Re: [情報] deepmind又在下了！

看板GO作者 (天堂的定義)時間8年前 (2016/04/13 09:47), 8年前編輯推噓28(30推 2噓 64→)
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※ 引述《ctrl (大覺者)》之銘言： : 對手是ruogu(P)9段 : deepmind現段位戰績進步到64勝36負 : 本場deepmind執黑 : 貌似ruogu(P)9段的白棋開局不錯!? : 果然deepmind的黑棋佈局比較弱吧？ : ……白棋走出一串送菜的棋之後現在劣勢了Orz 黑棋下棋的速度有一些很快 不像是 AlphGo - 中介人 - 奕城網棋落子 不知道奕城/Tygem 有提供介面給AlphaGo團隊嗎? 有的話 真相就大白了 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 180.177.12.82 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/GO/M.1460512070.A.7A8.html ※ 編輯: mathbug (180.177.12.82), 04/13/2016 09:49:20
推
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在電腦上跑的東西....寫個仲介程式完全不難啊....
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不需要仲介程式
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不用唷，十幾年前就有種東西叫做按鍵精靈
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我是說不需要提供介面也能寫
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寫個程式直接中介讀譜落子對DM來說是一片蛋糕啊
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Are you sure about that? 如果沒有介面 1. 落子"也許"只需要類似"按鍵精靈"的功能 但是 2. 讀取落子(包括可能的提子狀況)就需要引進視覺辨識等功能了 3. 以上功能如果自己做 應該至少一個碩士等級的論文了
推
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deepmind外掛下棋落子速度上確實有優勢
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推
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對於(奕城的)網路伺服器來說，他收到的資料只是
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滑鼠座標+clicking flag，那這個alphago可以自動送出
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而不需要實體滑鼠，對AG來說他只需要讀當前的棋盤
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然後決定要在哪個棋盤座標落子->轉成滑鼠座標送出
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另外，AG vs Lee第一天我很驚訝居然要有代理人
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我本以為只需要把譜投到大螢幕，李直接電腦落子即可
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※ 編輯: mathbug (180.177.12.82), 04/13/2016 10:31:35
推
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不需要什麼視覺辦示啊…直接攔截封包就好了
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對google來說，寫這個的外卦大概就一個下午的事…
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推
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基本上，奕城送來的封包不會是全圖像，為了流量控制
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應該只會是一個19x19 matrix記錄當前棋盤
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然後是由用戶端程式轉成為螢幕上的棋盤，所以的確是
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攔封包解讀矩陣就可以的事
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視覺辨識來說，那也只是一個固定圖樣
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開局讀棋盤轉出19x19的座標轉換矩陣，每次比對前次
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這也是一項工程 大學部專題? 有大學生說說看三個月做得出來嗎? ※ 編輯: mathbug (180.177.12.82), 04/13/2016 10:46:33
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盤面跟本次盤面差異判讀對方/己方落子
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不需要很複雜好嗎~"~
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原po想像的視覺辨識技術太高級了，但是在這個case裡
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用不到那麼高級的視覺辨識......
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推
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讀網格JPG/BMP判讀網格座標有難度嗎？
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前後兩張圖做XOR讀出盤面變化有難度嗎？
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將落子座標反轉換回影像座標(用來產出滑鼠座標)
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有任何難度嗎？
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這三個都沒有難度的狀況下，真的有難度的判斷在哪落
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子AG做的很好
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推
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我猜原PO想成ROBOT自己用CAM抓影像，但這個case不用
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lol3個月哩..應該2小時內KO吧,有點經驗的話半小時以內
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推
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Amiba你不能這樣說啦，如果是ROBOT自己用CAM抓影像
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還要轉出正確的座標，那大學生差不多要一個專題才能
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推
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你也太小看google了... 這種程度半小時就解決了
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作的出來(一個學期的時間)，只是我想原PO想太難惹
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推
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1.軟體對軟體，要連接上哪有這麼困難。 2.它背後是goo
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gle,不是大學生
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推
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還有一種可能就是奕城的使用者端回傳的資料僅僅是
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(落子的)棋盤座標，那這個就更簡單惹
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連產生滑鼠座標都不用，直接丟一個座標封包回去
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用cam大學生大概1天KO吧..是靜態的可以很輕鬆濾出棋盤
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推
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恩，是沒錯啦，但是專題會過不暸唷XDDD
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推
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拿大學生跟Google的菁英工程師比...
