作者查詢 / jiaching
作者 jiaching 在 PTT [ GO ] 看板的留言(推文), 共61則
限定看板:GO
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38F推: 跟風棋迷越來越誇張05/27 16:05
116F→: 沒人解說的情況下 有能力看alphago自我對戰棋譜05/27 16:33
117F→: 看來ptt真是臥虎藏龍05/27 16:33
1018F→: 可惜圍棋歷史不會記錄酸民的對話 一日圍棋史今日截止05/27 14:43
1063F推: 拿99999*99999舉例超好笑 我心算超弱都秒算05/27 15:02
1064F→: 文組秀下限05/27 15:03
1145F推: 性情中人05/27 15:25
1459F→: 星海可能更簡單 不需要戰術 純靠極限操作可能都輾壓人類05/27 16:59
1466F→: 你去看星海 悍馬2000ai 機槍甩毒爆 每隻機槍兵獨立05/27 17:09
1469F→: 操作 極限距離拉打 人類根本做不到05/27 17:10
628F推: alphago限時真的沒啥意義 cpu gpu要多少有多少05/23 13:33
70F推: 每次看到退讓就想笑 alphago的字典裡只有勝率沒有退讓01/05 15:57
9F推: 簡單說明一下01/05 14:25
10F→: AlphaGo 主要的機制有2個 policy network和01/05 14:25
12F→: value network olicy network會根據所學的棋譜預測01/05 14:26
13F→: 對手可能的落點位置(相當於人類棋士的經驗)01/05 14:26
14F→: value network則根據policy network所提供的落點位子01/05 14:26
15F→: 評估出最佳的落點位置(相當於人類棋士的計算能力)01/05 14:26
18F→: policy network靠所學的棋譜為依據 然後在19*19的棋盤上01/05 14:30
19F→: 挑選出對手最有可能的落點位置01/05 14:30
55F→: 接不接受是別人的事 為什要強迫他人接受呢01/05 13:14
16F推: 圍棋實力是經驗與計算力的綜合表現01/05 11:06
17F→: 論經驗AI下棋數量遠大於人類 論計算能力AI更是遠勝人類01/05 11:06
18F→: 這樣的條件下 人類如何跟AI學習01/05 11:08
32F→: 去年的alphago每秒鐘能考慮10萬種棋路 這個計算能力01/05 11:35
33F→: 人類要怎麼彌補01/05 11:35
35F→: 圍棋高段打低段也不是100%勝率阿01/05 11:44
50F→: 看幾盤根本不是重點 重點是看了之後是否能吸收進而增加01/05 12:42
51F→: 棋力 你讓小學生每天看10題微積分 又不加以指導01/05 12:42
52F→: 小學生會變成微積分高手嗎01/05 12:42
55F→: 一盤5分鐘 一天100盤 能做得到當然是頂尖高手 無話可說01/05 12:48
56F→: 而且還是看AI而非人類下出來的棋譜01/05 12:51
17F推: 人機大戰熱潮過後 下棋的依舊下棋 一日棋迷跟風棋迷01/05 01:52
20F→: 很快地也會不見 圍棋世界不會有任何改變01/05 01:53
48F推: AI快棋慢棋有差嗎 利用分散式架構 電腦要多強有多強01/04 23:46
829F推: 對電腦而言下1分鐘跟下10秒 可能只是90分進步到95分01/03 22:34
830F→: 而人類則是70分進步到90分01/03 22:34
835F→: 算完所有變化 是在作夢嗎?01/03 22:35
840F→: 還在當初 現在都2017年了01/03 22:37
911F推: 你以為AlphaGO就一個硬碟在裡面 只要把棋譜存進去他就會01/03 23:39
912F→: 自動學習了嗎01/03 23:40
914F→: 沒有工程師寫的演算法 它會自動學習?01/03 23:40
916F→: AI的強大是建立在它強大的計算能力 人類根本不能比01/03 23:42
922F→: 強大的計算能力又沒說要用在窮舉上01/03 23:45