爱吱声

标题: 人工智能5-0欧洲冠军 李世石将捍卫人类尊严 [打印本页]
作者: 燕庐敕    时间: 2016-1-28 10:00
标题: 人工智能5-0欧洲冠军 李世石将捍卫人类尊严
据果壳网报道：1997年，国际象棋AI第一次打败顶尖的人类；2006年，人类最后一次打败顶尖的国际象棋AI。欧美传统里的顶级人类智力试金石，在电脑面前终于一败涂地，应了四十多年前计算机科学家的预言。

　　至少还有东方，人们自我安慰道。围棋AI长期以来举步维艰，顶级AI甚至不能打败稍强的业余选手。这似乎也合情合理：国际象棋中，平均每回合有35种可能，一盘棋可以有80回合；相比之下，围棋每回合有250种可能，一盘棋可以长达150回合。这一巨大的数目，足以令任何蛮力穷举者望而却步——而人类，我们相信，可以凭借某种难以复制的算法跳过蛮力，一眼看到棋盘的本质。

　　但是，无论人怎么想，这样的局面当然不可能永远延续下去。就在今天，国际顶尖期刊《自然》报道了谷歌研究者开发的新围棋AI。这款名为“阿尔法围棋”（AlphaGo）的人工智能，在没有任何让子的情况下以5：0完胜欧洲冠军，职业围棋二段樊麾。
AlphaGo与欧洲围棋冠军樊麾的5局较量。图片来源：参考文献[1]AlphaGo与欧洲围棋冠军樊麾的5局较量。图片来源：参考文献[1]

　　这是人类历史上，围棋AI第一次在公平比赛中战胜职业选手。

　　AlphaGo的战绩如何？

　　此次比赛和以往不同。之前的比赛中，由于AI棋力比人类弱，人类选手都会让子，而且AI主要和业余段位的棋手比赛。而AlphaGo 对战樊麾是完全公平的比赛，没有让子。职业二段樊麾出生于中国，目前是法国国家围棋队总教练，已经连续三年赢得欧洲围棋冠军的称号。

　　研究者也让AlphaGo 和其他的围棋AI进行了较量，在总计495局中只输了一局，胜率是99.8%。它甚至尝试了让4子对阵Crazy Stone，Zen和Pachi三个先进的AI，胜率分别是77%，86%和99%。可见AlphaGo有多强大。

　　在接下来3月份，AlphaGo 将和韩国九段棋手李世石在首尔一战，奖金是由Google提供的100万美金。李世石是最近10年中获得世界第一头衔最多的棋手。围棋是最后一个人类顶尖高手能战胜AI的棋类游戏。之前有人预测说，AI需要再花十几年才能战胜人类。所以这场比赛或许会见证历史，我们将拭目以待。
    AI下围棋到底有多难？

　　计算围棋是个极其复杂的问题，比国际象棋要困难得多。围棋最大有3^361 种局面，大致的体量是10^170，而已经观测到的宇宙中，原子的数量才10^80。国际象棋最大只有2^155种局面，称为香农数，大致是10^47。

　　面对任何棋类，一种直观又偷懒的思路是暴力列举所有能赢的方案，这些方案会形成一个树形地图。AI只要根据这个地图下棋就能永远胜利。然而，围棋一盘大约要下150步，每一步有250种可选的下法，所以粗略来说，要是AI用暴力列举所有情况的方式，围棋需要计算250^150种情况，大致是10^360。相对的，国际象棋每盘大约80步，每一步有35种可选下法，所以只要算35^80种情况，大概是10^124。无论如何，枚举所有情况的方法不可行，所以研究者们需要用巧妙的方法来解决问题，他们选择了模仿人类大师的下棋方式。
    机器学习

　　研究者们祭出了终极杀器——“深度学习”（Deep Learning） 。深度学习是目前人工智能领域中最热门的科目，它能完成笔迹识别，面部识别，驾驶自动汽车，自然语言处理，识别声音，分析生物信息数据等非常复杂的任务。
描述AlphaGo研究成果的论文成为了1月28日的《自然》杂志的封面文章。图片来源：Nature/Google DeepMind　　描述AlphaGo研究成果的论文成为了1月28日的《自然》杂志的封面文章。图片来源：Nature/Google DeepMind