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雖然沒去解讀，不過用一般原理來想封包只有回傳落子座標
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根本不需要回傳視覺資訊，一般的工程師來做頂多也幾天吧
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網路上都有TYGEM的開源用戶端了，用那個改就好啦
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可以查一下 sikuli 就知道其實不難了
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這樣就能生出碩論等級我應該一年就畢業了...
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推
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影像處理實驗室報到...專題做這個應該畢不了業+1
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推
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你太小看它們了吧...大學專題等級的東西對它們就是非常
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簡單的東西啊
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推
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AJA那次有說，他們公司有做視覺辨識，看人下一晚棋就學會
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噓
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碩士論文做這個 當口委吃素嗎
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賣啊捏，說不定在十年前這真的是碩論等級啊
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我念MS的時候，博班學長說他們當年除頻器會動就畢業
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可是我們都要搞到SSGS系統有效果才能畢業
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中間也不過差兩年~"~
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推
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SSCG(single side band clck generator)上面誤繕
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推
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我也蠻好奇，圍棋就是座標，和視覺辨識有什麼關係？另外
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正式比賽不太可能叫棋手電腦落子，除非本來就約在網路上下
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網路遊戲的外掛這麼多,Google的技術,一點都不成問題啊!
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打個比方好了,神魔之塔外掛,判別珠子,規劃路徑,自動轉珠
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相對於網路圍棋,網路圍棋電腦代下簡直是簡單到爆炸啊!
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推
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棋盤上畫面資訊都很固定、單純 狀態有限
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每個可落子的點: 黑棋 白棋 沒落子
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簡單分析判斷一下就出來了 您想得有點太複雜了
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推
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deepmind應用在圍棋上的AphaGO最基本精神就是視覺辨識
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AG就是靠整個盤面19x19像素與勝負的關聯，利用深度學習
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大量數據化後建立良好的策略函數與評價函數
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AG可能根本不知道死活、氣數、目數，只是單純看哪種圖
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推
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形19x19像素有最好勝率就好了
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推
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怎麼可能不知道死活氣數目數，不然你隨便看篇他paper
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死活氣數目數是基本的，只是說deepmind沒有去深究，硬是要
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算出幾十步後的變化，而且他有更精準的評價函數
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推
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連星海這種動態的都要挑戰了 圍棋這種靜態的就算
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用視覺辨識對google也超簡單好嗎
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推
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其實比掃個QR CODE 還要簡單
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推
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鍵盤精靈已經做到可以從螢幕上掃圖了喔，像是，出現敵人
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的圖片後，就把滑鼠移過去點他這樣
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噓
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你的世界裡一定存在很多神人，連辨識棋盤這項技術都會讓你
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→
04/13 17:49, , 82F
讚歎不已
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推
04/13 21:22, , 83F
alphaGo都寫得出來了，弄個遊戲外掛簡單多了
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推
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直接從網路送來的資料下手最快 棋譜也不過就是一堆座標
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不是
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碩論......那我研究室裡的寫神魔之塔自動轉珠應該已經博士
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班畢業了（笑）
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不能說不需要技術，畢竟這種技術是知道就知道，不知道就不
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知道的東西。但是都是老早就存在的東西，而且根本用不到圖
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形辨識這種東西，抓圖下來看黑色白色還是棋盤底色很難嗎XD
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連拆封包都不需要會呢XD
04/14 04:39, 91F
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根本不需要影像處理也很簡單
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視窗align好 按鍵精靈對著矩陣寫就好
04/14 23:42, 93F
推
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文組？
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推
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如果碰到提子或是屠龍時，應該也要傳資料修改吧？
04/17 19:26, 95F
推
04/22 20:42, , 96F
太小看大學生了....
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