[閒聊] 假如AlphaGo玩波多黎各會贏嗎?

看板BoardGame作者 (他化自在天)時間10年前 (2016/03/14 12:11), 10年前編輯推噓37(39推 2噓 105→)
留言146則, 29人參與, 最新討論串1/1
圍棋是唯律遊戲的極緻 步數變化之大 不是一般人可以好好計算的出來 我比較好奇的 假如AlphaGo 跟3個人類 一起打4人局的波多 他還算的出未來十幾局步數嗎? AlphaGo 還能玩到第一名嗎? 或者 3個AlphaGo 跟一個人玩 那人類玩家有可能獲勝嗎? 畢竟3個AlphaGo 每個都想贏的話 到底誰會贏呢? 還是永遠會是第一個起始玩家的AlphaGo 會贏? 謝謝 討論 再補充一題 假如是 農家樂 或者是 歷史巨輪呢 AlphaGo 或許不能每場皆贏 但至少勝率很高吧! -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 163.30.50.7 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/BoardGame/M.1457928701.A.6E3.html ※ 編輯: nhltc1975 (163.30.50.7), 03/14/2016 12:13:37
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03/14 12:19, , 1F
其他三家一起搞他的話他應該贏不了...
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03/14 12:23, , 2F
假設其它三家都是高手，可以，普通玩家不一定
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推
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多人遊戲要考慮其他玩家的行動，這種預測很大程度上是建立
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在對對方實力的了解上。阿發狗能事先知道、或在遊戲過程中
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評斷一個人的實力嗎？
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※ 編輯: nhltc1975 (163.30.50.7), 03/14/2016 12:41:19
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下一篇，AlphaGo打農家樂會贏嗎？
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所以 ai 還是有其侷限性 開放式的策略遊戲 變數太多了
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推
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其實我比較想知道它打拼布對決會不會贏......我估量這遊戲
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的計算量跟圍棋有得比（？）（如果要平等對待應該是版面也
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要19*19）
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但人類不要亂玩的話 我覺得AlphaGo應該很高
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人類亂玩的話 AlphaGo敗的機率很高
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三家搞一家必敗 有合作性質的遊戲沒有在一打三的
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我覺得ai下圍棋贏沒什麼突破性 假如今天ai能設計出玩
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開放性策略遊戲 勝率很高 那才可怕
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或許3個人跟一個ai下ai輸面大 但假如是3個ai跟1個人呢?
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推
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甚麼叫做開放性策略遊戲?我覺得圍棋就是開放性策略呀
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那就看AI寫得好不好啊 XD
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我也不懂什麼叫做開放性?
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開放式遊戲應該是指高自由度的遊戲
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推
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我無言 不是板塊格子數差不多變化性就差不多好嗎
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好吧 我定義不好 但圍棋很明顯是唯律類遊戲
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噓
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ai下圍棋贏沒什麼突破性...標準一日迷的想法...
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推
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我沒有這麼說，拼布第一回合三片都可以買的話，選擇大概也
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有200種，雖然選擇數遞減的很快，但我覺得量級是可以比的。
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推
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那alpha go 玩阿瓦隆適合嗎？
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不是一對一，那就不用看了，比賽會沒有公信力
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推
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那AlphaGo 玩MTG自己組牌能打贏大獎賽嗎？AlphaTeam!
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推
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看到覺得alphaGO沒有突破性我笑了..
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而且什麼叫做唯律類遊戲?? 你所謂開放性又是什麼?
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就高階深藍
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推
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他的應用很多，若決策的模擬過程有大量資料可供分析，那真
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的可以大展身手，例如股票投資。
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推
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你還是沒有回答什麼叫做唯律類阿, alphaGO的AI本來就不是
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可是股票的問題大概就是有人為操作的因素，是嗎？
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你想像中的那種AI...
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有一定公式可依循
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IPAD的波多也有AI阿 沒認真玩還會被AI們聯手表
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還有 68 則推文
推
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拚布一片大約是5格 走10手定型了 後面能選擇的變化不多
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而圍棋雙方走10手才佈局到一半 之後每手都有200個選擇
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以上 這樣你能明白了嗎?
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推
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當然不能明白……要這樣類比就要站在同樣19x19的角度，走60
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手(約300格)也還不到定型吧＠＠
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好啦……我沒有要證明拼布也如圍棋那般複雜，純粹個人存疑
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都被我們推到32推了呢（驚
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推
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我也覺得農家樂如果職業次發都有1萬張 然後打300回合也比
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圍棋複雜阿 (攤手
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推
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拼布電腦AI一定會贏吧，局面簡單多了，圍棋很複雜都行了
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推
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正常情況下沒得比 圍棋的難度大概就好比上大學
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只不過四年來只修一門課 就是圍棋 而且都要ALL PASS
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再加上書卷 最後只有兩個人可以畢業 其他人淘汰
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這樣大概就是職業水準 但是世界冠軍又更難了
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樓上比喻很妙　之所以開這個主題　就是想了解ai是不是
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強大到 可以預測上下家的行為模式 因為阿法狗 真的是被
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許多棋譜及對手的比賽資料 加上一些深度類神經等 專門
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針對圍棋的程式 雖然這種科技未來會應用到其他方面
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不過 我想在預測上下家的行為模式 就如同桌遊高手去跟
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到一團自己沒玩過 且對手背景都不了解的遊戲一樣
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推
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類神經不是專門針對圍棋設計的...
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嚴格來講整個alphaGO只有權重分析是針對圍棋規則去設計
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其他所有演算法都跟圍棋一點關係都沒有
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權重分析舉例來說 你通常會算你這動可以賺幾分 能不能順便
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卡其他玩家, 下一動會有什麼樣的變化 要不要修正我的決策
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從以上去為每個決策打一個分數
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其他所有的演算法都是在減少權重分析的寬度與深度
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推
03/16 14:20, , 134F
XDDDDDDDDDDDDDDD
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03/16 14:41, , 135F
先說一下人類一出生 就有數十億的神經元透過不斷的學習
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產生數10兆的神經連結 有些不常用的神經連結 會在學習
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過程中 喪失連結 有些則透過不斷學習強化連結 所以小朋
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友的神經元連結比大人多 代表小朋友學習力強
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03/16 14:46, , 139F
相反 大人則是神經元連結數量少 但神精元連結較粗
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代表大人某方面的領域比較專精熟練 可以持續發展
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03/16 14:49, , 141F
我不知道alphaGO的運作方式 但人類數10兆的神經元連結
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03/16 14:53, , 142F
所要處理的面象 肯定比較多元全面 畢竟李世石除了下棋
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03/16 14:54, , 143F
還要應付生活中的其他事情 畢竟棋手對奕 有時還要應用
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03/16 14:56, , 144F
話術 氣勢來唬弄對手 影響對手判斷能力
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07/04 12:57, , 145F
認真回 單挑alphago 會贏， 多人會被針對。
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07/04 12:58, , 146F
你自己說不了解運作原理，所以要一直低估ai是???
07/04 12:58, 146F
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