Re: [問卦] AlphaGO 有機會破解圍棋嗎？消失
: 自己寫過程式
: 覺得電腦能贏人腦的只有記憶容量
: 如果沒有一個完整解決單一事件的演算法
: 人工智慧要超越人腦是永遠不可能的
: 電腦比人腦的優勢是可以反覆運作同一件死板的事
: 並且重覆上億次
: 前題要有完整演算法
: 電腦打敗世界棋王
: 靠著是棋譜 並且短時間內執行上萬筆棋譜才完成
: 還是得有人想出演算法 才有人工智慧啊
你有弄清楚圍棋人工智慧嗎？
傳統架構解決棋類遊戲的方式
1) 暴力窮舉法
就是把棋盤上每一種變化全部跑過一遍 直接算到最後一步
可惜以現在的電腦速度根本做不到
圍棋棋盤的變化 如果每步棋只算 黑子、白子 (不去考慮虛手 劫爭 提子)
大約是361! = 361*360*359*....*4*3*2*1
算起來結果大約是10的700次方 (不是網路說的圍棋變化只有10的100多次方)
2) 10的700次方的變化無法暴力窮舉
一般的作法是計算N層 (從現在盤面往後下N步棋) N大約在10~20層之間
黑棋 -> 白棋 -> 黑棋 ......
而且假定對手每一步都是最佳解 下了N步之後得到一個新的盤面
程式開發者設計一個審局函數 對N步之後的盤面給定一個分數
最後電腦就選定分數最高的那手棋
那個審局函數就是被付予一個判斷邏輯
開發者靠自己的棋力、經驗 寫成對盤面判斷的邏輯
開局的時候可以使用大量棋譜輔助 可是一脫譜 就得靠程式開發者的審局函數
計評估盤面
在很多的棋類遊戲做到這一步已經完勝人類
Alphago比較明顯的突破是用類神經網路 Deep Learning 做了一個成功的應用
自己和自己下了一個月之後 二月的版本可以比一月的版本還強
靠不斷的經驗累積修正和精進審局能力
一般棋類程式出廠後就是固定一個強度 能改變的只有開局資料庫一直擴張
脫譜之後棋力就是被那個寫死的審局函數給定住了
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討論串 (同標題文章)
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