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作者 DemonElf 在 PTT [ GO ] 看板的留言(推文), 共160則
限定看板：GO
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4F推: 感謝分享!01/01 21:44
5F推: 而且字幕除了英文之外另一個支援的就是繁體中文!01/01 21:55
6F→: 真是給尊重!讚!!01/01 21:55
53F推: 不會很難證明啊，能不能讀取的關鍵是他有沒有入侵bz伺服04/04 04:25
54F→: 器資料庫，AI雖然是電腦、但不是電腦就什麼資料都是可以04/04 04:25
55F→: 互通的04/04 04:25
56F→: 另外，以bz自己提供給玩家的ai來說，就很清楚ai確實很難04/04 04:31
57F→: 在同資源下跟人類玩家抗衡，高難度ai是直接用數倍資源或04/04 04:31
58F→: 數倍發展數度來讓玩家挑戰04/04 04:31
13F推: 也不用把柯潔想得太神，不是剛在職業賽16強輸了？03/23 01:39
14F推: Google本來看他安排就明顯想精進ai，自然會先優化好現階03/23 01:43
15F→: 段測試結果再安排下一次"測試"，你以為Google做ai就只是03/23 01:43
16F→: 做來專門陪下圍棋的？說避戰實在太過了03/23 01:43
20F推: 所以重點在如何找到問題、把ai調教得更好，而不是拼命趕03/23 03:54
21F→: 場挑戰對手03/23 03:54
22F→: 就好比，去年alphago 5:0歐洲冠軍之後，不也是隔了好一03/23 03:57
23F→: 段時間今年才安排了李世石的棋局03/23 03:57
11F推: 這排名不是只有算李世石這五盤啊，還有上次5:0歐六段03/16 00:13
13F→: 也許情緒上很難接受，可是這樣的排名是合理的03/16 00:14
17F→: 如果之後接受挑戰輸了排名自然會降03/16 00:15
27F推: 怎麼會是傷害，怎麼看都是一個突破原本框架再上層樓的好03/16 00:21
28F→: 契機03/16 00:21
30F推: Alphago目前下出來的棋風其實可以暫定為勝率優先的流派03/16 00:24
38F推: 是不是BUG不用太早下定論，要複製同樣的局勢迫使AI算不03/16 00:28
39F→: 完而"中計"恐怕不是那麼容易的事03/16 00:29
40F推: 除了話題性之外，光是Alphago所帶出的勝率流派概念對圍03/16 00:32
41F→: 棋界來說就已經夠有價值了吧03/16 00:32
43F→: 而勝率流在某些情況(比方說收官)反而不見得是很好的評估03/16 00:35
46F→: 方式，人類若能將其融合貫通，理論上就會勝過目前的AI03/16 00:36
2F推: 現在的Alphago看起來大概都是推估以勝率為優先03/16 00:01
3F→: 只是說若以勝率為優先可以下到贏九段的水準，那代表人類03/16 00:02
4F→: 對圍棋的認知還有很大的突破與成長空間03/16 00:02
8F推: 如果是通用高勝率的好棋有機會一樣，但其他就未定03/16 01:23
9F→: 像是有人在討論勝率流人類可能無法複製，其實如果可以多03/16 01:25
10F→: 次比對電腦的佈局，應該就有辦法推導出勝率高的位置03/16 01:26
21F推: 原PO提到星海有學習的能力是學玩家的而不是"自我學習"03/15 21:31
22F→: Alphago的演算計往跟以往AI的窮舉方式都是有所不同的03/15 21:31
23F→: 他是因應圍棋算不完那就在有限時間內盡可能算出最大勝率03/15 21:32
24F→: 也就是說當然也會有他算不完而輸的可能，比方說Google自03/15 21:33
25F→: 己就有提到連線的分散式Alphago對單機Alphago勝率約7成03/15 21:33
27F→: 觀察起來Google其實很有心測試Alphago的演算能力，除了03/15 21:34
28F→: 比賽前就停掉Alphago的學習(也就是這五場都是同一版本)03/15 21:35
29F→: 細心一點的人就會發現Alphago並沒有特別分配時間再把運03/15 21:36
30F→: 算在時間明明還很充裕的情況下再多算一點03/15 21:37
33F→: Google應該是為了確認演算法的極限所以還自主設了一些運03/15 21:38
34F→: 算時間(/次數?)限制03/15 21:38
36F→: 真的，這次大賽對雙方來說都是很寶貴的收穫03/15 21:40
37F推: 建議原PO去Google一下"深度學習"的文章多了解一下03/15 21:42
38F→: Alphago很有價值的一點就是他能"自我對奕"03/15 21:43
39F→: 也所以他能一定程試自主修正原本的水準03/15 21:44
41F→: Alphago從去年約六段職業棋手的實力提升到現在能贏九段03/15 21:46
42F→: 就是突顯深度學習的價值03/15 21:46
45F→: 我說明的並不是Alphago是完美的啊，完美的話就不會輸了03/15 21:48
50F推: 要我來說的話，這不叫BUG，而是數學，這結果代表以勝率03/15 21:50
52F→: 為優先的演算法還是很有調整空間03/15 21:51
55F→: 在看這幾局總覺得很多人會把下好下壞都看得太偏03/15 21:52
58F→: 回歸到人跟人下棋時，之所以有輸贏不也是因為好手與失誤03/15 21:53
59F→: 的統合結果，但是放到人機對戰就好像失誤就都不正常了03/15 21:54
60F→: 只要圍棋還是"算不完"，那麼永遠就只會有較佳而不是完美03/15 21:55
61F→: 解，而且也有新聞提到開始有高段棋手試著採用Alphago的03/15 21:56
62F→: 的勝率流概念、而且還下贏了，這代表的是這樣的演算技術03/15 21:57
63F→: 不僅是展現了科學上的價值，也可以幫他所涉及領域突破原03/15 21:58
64F→: 本的經驗框架再求精進03/15 21:58
94F推: 有一篇是Facebook研究員解析Alphago的文章可以看看03/15 23:42
95F→: http://goo.gl/gIikTa03/15 23:42
97F推: 但顯然還是有很多人沒看過啊(比方說原PO)XD03/15 23:46
98F→: facebook這篇文章有一個重點就是調整不同的演算比重是會03/15 23:50
99F→: 影響下出來的品質或勝率，也就是越了解就越可以了解AI也03/15 23:52
100F→: 是在有限運算下盡可能尋求勝利但還是有其極限的最佳化統03/15 23:54
101F→: 合成果，只要電腦技術還是沒有能力完全算完圍棋，理論上03/15 23:55
102F→: 就不會有完美解03/15 23:56
103F→: 但他若能贏下多數棋局，這就是棋力的展現了，不是嗎?03/15 23:57
43F推: 重點就是AI是有史以來第一次具備職業水準啊03/15 15:02
44F→: 有人還在狀況外，Alphago是有史以來第一個打贏職業級的03/15 15:03
65F推: Alphago應該是算九段了沒錯喔，目前排名世界第四XD03/15 11:47
66F→: http://goo.gl/FIv7ML03/15 11:47
76F推: 就算真的找出破綻，也不會直接從九段變智障好嗎，前提是03/15 11:50
77F→: 你也要有力能下出那種盤面而且撐到下出勝負手03/15 11:51
751F噓: 中你媽台北03/15 13:48
13F推: 雖然有部分分析不錯，但有點捕風捉影過頭了03/15 11:04
14F→: Google根本沒有不敢讓人了解AI，連演算法都公告天下了03/15 11:05
19F→: 電腦也是人花了很大的功夫研究出來的呀03/15 11:52