推 darkseer: 最後一段的學習程序可能有點困難? 既然不切換下也贏，05/26 23:11
→ darkseer: 說不定它自己穩定的學習結論就是永遠不切換 :p05/26 23:12
→ darkseer: 或者說缺乏適合的對練對象來進行這個學習05/26 23:14
噓 ilw4e: 精闢你__，廢話一堆05/26 23:20
→ Uizmp: 我倒是覺得因為雙方接近的棋局, alphago展開的分支比較詳盡05/26 23:21
噓 LeeSeDol: 謝謝你另回這篇可以放心噓05/26 23:22
→ Uizmp: 在新版本學習的過程中,被原本系統評估勝率過低而投降局05/26 23:23
推 doom3: 最後不太可能 Google想做學會下棋的AI 不是完美的下棋機器 05/26 23:23
→ Uizmp: 其後分支還會不會展開很難說05/26 23:23
→ Uizmp: 換言之,如果AG判斷已經輸掉的局,他會投降而不是等對方出錯05/26 23:29
→ Uizmp: 像今天配對賽,在AG投降之後,價值和策略網路大概就失效了05/26 23:30
不是 我的意思就是說把AG改成如果它要投降那就改由暴力計算軟體接手
也就是根本上取消投降機制的意思
用目數極大化方式後盤狂追逆轉才能真正體現棋道！
※ 編輯: BluffKing (101.13.133.170), 05/26/2017 23:35:37
推 shyangs: 大優勢和大劣勢行棋 AG 不會. 因為大劣勢的AG會投降05/26 23:37
→ shyangs: 所以大優勢, 大劣勢行棋永遠不會學習到網路中05/26 23:38
這就是為什麼我說要另寫一個學習程序的原因
切換模式的判斷必須也只能是獨立的
※ 編輯: BluffKing (101.13.133.170), 05/26/2017 23:40:56
→ Uizmp: 目前看來AG只學到從頭開始穩穩贏,還有勝率過低的時候會投降05/26 23:41
推 aegis43210: 絕藝就是類似這樣的設計，所以死活問題很嚴重05/26 23:45
可能還在學習吧
另外一個重點是程序本身計地部份必須毫無bug...
我覺得這部份沒弄好很可能是其他軟件輸AG的原因
推 OROCHI97: 重點是，誰能讓AG大劣勢投降....05/26 23:49
AG自己
推 shyangs: 優勢退讓, 劣勢送頭. 最後學到半目勝05/26 23:53
推 hotisaac: 關鍵點:誰能讓阿法狗出現大劣勢 這已經是不可能的了05/26 23:54
推 shyangs: 李世石, 三寶, 醫療, 太空05/26 23:55
→ Uizmp: 看後續數據會不會公布今天配對賽有沒有風向大逆轉05/26 23:56
噓 ilw4e: 在版上發5篇篇篇廢文也不簡單05/26 23:58
分明U文，懂？ 不要謾罵
噓 HeterCompute: 你的最後一段毀了這篇......05/27 00:18
想見證棋理難道臭了嗎？
※ 編輯: BluffKing (101.13.133.170), 05/27/2017 00:34:51
推 MicroB: 收官時 如果都算清了 所謂多五目但有風險是何種風險?05/27 00:29
→ MicroB: 如果到官子時真的都算清了 送5目和多拿5目勝率應該都是100 05/27 00:31
→ MicroB: 在勝率100時決策方式任意選或是單純選計算複雜度低吧 05/27 00:32
→ MicroB: 若是官子時還有機率問題表示以AG算法那時也還沒算清吧?05/27 00:33
我上面有提到，蒙地卡羅無法算清
全域計算必須剪枝使得算清變成不可能
但用暴力計算軟體只計算局部
局部算清是可以做到
只是說又會碰上老問題
就是棋形切割判斷和死活問題
※ 編輯: BluffKing (101.13.133.170), 05/27/2017 00:44:54
→ indium111: 如果都算清了，贏1目和贏10目對電腦都是一樣的 05/27 00:35
→ MicroB: 其實設個門檻當勝率到100時在100的步中選贏最多的 05/27 00:36
→ indium111: 亂下就很合理了，只要不亂下到會輸棋就可以了 05/27 00:36
→ MicroB: 是都一樣 所以沒必要特別選1目的啊 所謂贏10目有風險那是 05/27 00:37
→ MicroB: 沒把贏10目那個算清吧 05/27 00:37
噓 HeterCompute: 因為你根本不懂官子要好到底是要加強MCTS還是VN啊 05/27 00:37
→ indium111: 對於AG組成之一的MCTS，結果只有勝和敗兩種，不存在 05/27 00:37
→ indium111: 贏多少目和輸多少目的差別 05/27 00:38
→ indium111: 或許這就是AG在自覺必勝和必敗時會出現亂下的原因吧 05/27 00:40
推 MicroB: 若是在人類可"算清"的情形還有MCTS決策 是否有極為小可能 05/27 00:41
→ MicroB: 的機率在AG必勝時意外下錯讓人反敗呢? 因為人已算清但MCTS 05/27 00:42
→ MicroB: 仍有機率巧合? 05/27 00:42
→ indium111: 當盤面越小時，MCTS的勝率估算會越接近真實的機率 05/27 00:44
→ indium111: 而且Alphago不是只有MCTS而已，還有深度學習的兩套網路 05/27 00:46
推 MicroB: 若是真可算清 真實機率就是100 那MCTS給的就是99.9和99.8 05/27 00:47
→ MicroB: 我的意思就是比方說在MCTS機率大於99時 讓VN做主 05/27 00:47