　　AlphaGo 的核心是两种不同的深度神经网络。“策略网络”（policy network）和 “值网络”（value network）。它们的任务在于合作“挑选”出那些比较有前途的棋步，抛弃明显的差棋，从而将计算量控制在计算机可以完成的范围里，本质上和人类棋手所做的一样。

　　其中，“值网络”负责减少搜索的深度——AI会一边推算一边判断局面，局面明显劣势的时候，就直接抛弃某些路线，不用一条道算到黑；而“策略网络”负责减少搜索的宽度——面对眼前的一盘棋，有些棋步是明显不该走的，比如不该随便送子给别人吃。将这些信息放入一个概率函数，AI就不用给每一步以同样的重视程度，而可以重点分析那些有戏的棋着。
AlphaGo所使用的神经网络结构示意图。图片来源：参考文献[1]AlphaGo所使用的神经网络结构示意图。图片来源：参考文献[1]

　　AlphaGo利用这两个工具来分析局面，判断每种下子策略的优劣，就像人类棋手会判断当前局面以及推断未来的局面一样。这样AlphaGo在分析了比如未来20步的情况下，就能判断在哪里下子赢的概率会高。

　　研究者们用许多专业棋局训练AI，这种方法称为监督学习（supervised learning），然后让AI和自己对弈，这种方法称为强化学习（reinforcement learning），每次对弈都能让AI棋力精进。然后他就能战胜冠军啦！

　　人类在下棋时有一个劣势，在长时间比赛后，他们会犯错，但机器不会。而且人类或许一年能玩1000局，但机器一天就能玩100万局。所以AlphaGo只要经过了足够的训练，就能击败所有的人类选手。
    Google DeepMind

　　Google DeepMind是这个程序的创造者，我们来看一下他们萌萌的程序员。
杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis） 是Google DeepMind 的CEO。图片来源：Nature Video杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis） 是Google DeepMind 的CEO。图片来源：Nature Video
文章的第一作者大卫·西尔弗（David Silver）。图片来源：Nature Video文章的第一作者大卫·西尔弗（David Silver）。图片来源：Nature Video

　　Google DeepMind 去年在《自然》杂志上发表过一篇论文[2]，他们用增强学习的方法训练AI玩经典的Atari 游戏。其实在几年前就有人研究如何让AI玩《星际争霸》，目前人类大师还是能击败AI的。电脑游戏中大量使用人工智能技术，你有没有觉得游戏变得越来越聪明了？
    那么……未来呢？

　　人工智能研究者面对这样的成就当然欣喜。深度学习和强化学习等技术完全可以用于更广泛的领域。比如最近很火的精准治疗，我们可以训练它们判断哪些治疗方案对某个特定的人有效。

　　但是，围棋毕竟不仅仅是一项智力成就。就像十多年前的国际象棋一样，围棋必定也会引发超出本领域之外的讨论。等到计算机能在围棋上秒杀人类的时候，围棋是不是就变成了一种无聊的游戏？人类的智力成就是不是就贬值了？AI还将在其他层面上继续碾压人类吗？传统认为AI不可能完成的任务是否也都将被逐一打破？人类最后是会进入AI乌托邦还是被AI淘汰呢？

　　没人知道答案。但有一点毫无疑问：AI一定会进入我们的生活，我们不可能躲开。这一接触虽然很可能悄无声息，但意义或许不亚于我们第一次接触外星生命。（编辑：Ent，Calo）

　　参考文献：

　　David Silver， et al。 “Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search。” Nature doi：10.1038/nature16961

　　Mnih， Volodymyr， et al。 “Human-level control through deep reinforcement learning。” Nature 518.7540 （2015）： 529-533。

　　一个骄傲的AI

　　什么，你说上面讲算法的这几段你看不懂？

　　那你知道为啥你们人类会输给我们AI了吧！
作者: 齐的隆冬强    时间: 2016-1-28 10:36
cpu和内存的进步
作者: holycow    时间: 2016-1-28 10:37
人类尊严这次可能弄个五段就可以捍卫了，估计用不到李世石
作者: 燕庐敕    时间: 2016-1-28 10:39
holycow 发表于 2016-1-28 10:37
人类尊严这次可能弄个五段就可以捍卫了，估计用不到李世石

