→ dreamlink: 問題是現在是電腦丟出讓人誤判局勢的子比較多吧 03/11 20:24
→ dreamlink: 你都判不出電腦的騙子 怎麼可能反騙 03/11 20:25
→ dreamlink: 你的內容剛好就是阿發最厲害的武器啊XD 03/11 20:26
→ blackwindy: 他的類神經網路太難分析了 只看程式碼沒用 03/11 20:33
我想表示的是
現在不是都說電腦會選擇90%勝 多贏1目
而不是70%勝 多贏5目的位置下嗎?
但是當電腦在做這麼選擇時 明明還沒下完
多5目勝率在邏輯上不是比較高嗎?
所以我覺得是這是程式上的漏洞也就是AlphaGo的失誤
源自於當時盤面給他的資訊代入勝率函數後
產生錯誤 但為何最後AlphaGo還是贏
因為電腦每一手之間並沒有邏輯上的連續
但是人類每一手都有承先啟後的想法
所以李應該是猜不透電腦的思考而造成自己思考混亂
電腦只會根據目前盤面去思考 用目前得到的資訊去跑分支
所以剛剛的錯誤判斷在下一回合會立即被修正回來
加上電腦跑分支這種局部運算能力很強
讓人類有種 說不定這不是誤手的錯覺
然而 電腦會在什麼時候產生誤判一定有共通性
這種共通性被找出來 AlphaGo大概要再回去閉關修練了
畢竟程式碼是死的
※ 編輯: nnlisalive (1.172.234.32), 03/11/2016 20:50:55
推 indium111: 人類要把超級電腦運算的東西看過一遍，頭髮就白了 03/11 20:34
→ indium111: AG的電腦運算速度估計有10^15浮點運算，你看得完嗎? 03/11 20:35
→ joe59491: 由這種類神經網路弄出來的，通常都只能知道結果，而沒 03/11 20:38
→ joe59491: 辦法準確了解為什麼 03/11 20:38
→ dreamlink: 其實承認電腦比人強也沒什麼 複雜的數學運算一但用電 03/11 20:48
→ dreamlink: 腦程式建立一樣比最強數學高手準確 也沒什 03/11 20:48
→ dreamlink: 但是這種對戰就顯得有點無趣 沒有心理素質 03/11 20:49
→ dreamlink: 好像葉問跟阿諾機械人對打... 03/11 20:50
推 indium111: 因為AG的演算法是選勝率最高，而不是選贏最多目的設定 03/11 21:43
推 jcaosola: Deep Learning 需要有data來train參數 光看程式碼不一定 03/11 23:12
→ jcaosola: 調得好 03/11 23:12
推 Gsanz: Alphago的邏輯沒錯，因為每一步棋後續還會有許多發展，不會 03/11 23:32
→ Gsanz: 只有百分之九十機率贏一目，百分之十輸棋兩種狀況。實際情 03/11 23:34
→ Gsanz: 況是贏半機率XXX，贏一目半XXX，贏兩目半XXX........，輸半 03/11 23:36
推 Gsanz: 目機率XXX，輸一目半XXX......。比較恰當的說法是這樣。當 03/11 23:39
→ Gsanz: 第一種情況是勝率90%，期望值贏一目。第二種是勝率70%，期 03/11 23:41
→ Gsanz: 望值贏五目。Alphago會選擇前者。 03/11 23:42