討論串[請益] 關於一些遊戲的AI
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圍棋的AI確實不難寫阿！ =.=a. 只是電腦計算能力有限，要幫電腦判斷分析哪些路徑是比較重要的，. 而那就是人類把自己的一些經驗傳給電腦，好增加電腦的分析效率。. 所以如果讓職業棋手先分析某個棋手的下棋習慣，. 讓職業棋手指導電腦分析各路徑的權重應該怎麼分配，. 電腦就可以學會怎樣更有效率的計算路
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之前我說圍棋跟圖形辨識很像的原因就在這邊. 例如說一個簡單的死活題. 若白下於A點，黑必死. 若黑下於A點，則活. ┌┬○●┬┬┬. Ａ┼○●┼┼┼. ├○○●┼┼┼. ○○●●┼┼┼. ●●●┼┼┼┼. ├┼┼┼┼┼┼. ├┼┼┼┼┼┼. ├┼┼┼┼┼┼. 一般而言，學到上面那個基本型. 不論是在
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其實要下贏圍棋AI有很多奸詐的技巧，當你掌握技巧後，就很好贏AI了，. 其中一個技巧就是棋子在空間的分佈要散，. 因為圍棋AI很重要的一點就是，路徑分析的權重因子，. 而權重因子最簡單的判斷方式就是從局部空間棋子的密度來判斷，. 讓電腦決定是否那附近的路徑選擇要計算得更細.... 而佈局上越分散，就
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其實最有趣的就是這點。為什麼你會覺得人腦就不是一種一種特別去寫的呢？那. 為什麼人類也會有定石辭典這種東西呢？而且，雖然那個五目點眼型我們都知道它可. 以這樣被搞定，可是人類棋手卻會在這個特徵都還沒出現時就提前把它辨識出來。這. 辨識真的都是人類某些特有的機制完成的嗎？還是其實也都是經驗 + 窮舉計
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現在用principal component analysis來辨識指定的視覺特徵已經不是. 奇怪的技術了，只要在適當的AI架構之下也不難用類似技術來辨識前述的棋. 型。但這裡有個問題：AI所受的期待本來就和人類棋士不同，這導致他們無. 法在同樣的基礎上習得技能。. AI在運算速度上有絕對優勢。直接
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