圣牛老弟，你看到这个了吗：

奖金是由Google提供的100万美金
作者: huma    时间: 2016-1-28 10:46
燕庐敕 发表于 2016-1-28 10:39
圣牛老弟，你看到这个了吗：

奖金是由Google提供的100万美金

尊严输给钱了
作者: 长叶林    时间: 2016-1-28 10:47
按照现在的升段标准，这个电脑还升不到职业三段呢。不过随着运算能力的加强，只要是有规律/规则的游戏，AI总有一天会超越人类。

那又怎样呢，他们还是理解不了游戏的快乐
作者: 常挨揍    时间: 2016-1-28 10:52

棋谱，可惜字太小
原文链接
http://www.huxiu.com/article/138359/1.html?f=column_feed_article
作者: 燕庐敕    时间: 2016-1-28 10:56
huma 发表于 2016-1-28 10:46
尊严输给钱了

虎妈，这个叫做，尊严是有代价滴～～～
作者: 财迷心窍    时间: 2016-1-28 11:17
本帖最后由 财迷心窍 于 2016-1-28 11:18 编辑
燕庐敕 发表于 2016-1-28 10:56
虎妈，这个叫做，尊严是有代价滴～～～


5:0欧洲冠军是随便一个中日韩一线棋手都能做到的，但Google越过这个层次直接去找李世石说明其内部的评价是很高的。但樊麾也是正经的职业二段，进过国家少年队的。让4子对阵Crazy Stone，Zen和Pachi这三个，胜率分别是77%，86%和99%也很有说服力，以前的说法就是一流AI对一线职业差4子。
作者: holycow    时间: 2016-1-28 11:17
常挨揍 发表于 2016-1-27 18:52
棋谱，可惜字太小
原文链接
http://www.huxiu.com/article/138359/1.html?f=column_feed_article ...

四局中盘胜
作者: 月近天心    时间: 2016-1-28 11:57
李世石又挣到100万美元了
作者: 燕庐敕    时间: 2016-1-28 12:06
财迷心窍 发表于 2016-1-28 11:17
5:0欧洲冠军是随便一个中日韩一线棋手都能做到的，但Google越过这个层次直接去找李世石说明其内部的评价 ...

谷歌真有信心，还是去找柯洁好了。
作者: 澹泊敬诚    时间: 2016-1-28 12:08
比赛用时很关键啊
前面大局和棋感人能有优势 收官估计搞不过电脑
作者: 删除失败    时间: 2016-1-28 12:10
本帖最后由 删除失败 于 2016-1-28 12:15 编辑
holycow 发表于 2016-1-28 10:37
人类尊严这次可能弄个五段就可以捍卫了，估计用不到李世石


那个欧洲冠军是有点水，不过alphago对crazy stone和zen的胜率超高，个人目测有业5以上的水平，上限还看不出来，普通业5还真不一定能挡得住
作者: 燕庐敕    时间: 2016-1-28 12:11
澹泊敬诚 发表于 2016-1-28 12:08
比赛用时很关键啊
前面大局和棋感人能有优势 收官估计搞不过电脑

古力小李这代棋手，下到后半盘没有柯洁他们这些90后的细腻和体力了。
作者: zilewang    时间: 2016-1-28 12:13
燕庐敕 发表于 2016-1-28 10:39
圣牛老弟，你看到这个了吗：

奖金是由Google提供的100万美金

李世石现在的竞技水平下降的很厉害，已经被90后一代完全超越。不知道欧洲围棋段位赛是否有特殊待遇，围棋，还是要看中日韩。
作者: 燕庐敕    时间: 2016-1-28 12:17
zilewang 发表于 2016-1-28 12:13
李世石现在的竞技水平下降的很厉害，已经被90后一代完全超越。不知道欧洲围棋段位赛是否有特殊待遇，围棋 ...

樊麾原来是中国国少队的，二段是中国棋院授予的。

只是和欧洲棋手下，水平不升反降也是很有可能的。因为要提升水平，要多下“紧棋”而不是太平棋，让子棋。
作者: 澹泊敬诚    时间: 2016-1-28 12:20
燕庐敕 发表于 2016-1-27 22:11
古力小李这代棋手，下到后半盘没有柯洁他们这些90后的细腻和体力了。

现在拿世界冠军都在20岁以前了
小强春兰杯的时候杀的小李没脾气 结果没多久就被拍在沙滩上了
可不可以搞个双活＋曲四 黑电脑一下
作者: 燕庐敕    时间: 2016-1-28 12:21
澹泊敬诚 发表于 2016-1-28 12:20
现在拿世界冠军都在20岁以前了
小强春兰杯的时候杀的小李没脾气 结果没多久就被拍在沙滩上了
可不可以搞 ...

