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标题: 捷报，谷人希第一局赢了。 [打印本页]

作者: ffcactus 时间: 2016-3-9 15:31 标题: 捷报，谷人希第一局赢了。

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如题。

作者: jun4rui 时间: 2016-3-9 15:48

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反正是科学欺诈嘛，太幼稚了

作者: 卖哥 时间: 2016-3-9 15:50

经过第一场，我基本已经确认程序自己总结的局势优劣要优于人类棋手自己总结的了。
程序开头收尾比较下得正常，中局却乱出看不懂的棋恰恰是最好的明证，中盘棋局最为复杂，人类在评估的时候忽略了很多次要因素，人类看不懂似乎越走越劣的棋，恰恰是符合程序对优劣的评估的。
跟程序下棋，中盘看似人类占优，到了尾盘变化变少的时候才会意识到自己大劣。
每一个专业棋手评论都认为中盘李世石占优，恰恰证明了围棋方面计算机对人类的彻底超越，事实证明人类其实看不懂围棋。

作者: 卖哥 时间: 2016-3-9 15:50

当然，虚拟大神可以认为每一个专业棋手评论员都被收买了。

作者: sharonsl 时间: 2016-3-9 15:52

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谷人奸，感觉人类药丸

本帖最后由 sharonsl 于 2016-3-9 15:52 通过手机版编辑

作者: yi_huan 时间: 2016-3-9 15:53

也就是说电脑才是真正有大局观？

作者: 卖哥 时间: 2016-3-9 15:57

引用:

原帖由 yi_huan 于 2016-3-9 15:53 发表
也就是说电脑才是真正有大局观？

这一次AI对人类的羞辱可能是目前为止最大的

之前的游戏，人类基本上是输在算力和信息储量上，人类本来就知道自己算不过电脑记得也不如电脑多。
而这一次，我认为人类是输在理解判断上的。

作者: ffcactus 时间: 2016-3-9 15:58

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引用:

原帖由 @卖哥于 2016-3-9 15:50 发表
经过第一场，我基本已经确认程序自己总结的局势优劣要优于人类棋手自己总结的了。
程序开头收尾比较下得正常，中局却乱出看不懂的棋恰恰是最好的明证，中盘棋局最为复杂，人类在评估的时候忽略了很多次要因素，人类看不懂似乎越走越劣的棋，恰恰是符合程序对优劣的评估的。
跟程序下棋，中盘看似人类占优，到了尾盘变化变少的时候才会意识到自己大劣。
每一个专业棋手评论都认为中盘李世石占优，恰恰证明了围棋方面计算机对人类的彻底超越，事实证明人类其实看不懂围棋。

贱人谷歌在如此短的时间内取得了这样的进步，让人无法接受。

作者: HDE 时间: 2016-3-9 16:00

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谷歌必须死，安卓必须死23333

作者: 大头木 时间: 2016-3-9 16:01

引用:

原帖由卖哥于 2016-3-9 15:50 发表
经过第一场，我基本已经确认程序自己总结的局势优劣要优于人类棋手自己总结的了。
程序开头收尾比较下得正常，中局却乱出看不懂的棋恰恰是最好的明证，中盘棋局最为复杂，人类在评估的时候忽略了很多次要因素，人类 ...

你这一棍子打死多少人

作者: 卖哥 时间: 2016-3-9 16:04

引用:

原帖由 大头木 于 2016-3-9 16:01 发表

你这一棍子打死多少人

我认为所有人类棋手在围棋中间最复杂阶段的局势判断能力上都劣于AlphaGo。

作者: soloyu 时间: 2016-3-9 16:04

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我们是不是见证了人类走上覆灭的历史时刻

作者: era3210 时间: 2016-3-9 16:07

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我看的是youtube上解说说AI收盘阶段也犯了不少错啊，很多地方都可以有更优解的

作者: zztg 时间: 2016-3-9 16:07

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引用:

第一盘结束之后我当时的心情非常不好，为什么呢？道理很简单——电脑第一次分先打败职业棋手，这是个历史时刻，这是以前从来没有过的事情，但我是真真正正的输了。不是说这个问题有多严重，而是说我就是感觉下不过它，当我出现第一个错误就来不及了。之后也出现了一些心态问题，第二盘开始，我改变策略，设计了一些复杂的变化和它进行博弈。第一个定式是大雪崩，这是围棋最复杂的变化之一，当时我占到便宜了，但问题在于下到中盘时，我又打了一个“勺子”，并且又被它抓住了。它抓我的错抓得特别准，只要一抓住我就跑不掉，而且只要我一犯错，棋局就进入它的轨道了，我就再也翻不了身了。后面每盘棋基本都是按照同样的步骤走下去的，但它没犯什么错。

和今天的一样的。

作者: godzillaqqq 时间: 2016-3-9 16:09

posted by wap, platform: HTC 802t

引用:

