Re: [問題] alphago已經超越樹狀圖設者?已回收

看板C_Chat作者 (名無乚)時間9年前 (2016/03/11 17:19), 編輯推噓26(26推 0噓 71→)
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: 樹狀圖設計者-->硬體 : 現代AI-->軟體 : 除非妳要探討的是 : 普通軟體+極限硬體 vs 大幅優化軟體+普通電腦 : 那就需要實際數值了，需要更專業的人來解答 我把我前一篇的概念，用簡單易懂的方式再說一次好了 順便讓大家都能挑戰一下樹狀圖設計者 樹狀圖設計者下圍棋能不能下贏 AlphaGO 我不確定 但是乘法問題，只要計算程式是用暴力法計算的話，我敢保證人類一定算的贏 也讓大家體驗一下「演算法」 vs 「硬體計算能力」的差異在哪裡 舉例來講，一方通行講的 1*10 = 10 用 1+1+1+1+1+1+1+1+1+1=10 來計算 我出個數學題目，大家來算一算： 1*1000000000=? 我寫一段程式，用 1+1+1... 的形式，來算這個問題 sum = 0 startT =Time.now for i in 1..1000000000 sum+=1 end endT =Time.now puts sum puts endT- startT 程式語言是 Ruby 雖然Ruby在執行速度上很悲劇 跟 java c++ javascript(用V8) 比起來，慢了兩個零到四個零的倍數 但是Ruby計算天文數字不需要去處理溢位 所以選她來寫這段程式 http://f23.tw/F7uX.jpg
而且在這個例子中，語言不是問題 1*1000000000=? 的問題 我相信大家應該都在1秒內就算出來了 如果再把寫答案的速度算進去，算10秒好了 再怎麼樣都是30秒內的事情吧？ 但那程式在我自己的電腦上的計算結果，卻是 1000000000 56.562931939 程式算了大約56.56秒 你沒看錯，就是花了 56.56 秒 雖然每台電腦運算時間會不同 但計算時間基本上都會跟數字大小成正比 也就是說，只要在 for i in 1..1000000000 後面再多加一個零，計算時間會暴增10倍 如果你的電腦太快，你可以多加幾個零，直到你算題目的速度比電腦快為止 即使你用的電腦是樹狀圖設計者 也一樣可以找到一個夠大的數字，讓樹狀圖設計者算的比你慢 相關的理論的關鍵字，是「時間複雜度」 有興趣的人可以去 wiki 一下 樹狀演算者的暴力算法，是 O(n)，意思是計算時間與數字大小成正比 人類計算計算 1*n，是 O(1)，意思是不管數字大小，計算時間都一樣 由此可推論 像剛剛那個題目，一定有個數字，可以讓樹狀圖設計者算輸人類 至於 樹狀演算者 vs AlphaGO 下圍棋誰會贏 這很難回答，因為樹狀演算者的計算能力是未定值 而圍棋的複雜度是固定數值 在有一方是未知數的狀況下，這個問題不會有答案 但如果是像作者一味的強調樹狀設計者的運算能力 還特別強調使用用暴力運算的話 我很肯定樹狀設計者在基本的計算問題上 都會輸給一台個人電腦 : 普通軟體+極限硬體 vs 大幅優化軟體+普通電腦 演算法是「方向」的問題 計算能力是「力道」的問題 方向不對，自然要花很大的力氣才能做到同樣的事情 甚至完全做不到 就像是門版上寫「推」的門，硬是要用拉的去開，的那種感覺 在小問題上，不會有太大的差距 但問題一大，硬體頂多加速幾千到幾萬倍 演算法可以讓「運算時間與數字大小成正比」變成「常數」 就像是上面我舉的例子 1*10000000000000000000 = ? 這一題用我電腦以及剛剛那隻程式，要算大約 1500 年 但是人類算這個問題，還是一樣，不到一分鐘 -- 我... 我一點都不糟糕啦！>///< -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 125.227.87.115 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/C_Chat/M.1457687940.A.79D.html
推
03/11 17:21, , 1F
很久沒看到你，一來就好認真啊 XDD
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推
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好吧..我覺得我發的文有點偏了..
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→
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會用暴力運算舉例的原因是這樣好懂..
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作者可沒設定只能暴力運算阿
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推
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ag的設計師有說 他會自動放棄推演中出現一定劣勢的棋路
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光是這點就屌打暴力算法了 能適時放棄代表有更多時間去處理
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有機會贏的棋路
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會提那個是因為作者設定的運算能力太瞎了用暴力都會贏
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to xji6m3vm0: 癥結點就在這裡啊，作者強調了暴力運算的能
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力，還寫出模擬所有空氣分子之類的東西，就會讓人以為樹狀
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看第二場就知道 右上角ag放棄六顆黑子 剛開始賽評還以為他下
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錯 結果算出來去搶中間賺更多
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推
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要國中生理解蒙地卡羅 AB剪枝太過份了
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只會用暴力運算啊。實際上的狀況會是，一個問題大到不行，
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行，又極度優化演算法之後，還是需要大量的運算能力，才會
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丟去給超級電腦算的。
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拜託不要來亂了 O(n)算暴力解啊
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推
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結果你標題一點都不重要啊XD 你只是想點出演算法的重要
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性
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推
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講真的和馬自己都沒搞清楚暴搜是怎麼回事我們在這裡都是
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喇低賽阿w
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推
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我看河馬自己也搞不清楚這些東西 否則也不會寫出一堆可
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笑的物理概念
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是不是暴力要看狀況啦 有些優化解法都已經是 O(N*logN)了呢
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推
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如果複雜度只有O(n)都還算好，最怕的就是O(n^m)這種啊
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推
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可是AlphaGo主要是屬於類神經網路類型，最重要的部分就是
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學人類如何避免暴力解法
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雖然跟這篇已經沒啥相關了XD
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推樓上...
