→ LeeSeDol: 程式迷講什麼比喻，來個資料結構吼 05/24 07:58
推 m1432012165: 這比喻不太對，因為你沒去拿就是會被對方拿走 05/24 09:42
→ m1432012165: BBS的說法比較正確 05/24 09:43
推 ddavid: 這比喻不太恰當，因為下棋是你拿一個麵包，對方就會拿走另 05/24 19:59
→ ddavid: 一個XD 你拿小了對面就會拿大的走 05/24 20:00
大家好，我是幾日棋迷，十年程式迷
我的理解和BBSealion大有點類似，不過稍做修正
※ 引述《BBSealion (Peaceful Warrior)》之銘言：
: 大家已經知道電腦看的是勝率了，這是根本原因沒錯
: 但這勝率是怎樣來的才是重點
: 簡單說AlphoGo有兩個系統
: 一個可以靠當下就猜出大概每步棋的價值（可以簡單想成勝率）
: 另一個就是，反正我就選一步，然後自己左右互搏下他個上千盤，看勝率多少就好
: 電腦看到什麼呢？他只看到"我怎麼下勝率都接近100%"
這段部分稍做修正，直接打比喻是：
如果你現在突然手上有三個麵包，吃下三個麵包會讓你很爽
人類可能會選擇是，通通吃下去，潮爽der，我吃了三個你沒有～
但電腦是基於長久、通盤考量(也就是對整體位來存活率最高)的選擇
所以會選擇把多出來的麵包冰起來，做為明天早、午餐
尤其在自我對弈上千、上萬次後，更加深這個神經網路的權重
所以對神經網路來說，在過去幾萬次對弈後，計算穩贏3目、但2目是多餘的
它會選擇在其他地方布局讓未來更穩
以至於看起來像是在"讓"，實際上是為了整體的勝率
不知道這樣的比喻洽不洽當QQ 還請小力鞭
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