原帖由 @卖哥于 2016-3-9 15:57 发表
这一次AI对人类的羞辱可能是目前为止最大的

之前的游戏，人类基本上是输在算力和信息储量上，人类本来就知道自己算不过电脑记得也不如电脑多。
而这一次，我认为人类是输在理解判断上的。

都是程序哪来的理解，只是按照最优化套路走罢了，穷举是人类的略项

作者: 卖哥 时间: 2016-3-9 16:17

引用:

原帖由 godzillaqqq 于 2016-3-9 16:09 发表
posted by wap, platform: HTC 802t
都是程序哪来的理解，只是按照最优化套路走罢了，穷举是人类的略项

都是化学和电信号哪来的理解，只是按照使用率高的链路电流强化罢了。

这次人类还真是理解上输了，围棋这个游戏还真是没法穷举，拿全宇宙的质量造一台电脑都没法记录穷举围棋的状态链，无论是人类还是程序都依赖于对局势的判断来落子，现在就是程序对局势的估分比人类准，中盘人类选手、人类评论员觉得程序乱下，但程序还真是按照自己的估分下，最后赢了。

作者: 大头木 时间: 2016-3-9 16:19

引用:

原帖由卖哥于 2016-3-9 15:57 发表

这一次AI对人类的羞辱可能是目前为止最大的

之前的游戏，人类基本上是输在算力和信息储量上，人类本来就知道自己算不过电脑记得也不如电脑多。
而这一次，我认为人类是输在理解判断上的。

我觉得go就是在穷举中找到了最优的线路而已，并不是，智能的判断出来，如果真的是智能的判断出来把人打败，那么人工智能就是从0突然跨到了1000

区别还是很大的。

标准就是go的程序是不是围棋专用的，能不能应用到所有的和人类智力比拼的场景上。

作者: kiwin 时间: 2016-3-9 16:21

引用:

原帖由卖哥于 2016-3-9 15:57 发表

这一次AI对人类的羞辱可能是目前为止最大的

之前的游戏，人类基本上是输在算力和信息储量上，人类本来就知道自己算不过电脑记得也不如电脑多。
而这一次，我认为人类是输在理解判断上的。

ai并不懂什么是羞辱，羞辱是人类自己觉得的，我觉得很有可能就像你说的，ai在中盘就是在乱棋中找出变换最复杂并且对自己有利的局面，这样对人类的难度最大

这样赢面对AI来说是最大的

作者: hikari34 时间: 2016-3-9 16:22

posted by wap, platform: 华为荣耀6 联通版
电脑下棋不就是把无穷多的套路记住然后各个匹配上么

本帖最后由 hikari34 于 2016-3-9 16:22 通过手机版编辑

作者: 卖哥 时间: 2016-3-9 16:23

引用:

原帖由 大头木 于 2016-3-9 16:19 发表

我觉得go就是在穷举中找到了最优的线路而已，并不是，智能的判断出来，如果真的是智能的判断出来把人打败，那么人工智能就是从0突然跨到了1000

区别还是很大的。

标准就是go的程序是不是围棋专用的，能不能 ...

AlphaGo围棋专用
但是其基于的DeepDream引擎不是围棋专用，这个引擎之前的干的活有一个就是找一张图片认是不是猫，也做到了比人类准。

作者: 卖哥 时间: 2016-3-9 16:26

引用:

原帖由 hikari34 于 2016-3-9 16:22 发表
posted by wap, platform: 华为荣耀6 联通版
电脑下棋不就是把无穷多的套路记住然后各个匹配上么

本帖最后由 hikari34 于 2016-3-9 16:22 通过手机版编辑

拿全宇宙的质量都储存不下围棋的变化链。

作者: 大头木 时间: 2016-3-9 16:38

引用:

原帖由卖哥于 2016-3-9 16:23 发表

AlphaGo围棋专用
但是其基于的DeepDream引擎不是围棋专用，这个引擎之前的干的活有一个就是找一张图片认是不是猫，也做到了比人类准。

和围棋的类似，摒弃错误的而已。不需要穷举，把错误，冗余的去掉，就不需要存储那么多了，只保留有效的。本质上只是缩小了的穷举。

感觉局限性还是很大。

能作为识别程序，但是不算什么人工智能。最多算流水线智能

作者: adrftgyh 时间: 2016-3-9 16:41

引用:

原帖由卖哥于 2016-3-9 16:26 发表

拿全宇宙的质量都储存不下围棋的变化链。

别变化链了，事实上更多的是明显无用的路数，比如你头四手下在四个角上，这种下法有什么意义吗？？好吧，于是你看，这4手之后的所有变化都废除了，光这一种废除的变化拿全宇宙的质量也是一样存不下的。