推 ksm: 我會定義棋理為無法窮舉下大多情況下的近似最佳解 05/27 00:49
→ indium111: 人類對於最佳解的定義和AG不一樣吧，除非AG打掉重練 05/27 00:53
推 aegis43210: 重點還是RL策略網路的強度，愈強就愈不依賴MCTS 05/27 01:19
→ aegis43210: 深度學習是為了讓AI能用直覺贏得比賽 05/27 01:21
→ aegis43210: 而不是更加強化搜尋的準確度，那要等量子電腦實用化了 05/27 01:22
推 iamstudent: 玩RTS兵力贏太多時可以不用控兵輾過去，虧也沒關係 05/27 01:34
→ ykes60513: 180打120人口怎麼輸 飛龍騎臉也贏了 老子專業解說!! 05/27 03:27
推 mathbug: 解釋得很清楚 05/27 06:32
推 shehrevar: 我看比賽改成柯潔讓阿法狗3子好了，最後勝負在2目之內 05/27 07:24
→ shehrevar: ，反正贏棋的局面狗就亂放子 05/27 07:24
推 tim32142000: 感覺原PO演算法懂很多，加個收官模式，隨局面切換， 05/27 08:13
→ tim32142000: 然後判斷何時用什麼模式的精確度夠高，就又會贏 05/27 08:14
→ tim32142000: 又能贏很多目了 05/27 08:14
噓 xhakiboo: 紅明顯 還是很多人覺得贏就是要贏到最多(? 05/27 08:39
推 tim32142000: 收官損目可以說AlphaGo收官能力不如職業棋士嗎？ 05/27 08:41
→ tim32142000: 還是寧願損目也要搶先手是更高強的棋藝？ 05/27 08:42
→ tim32142000: 在人工智慧上，減少硬體的計算負擔的確很重要 05/27 08:43
→ tim32142000: 對AG開發團隊，能用最少的計算量確保一定獲勝， 05/27 08:45
→ tim32142000: 應該是他們的終極目標？ 05/27 08:45
推 indium111: 以計算來說，不管是下在哪裡都是在減少分枝吧 05/27 08:54
→ indium111: 個人覺得出現官子亂下最大的原因還是在於MCTS 05/27 08:56
推 Kydland: 只要贏就好 這對於設計程式比較簡單 幹嘛去下一堆設定 05/27 10:07
→ Kydland: 更何況人工智慧雖然進步飛速 都還是在開發階段 確立簡單 05/27 10:07
→ Kydland: 可執行的目標比設定一堆目標還來得實際多 05/27 10:08
→ Kydland: 而且這本來就不是只為了陪人類下棋設計的 05/27 10:08
→ Kydland: 贏越多越好 那AG就會下超猛的 從頭猛到尾 05/27 10:10
→ Kydland: 這又更不像人類了 05/27 10:10
→ yenchieh1102: 好奇原po從什麼資料位基礎做出這篇分析(? 05/27 10:37
→ ssccg: 單純是目標設定問題，AG目標就只有估計勝率，勝率接近到它 05/27 11:45
→ ssccg: 分不出來的都是一樣的，沒有特別因為什麼理由選什麼變化 05/27 11:45
→ ssccg: 都只是從一堆以目標來說都一樣的變化隨機選而已 05/27 11:45
推 kenco: 現在目標根本是設定贏最少目吧 05/27 12:33
→ Uizmp: 那是因為贏多的時候AG早就投降了 05/27 12:37
推 bxxl: 可以看deepmind CEO演講, 他們的目標是通用型AI平台 05/27 12:53
→ bxxl: 希望作的東西可以應用到其他地方,且盡量靠演算法自己學規則 05/27 12:54
→ bxxl: 而不會把人類經驗規則寫進去 05/27 12:55
推 bxxl: 可以推測他們不會把alphago打些補丁變成人類理想的高手 05/27 12:59
→ bxxl: 這件事會變得太過特化,對他們的長遠目標沒價值 05/27 13:00
→ Uizmp: 圍棋特化可能絕藝那邊會比較有興趣 05/27 13:01
推 aegis43210: 會一直朝最強圍棋軟體前進的只有zen吧，zen7快出吧 05/27 14:34
→ CGary: 但換個角度想 如果你想要局部優化 就很難建立真正的大局觀 05/27 15:02
→ CGary: 當然你可以設計一個轉換模式演算法訓練他 但每個轉換都是不 05/27 15:02
→ CGary: 精確的 05/27 15:02
→ KMSNY: 轉換模式跟deepmind理念背道而馳 05/27 15:53
推 Kydland: C大講得沒錯 局部計算 電腦絕對做得到 05/28 13:24
→ Kydland: 重點是從以前大家都覺得電腦做不到大局觀 05/28 13:24
→ Kydland: 所以真正的挑戰是建立大局觀 這才是AG的價值 05/28 13:24
→ Kydland: AG證明他們的演算法可以讓電腦模擬人類的棋局判斷 05/28 13:25
→ Kydland: 這就很厲害了 至於旁枝末節的局部計算 05/28 13:25
→ Kydland: 對圍棋或許很重要 但這不是Google團隊真正要做的 05/28 13:26
→ Kydland: 只要不要太離譜下到輸棋 這一點點和人類不一致無傷大雅 05/28 13:26
→ Kydland: 要記住 Google不是燒錢設計電腦來下棋的 05/28 13:27
→ Kydland: 它們要做的是把這一套演算法應用到不同領域 05/28 13:28