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作者 LaPass 在 PTT [ GO ] 看板的留言(推文), 共65則
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3F推: 應該會出現野生的圍棋高手,例如沒跟人下過,只跟AI下的XD03/16 15:33
4F→: 成本不是什麼太大的問題,演算法是公開的,可以做出單機版03/16 15:34
5F→: 訓練跟初始資料是麻煩事,但只要有個公司去做訓練來賣,就03/16 15:34
6F→: 會有資料外流了。03/16 15:34
7F→: 當然程度比不上啊法狗,但對一般人夠用了03/16 15:35
1F推: 正好相反,會吸引更多人注意圍棋。03/16 14:47
20F推: GAOTT 詳細希望03/16 13:21
2F推: 狗狗的創造力很驚人的,那些工程師甚至沒教狗狗死活、厚勢03/16 12:46
3F→: 定石的概念,而是狗狗自己讀棋譜領悟出來的。03/16 12:47
5F→: 哪天換喂別的資料給狗狗,狗狗介變成其他領域的專家了。03/16 12:48
5F推: 以AI來講,讓子OK的,只是看起來狗狗會殺很兇....03/15 21:24
6F→: 狗狗讓我25顆他絕對死定了,我只打鐵柱跟連,他就別玩了03/15 21:24
7F推: 請問,第五局不是本來就是李拿黑嗎?03/15 21:18
8F→: 我一直搞不清楚自願拿黑是怎麼回事03/15 21:19
12F→: 是每次開始都會先猜子,但是第五局李表示想拿黑這樣嗎?03/15 21:20
13F→: 還是照順序,李應該拿白,但是裡要求拿黑?03/15 21:20
15F→: 原來如此,了解了03/15 21:21
40F推: 樓上,答案是不一定。03/15 21:45
43F推: 有些先天的決策問題是要去修程式碼才能解決的,例如不是走03/15 21:47
44F→: 最佳棋步,而是走勝率最高的棋步之類的。這會導致中盤贏03/15 21:48
46F→: 50目,最後只贏2.5目這種狀況。03/15 21:49
47F→: 這主要是蒙地卡羅看的是勝率,而不是贏棋數的原因。03/15 21:49
48F→: 也就是說對狗狗而言,贏0.5目跟贏55.5目是一樣的。03/15 21:50
49F→: 所以在大優勢的狀況下會一直送,因為他覺得勝率差不多。03/15 21:50
51F→: 然後,輸太多的話,像第四局,會想要一口氣贏二十幾目回來03/15 21:51
53F→: ,而不是跟人類一樣,一點一點的追回來,等對方失誤時在超03/15 21:52
54F→: 越03/15 21:52
56F→: 這不算是BUG沒錯啊,因為指定ai的目標是贏棋就好,不是追03/15 21:52
57F→: 求贏最多。03/15 21:53
69F推: 好吧,那改成他計算要追上20目的方法03/15 22:05
41F推: 喔喔 OAO!!03/14 12:43
390F推: AlphaGO在局部戰鬥上還是比人類強的,昨天那種大範圍的棋03/15 13:10
393F→: ,才算不出來....03/15 13:10
419F推: 沒事了 XD03/15 13:12
447F推: AlphaGO又被玩壞了 XD03/15 13:16
560F推: alpha是不是比較喜歡拿外勢?03/15 13:28
700F推: j3附近要補吧?03/15 13:44
822F推: 白的地好大啊.....03/15 13:56
926F推: 狗會主動挑起劫戰嗎?03/15 14:12
13F推: 先跟電腦下,等你能下贏電腦,就差不多有十幾級了03/14 17:53
14F→: 然後再回頭找死活棋以及布局的書來看,應該就能到個位數級03/14 17:54
15F→: 數以上了。03/14 17:54
16F→: 然後跟電腦下時,情勢不利就直接悔棋,同樣的棋形看電腦怎03/14 17:54
17F→: 麼應對,玩個幾個月後,基本的應對觀念就都會出來了03/14 17:55
7F推: 那可以邊下棋邊滑平板嗎?遠端跟AlphaGO下03/14 14:07