[討論] Alphago 離圍棋之神多遠 ?

看板GO作者 (懶龍)時間7年前 (2017/05/28 22:43), 編輯推噓26(26推 0噓 60→)
留言86則, 22人參與, 最新討論串1/1
剛寫文時突然有事手殘眼花搞成誤按誤發在此先行致歉。 假定 Alphago 或 後面的AI 不斷進化 , 不知還要進步多少才能 達到終極圍棋或我們說的圍棋之神的境界 ? Alphago要退役 後面就看其他圍棋AI的發展了。 日本古代有棋手說以砍頭為注的話受讓4子就敢奉陪, 跟最新版的 Alphago 不知高手們覺得要被讓到何種程度就有把握 勝算破5成以上? -- -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 123.205.236.72 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/GO/M.1495982624.A.3C9.html
推
05/28 22:47, , 1F
是時候廢除職棋九段封頂制了 大家一樣強只是自欺欺人而已
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除了廢除封頂，也要有降段
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三顆以上
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推
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週經文，5/24才被問過
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推
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高川(真正的高川)說 讓九顆也不敢下
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我lag了~~
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以前我還以為大李的全盛期已離圍棋之神不到一先了~~
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推
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黃士傑受訪時說每個月都看得到AG的進步，所以AG離神都還有
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其實我們都看不到
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明顯距離
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推
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只要存在某個貼目，alphaGo自我對戰的黑白勝率無法到95
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：5那麼懸殊，他就沒資格靠近神
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等訓練AI一陣發現AI沒太明顯進步了也許可以說接近了某個極
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線，學習曲線理論上是會越來越平緩的
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但AI到了的極限又有多接近神好像也難講
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像現在貼7.5目，人類黑白勝率大致相近，就可推知離神超
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遠
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推
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樓上的意思我能理解，如果黑貼7.5目是過重的話
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那白棋的勝率應該會在九成以上，因為他已經可以算到
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終盤極大部份的變化了
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假設先行優勢是5目，圍棋之神要做到貼5.5目白全勝，貼4.
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5目黑全勝
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推
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圍棋之神就是窮舉法，但窮舉圍棋變化就連量子電腦也難
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個人覺得有到九成以上，那對我而言就是圍棋之神了
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你是說只要貼目稍不平衡 棋神就能讓某邊勝率100%的意思
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是這樣理解嗎?
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是啊
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推
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先手必勝, 先手必和, 先手必負. 猜完先就決定勝負者為神.
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不過貼目不可能平衡的 現在白棋勝率75% 所以還不算神
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如果AlphaGO訓練到最後單邊勝率100%就能叫神了?
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推
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黃博士說alphago每個月都還在進步，所以有可能100%
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單邊勝率100是必要條件，不是充分條件
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代表未來絕藝或zen團隊有按照論文做的話，要達到目前
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master的強度也是有可能的，還沒看到極限
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不是說要弄個不吃人棋譜自學的版本 不知有沒有再做了
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這次的AG就是不學人類棋譜不是??
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用上一版的AG來教這版的AG，這版用的棋譜是上一版的AG
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推
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還是有人搞不清楚，這版本是自李世石版本自我對奕而來
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但李世石的版本是有參考人類棋譜的。
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推
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就是說有人類血統 但基本上還是個外星人
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想看沒參考純自學會不會真的下成外星人圍棋
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推
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純自學的話 開盤定石會形成非常慢 不是合理的做法
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他是一個學很快的機器，但你基礎不教他要他瞎子摸象他可能
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自學有個缺點是錯誤可能會被保留或放大 因為沒人跟它講
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它可能永遠不知道那邊是錯的 可能還會擴大
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幾年也進步不到人類頂尖。但也許另闢蹊徑時間夠長有另一套
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推
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嗯 沒錯
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神奇的領悟也不一定
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自學錯誤被保留或放大不太可能，除非下錯還能贏..
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要看你怎麼定義，如果自己沒用棋譜，下贏有學棋譜的人
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這樣也算學習人類棋譜的話，那不管幾代AG都不可能達到
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不用人類棋譜的方式
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怎麼不可能 兩邊都用錯的方法下棋啊 當然其中一邊會贏
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推
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自學錯誤是很有可能的，但是以現在這種基於人類棋譜衍生的
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人工智慧，說不定人類也沒辦法找出錯誤之處 XD
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不過印象 DeepMind 團隊有在對局中製造一些雜訊干擾試圖讓
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自我學習的過程盡量不要有這種區域最佳的問題，細節就
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不得而知了
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推
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說的好，還有很大的距離
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推
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我覺得還有三子左右 圍棋這水太深了
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目前窮舉法都算不完 所以一定有變強的可能
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推
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人類的話跟AlphaGo大概兩子以上三子未滿五成勝率吧 跟柯
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潔第二盤看到點希望
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DeepMind有說過，他們在AlphaGo的模擬對手中有刻意加入反
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AlphaGo，專門選擇AlphaGo不太會去選的著手
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用這種方式來減少徹底走偏然後有些著手幾乎沒有評估到的情
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況，這也算是李世石戰神之一手給他們抓出來的問題之解決案
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推
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但我覺得軟體實力大概就這樣了吧 google 也不會再研發了
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現行CNN based演算法一定有極限 不會超出現在alphago太多
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缺少世界頂級科學家的幫助 再突破的機會很小
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D大說的是GAN吧 這一年大家都在玩GAN
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推
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也不完全是，因為AlphaGo並沒有需要區分是否人類著手或是
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AlphaGo著手的這種需求，我覺得基本概念上不太像，雖然實
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做可能有些部分是相通的
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主要是GAN是要盡量「像」某個目標讓判別猜不出來，讓生成
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跟判別同時進步，不過AlphaGo是讓生成中加入「盡量不像」
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的部分來脫出局部最佳，硬要說比較像基因演算法的突變機制
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，用人類的說法就是故意出定石書裡沒有的變化讓他解題XD
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推
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原來如此 超期待AlphaGo的新論文！
05/29 01:55, 79F
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段位制早就不是實力指數了吧
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推
05/29 13:26, , 81F
一些關於anti-AG的討論 https://goo.gl/tqL5hm
05/29 13:26, 81F
推
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不是gan吧 聽起來比較像RL的Q-learning裡面的explore
05/29 15:49, 82F
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05/29 15:50, , 83F
and exploit的explore的部分 順道一提的話 之前Deep
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05/29 15:50, , 84F
mind做AlphaGO讓他玩打磚塊 就已經在實作Deep Q L
05/29 15:50, 84F
推
05/29 22:25, , 85F
如果是人類早就封神了
05/29 22:25, 85F
推
05/30 18:28, , 86F
對，應該不是GAN
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