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推
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蒙地卡羅或AB剪枝 其實國中生也可以略懂耶
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寫科幻小說被要求要對題材有所掌握是當然的，不過我
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推
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所以AG可以秒達這則運算嗎XD
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→
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答
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→
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答
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不會期待作者一定毫無破綻。比較讓我注意的是他周遭
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推
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AG後期也會轉向窮舉吧 這樣比較節省時間
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你看第二場最後都是 30秒下一目y
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沒有人幫他審稿嗎，針對科學的部分？
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反正接近收尾 變化小就可以用暴力法 這種彈性才好
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推
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ag會窮舉阿 可是中盤窮舉絕對不是好事 真的到收官時窮舉比
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較穩
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沒有優化才會用1+1的方式去解乘法吧XDDD
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那你要如何讓AI自己去找1+1以外的算法XD
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推
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AlphaGO演算法就擺在那邊不會變，但當展開空間越少就越
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→
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有可能接近窮舉法
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推
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03/11 17:51, 46F
→
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你在設計AI的時候就會考慮進去啦
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就文中所提的P_human()與P_human_fast()阿!
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推
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和馬寫魔禁好像是高中的時候...
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你的回答是指人類優化，但是要如何讓人類優化以外自己去找
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0.3ms與2us的差距
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推
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ag會學習吧 第一次很爛 但會越算越快
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我只是覺得舉例問題，基礎運算不用AI一般編譯器就有優化XD
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以這篇精神能找類似的例子不會多 就算有我覺得也是慢慢會解
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人家是舉例咩 = =
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但是當你很難舉出真的例子，就知道其出現的機率了
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不，舉1+1是因為他是極簡化的例子而以阿~_~
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就算是真的1+1+1 真的很笨，弄成類似MAP/REDUCE去跑也會很快
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演算法真的很常遇到，我上次做的是搜尋，你可以想像是，從
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限定問題領域再限定解法 = 人類一定贏，我覺得已經偏掉了www
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一堆文章，大概幾千萬字中去尋找特定的字，我程式下去，一
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我覺得解答就存在河馬他的理工腦的程度啦XD
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小時多.... 結果換用 Suffix Tree 的方式，億開始先掃過一
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傳奇的熱膨脹也是高中寫的嗎？
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次全部文章，之後搜尋，都不用一秒結果就出來了。
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對阿w 一定要先建個索引吧 至少有個inverted index也好
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AI自行找演算法的功力 其實進步很快了 阿法狗也會自己找解法
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電腦充其量只是工具，至少目前都還只是工具，跟電腦起競爭
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電腦很笨R
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→
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同意找演算的功力這部分目前還是人類還是屌打的
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心態太奇怪了。該競爭的對象是把計算方式寫出來的工程師
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推
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平行運算也要看問題的平行度 首先計算1*100000000000透過
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→
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map/reduce計算 要有人類快也要有相應的超級多硬體成本
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應該說是 "計算方式寫出來後讓他自己去長的AI"
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這硬體成本本身要跟問題複雜度同個數量集 且前提是此問題要
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可適用於平行
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所以討論到這個就偏掉啦 要提提不完 何況河馬的理工程度
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對設定上面 我們根本沒辦法得知太多XDDD
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而且若是1*100000000000 = 1+1+...+1的問題 人類是O(1)
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→
03/11 18:09, , 80F
你用map/reduce也僅能得到O(logn)吧!
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每個CU都只運算1+1一次可以把運算量減半
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第二個問題變2+2+..+2 高度會是O(logn)
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代表要算logn次
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→
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次與次之間因有相依性所以無法透過平行去做優化 再多硬體都
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→
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沒軟用
03/11 18:12, 85F
推
03/11 18:27, , 86F
搞不好學園都市有999999999PHz的CPU啊XD
03/11 18:27, 86F
推
03/11 18:30, , 87F
↑一直想提的一件事就是 先把性能參數喊出來就輸了
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推
03/11 18:31, , 88F
可是人類會少寫好幾個0
03/11 18:31, 88F
→
03/11 18:31, , 89F
因為喊出來以後，就可以說它在什麼條件下會輸。反之
03/11 18:31, 89F
→
03/11 18:32, , 90F
，若一直沒喊出來，就可以無限膨風，立於不敗之地。
03/11 18:32, 90F
推
03/11 18:47, , 91F
窮舉法遇到連續函數就gg了 更不要講機率性運算 是不可能
03/11 18:47, 91F
→
03/11 18:47, , 92F
的事
03/11 18:47, 92F
推
03/11 19:04, , 93F
和馬可能連國中理化都有問題，別要求太多了XD
03/11 19:04, 93F
推
03/11 20:01, , 94F
快推 不然別人以為我看不懂
03/11 20:01, 94F
推
03/12 03:32, , 95F
我覺得和馬搞不清楚硬體跟演算法的差異
03/12 03:32, 95F
推
03/12 06:50, , 96F
我怎麼覺得ai 討厭複雜度有點怪 類神經的複雜當你決定完結
03/12 06:50, 96F
→
03/12 06:50, , 97F
構後就固定了
03/12 06:50, 97F
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