实际上围棋的变化是相当多的没错，超越任何棋类运动，但是硬要把所有棋子的排列组合全部算上，这就是骗小白。

作者: catxing 时间: 2016-3-9 16:43

posted by wap, platform: nubia Z7 Max
和卖哥同感，经此一役，人类发现人工智能的大局观超越了最顶尖的人类。

不管你开心也好不解也好无所谓也好，今天所有人类都一起见证历史了

作者: 大头木 时间: 2016-3-9 16:49

比如象棋这种，受规则限制，反而摒弃了更多的分支线路，轻松就能穷举。

围棋也就是规则少，反而分支太多，但是很多都是无用分支，电脑只需要不断的重下，就能摒弃99.9％的无用分支，剩下的分支里，就是穷举也能玩死人类了，再在后面不断减少无用的分支，只会越来越强。

作者: catxing 时间: 2016-3-9 16:56

posted by wap, platform: nubia Z7 Max

引用:

原帖由 @大头木于 2016-3-9 16:49 发表
比如象棋这种，受规则限制，反而摒弃了更多的分支线路，轻松就能穷举。

围棋也就是规则少，反而分支太多，但是很多都是无用分支，电脑只需要不断的重下，就能摒弃99.9％的无用分支，剩下的分支里，就是穷举也能玩死人类了，再在后面不断减少无用的分支，只会越来越强。

再说一遍，alphago不是靠穷举，或者说它的突破不在于如何穷举。如果你不熟悉机器学习的话，建议去看点资料再来评论，否则太民科了。

作者: chronicle1st 时间: 2016-3-9 17:07

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神经网络根本就不是穷举，依靠每个节点的权重，走向最优解。

作者: 大头木 时间: 2016-3-9 17:18

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引用:

原帖由 @catxing 于 2016-3-9 16:56 发表
再说一遍，alphago不是靠穷举，或者说它的突破不在于如何穷举。如果你不熟悉机器学习的话，建议去看点资料再来评论，否则太民科了。

优化穷举加权重

白马非马吗

作者: chronicle1st 时间: 2016-3-9 17:24

posted by wap, platform: Meizu 魅蓝

引用:

原帖由 @大头木于 2016-3-9 17:18 发表
优化穷举加权重

白马非马吗

这么理解，那人类下围棋也是个穷举过程

作者: 哆嗦 时间: 2016-3-9 17:28

posted by wap, platform: 小米 MI 3

引用:

原帖由 @ffcactus 于 2016-3-9 15:58 发表
贱人谷歌在如此短的时间内取得了这样的进步，让人无法接受。

傻low布

作者: berserkme 时间: 2016-3-9 17:53

posted by wap, platform: Chrome
说穷举的根本不懂围棋，围棋穷举是不可能的
Deep learning最伟大之处就是，之前的程序就是固定的方法，而Deep learning是一种生成方法的方法，逼格根本不是一个量级

作者: catxing 时间: 2016-3-9 18:00

posted by wap, platform: nubia Z7 Max

引用:

原帖由 @大头木于 2016-3-9 17:18 发表
优化穷举加权重

白马非马吗

强调多莉克隆羊是羊有何意义？

作者: koholint 时间: 2016-3-9 18:14

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有的人不懂就别强行解释了，好好看好好学好好捡瓶盖。

作者: jjx01 时间: 2016-3-9 18:25

一边说穷举一边说废招不用穷举呢这是自相矛盾吧

穷举就是没法判断落子好坏
能判断落子好坏就是非穷举

作者: DarthVadar 时间: 2016-3-9 18:41

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原帖由 @卖哥于 2016-3-9 15:50 发表
经过第一场，我基本已经确认程序自己总结的局势优劣要优于人类棋手自己总结的了。
程序开头收尾比较下得正常，中局却乱出看不懂的棋恰恰是最好的明证，中盘棋局最为复杂，人类在评估的时候忽略了很多次要因素，人类看不懂似乎越走越劣的棋，恰恰是符合程序对优劣的评估的。
跟程序下棋，中盘看似人类占优，到了尾盘变化变少的时候才会意识到自己大劣。
每一个专业棋手评论都认为中盘李世石占优，恰恰证明了围棋方面计算机对人类的彻底超越，事实证明人类其实看不懂围棋。

事实是中盘人类的优势无法抵消末段局部AI依靠计算力不断达到最优解的优势

作者: zwxworld 时间: 2016-3-9 19:24

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你球药丸啊。

作者: 马也 时间: 2016-3-10 08:42

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如果两台阿尔法对下，会是平局吗？

作者: crazyjojo 时间: 2016-3-10 14:15

想起来tm宝宝学下棋的那一集了。

作者: jjx01 时间: 2016-3-10 15:02

引用:

原帖由马也于 2016-3-10 08:42 发表
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如果两台阿尔法对下，会是平局吗？

围棋先手有贴目的，不会下平局

作者: 卖哥 时间: 2016-3-10 15:05

引用:

原帖由 jjx01 于 2016-3-10 15:02 发表

围棋先手有贴目的，不会下平局

传统规则有平局，三劫连环就是平局。
用应氏规则才没有平局

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