→ arcworld: 我是認為，大概也就只能這樣曇花一現，也算不錯了啦... 03/14 01:47
如果能讓多一點人願意接觸圍棋就好了，畢竟圍棋不是一天就能學會的
※ 編輯: MonkeyCL (36.230.159.120), 03/14/2016 01:51:15
推 arcworld: 易學難精啊，要精要花大量時間，下完最好能有覆盤解說 03/14 01:54
→ arcworld: 很多條件其實都頗困難，成人要學到九級至少要2個月吧... 03/14 01:56
推 dan310546: 小時候學一點點 現在後悔以前沒有入段惹QQ 03/14 01:56
兩個月升九級應該很天才了! 不過也要差不多這個棋力才能領閱圍棋魅力吧
※ 編輯: MonkeyCL (36.230.159.120), 03/14/2016 01:58:16
→ arcworld: 但是九級很弱啊....（雖然初學者肯定也贏不了九級了） 03/14 01:57
推 wangquanchi: 我是覺得可能就會慢慢沒落，最後沒人玩了 哀.. 03/14 01:59
→ wangquanchi: 以前圍棋可以是娛樂，現在娛樂太多了 03/14 01:59
推 arcworld: 但是有興趣且會玩的話，確實還滿好玩的唷，不輸電玩 03/14 02:01
→ Verola: 圍棋是很講天份的 沒有悟性的要很勤才能補拙... 03/14 02:01
→ arrenwu: 我是覺得圍棋門檻相較於其他棋類門檻太高了 03/14 02:01
→ arcworld: 差別是要花很多時間完「一局」... 03/14 02:02
→ arrenwu: 我記得棋靈王裡面有講過 新手因為太弱，看不出穩輸的局面 03/14 02:02
推 zkow: 讓柯潔繼續戰阿法狗 03/14 02:03
→ arcworld: 圍棋天分是很重要，但是成人學棋怎麼說都是很難..相信我 03/14 02:04
雖然很難，但是只要能找到相同棋力的對手，還是能下得很有樂趣
※ 編輯: MonkeyCL (36.230.159.120), 03/14/2016 02:05:39
推 papawalk: 對於圍棋只能限上敬意，意境太高入門難要精更難 03/14 02:10
推 arcworld: 那可能就要想想辦法讓成人新手可以渡過陣痛期吧... 03/14 02:11
推 zkow: 成年人很忙，要他們花時間去學圍棋，恐怕很難 03/14 02:14
→ zkow: 我覺得反之要感謝棋靈王，雖然只有那幾句話 03/14 02:14
→ zkow: 但讓大眾至少知道有"第一手天元"跟本因坊秀策 03/14 02:14
推 arcworld: 這是關鍵點，時間，但時間這是絕對閃不掉的事，所以才難 03/14 02:16
推 Verola: 成人學棋難是大腦聯結已成型 若缺乏空間思考想像很難練出 03/14 02:17
→ Verola: 教初學者的經驗 真的越小的孩子學越快 有時還下出沒學過的 03/14 02:19
→ Verola: 定石讓人嚇一跳 而且小孩學圍棋比學象棋快 不用記太多規則 03/14 02:21
→ birdy590: 柯潔不就是個例子? 有天份的不用怎麼教 靠直覺就有戲了 03/14 02:22
也沒到不用教啦，背後的努力不說大家也不知道
※ 編輯: MonkeyCL (36.230.159.120), 03/14/2016 02:25:34
推 chrispherd: 熱潮過後 大家會去學Machine Learning 不是學圍棋 OK? 03/14 02:42
推 APM99: 一場下太久了 這也是小的沒繼續下圍棋的原因 03/14 02:42
→ APM99: 就算是棋王 年紀大了就下不動了 何況是沒從小學棋的 03/14 02:44
雖然我只修過3學分軟體工程，不過學ML不會比圍棋快和有趣吧XD
※ 編輯: MonkeyCL (36.230.159.120), 03/14/2016 02:47:06
→ arrenwu: 學ML還滿有趣的吧 至少我覺得一般人學Classification一定 03/14 02:52
→ arrenwu: 會覺得很神奇 03/14 02:52
→ arrenwu: Computer Science 很難有什麼東西是看起來真的很無聊的 03/14 02:53
只能等我像勝文一樣修完16學分變成資訊專家再來回答這個問題了...
※ 編輯: MonkeyCL (36.230.159.120), 03/14/2016 02:54:37
推 arrenwu: 16學分如果不包含資料結構等初級課程 就真的是專家了啊 03/14 02:56
推 jasonchangki: 看google有沒有要把阿法狗放雲端讓棋迷一年朝聖一次 03/14 02:56
→ birdy590: ML 就算了吧... 上面好像有人講了 類神經網路腦死十幾年 03/14 02:58
→ birdy590: 能夠復活也是靠運算能力提升 但是接下來進步也緩了下來 03/14 02:59
→ birdy590: (大叔大學時候已經是理論講的很好聽 小問題也要算老半天 03/14 03:00
→ birdy590: 後來好像沒多久就沒人玩了 差不多過了十年才有人來撿屍) 03/14 03:01
→ birdy590: 即使是現在 想解大問題還是得堆硬體 學生哪有這個錢花 03/14 03:02
這論點跟Big Data好像，學生去哪裡拿到Big Data?
※ 編輯: MonkeyCL (59.115.168.202), 03/14/2016 03:05:13
推 arrenwu: Big Data 跟 AI 還是有落差吧 03/14 03:05
→ arrenwu: 至於要拿 Data，應該是要透過某些大型機構就是 03/14 03:06
→ chrispherd: 能夠讓Apple, Google, Facebook, 百度, Ali搶著撿師也 03/14 03:06
→ chrispherd: 也是不容易呢 03/14 03:06
→ chrispherd: ML這幾年的發展跟幾十年前那套NN有很大的不同了 03/14 03:07
→ chrispherd: 想玩Big Data網路的Library隨便都有喔 03/14 03:09
→ chrispherd: 需要運算資源Amazon AWS可以免費或花點小錢 03/14 03:10
→ chrispherd: 當你們看到alphago獲勝時，可以發現時代已經不同了OK? 03/14 03:12
→ birdy590: 我覺得比以前更困難耶 XD 以前學校還有資源, 現在不行了 03/14 03:13
→ birdy590: AWS 要到夠用的程度不如自己買吧 @@ PC/GPU 都不算貴 03/14 03:13
→ undeadj: 不用2個月 2個月差不多4~6級了 網路這麼多資源 03/14 03:19
推 sck921: 現在最缺的是願意出錢的吧 ... 03/14 03:34
推 BRANFORD: 本身沒有商機 等著人出錢 就由天 由人 不由我吧 03/14 04:31
推 steven211: 習慣就好 在台灣 哪個東西不是這樣...... 03/14 08:10
推 mr955258: 讓黑嘉嘉下網路棋開實況可以嗎>////< 03/14 12:38
→ shishio7: 開實況不是要露奶嗎? 黑嘉嘉不知道身材如何(逃)~~ 03/14 13:03
推 poopoopipi: 兩個月4～6級太神了吧... 03/14 13:10
→ BusterPosey: 對普通級位者 天分影響沒那麼大 03/14 13:46
推 liaon98: 其實各等級都有人 不用怕什麼入門難 03/14 14:20
→ liaon98: 我在網路圍棋就認識下了十幾年 竟然還是30級的... 03/14 14:20
→ liaon98: 下棋只要棋逢對手 就能下得開心 就算入門難 03/14 14:21
→ liaon98: 初學的跟別的初學的亂下 也有無知的爽啊 03/14 14:21