時間學碁，還滿有幫助的  |
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2016-03-19, 12:59 PM
#410
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