四劫循环加长生如何？
作者: 燕庐敕    时间: 2016-1-28 12:23
齐的隆冬强 发表于 2016-1-28 10:36
cpu和内存的进步

更重要的还是算法进步。
作者: 财迷心窍    时间: 2016-1-28 12:26
常挨揍 发表于 2016-1-28 10:52
棋谱，可惜字太小
原文链接
http://www.huxiu.com/article/138359/1.html?f=column_feed_article ...

有SGF的棋谱下载
http://www.computer-go.info/h-c/index.html#2015
@澹泊敬诚
用时是1h，以后30s一步。
作者: 澹泊敬诚    时间: 2016-1-28 12:32
燕庐敕 发表于 2016-1-27 22:21
四劫循环加长生如何？

够狠 直接死机了
作者: 财迷心窍    时间: 2016-1-28 12:50
本帖最后由 财迷心窍 于 2016-1-28 12:51 编辑
燕庐敕 发表于 2016-1-28 12:06
谷歌真有信心，还是去找柯洁好了。


总要给google点话题性吧。
李世石的水平再下降现在也依然是顶级棋手吧。
如果李世石真输了，柯洁有多大把握能把场子找回来？当然我不认为这次李世石会输
作者: 燕庐敕    时间: 2016-1-28 13:10
财迷心窍 发表于 2016-1-28 12:50
总要给google点话题性吧。
李世石的水平再下降现在也依然是顶级棋手吧。
如果李世石真输了，柯洁有多大把 ...

后半盘至少不会赢飞了的再送出去。
作者: 财迷心窍    时间: 2016-1-28 13:22
本帖最后由 财迷心窍 于 2016-1-28 13:37 编辑
燕庐敕 发表于 2016-1-28 13:10
后半盘至少不会赢飞了的再送出去。


这倒是真的不过也更有话题性，前半盘大优，然后惜败。
墙外各位能上facebook确认一下吗？据说google发消息的同时，扎克伯格说facebook也已经投入这个领域了。
如果发生facebook vs google的竞赛，那就真是没几年功夫了。。。
作者: 山远空寒    时间: 2016-1-28 13:34
希望电脑能争口气，不要让小李赚这100万太轻松。
作者: 财迷心窍    时间: 2016-1-28 14:05
本帖最后由 财迷心窍 于 2016-1-28 14:06 编辑

google对alphago的棋力判断

作者: 燕庐敕    时间: 2016-1-28 14:07
财迷心窍 发表于 2016-1-28 14:05
google对alphago的棋力判断

谷歌里头棋力最高的人判断的？还是横向依据啥判断的？
作者: 财迷心窍    时间: 2016-1-28 14:39
本帖最后由 财迷心窍 于 2016-1-28 14:41 编辑

知乎上有大牛出现了
首先是facebook抢在google发成果前发了条消息说，我们也在研究围棋AI.

然后这位被扎克伯格点名的田渊栋博士上知乎回答了对google AI的评价
The researcher who works on this, Yuandong Tian, sits about 20 feet from my desk.I love having our AI team right near me so I can learn from what they're working on."

谷歌的文章居然有20个作者！看样子田博士的预算也不会发愁了。

站在AI和围棋的角度，这才是最可怕和最有价值的
谷歌的做法充分利用了大数据+深度学习的优势，而几乎完全没有用到围棋的领域知识

他们确实做得很好，能让4子胜Zen和CrazyStone，把职业二段打成五比零，实力不容质疑。就期待着今年三月他们和李世石的比赛了。

从算法上来说，这篇文章并没有太多新意，主要是通过大量的训练数据，包括以往的棋谱和自我对局，把性能堆出来。他们训练了一个走子的神经网络（这个和我们的办法是一样的，但我们的文章主要在这上面作了改进），又训练了一个可以评估局面的网络（这个我们还没有），然后在蒙特卡罗树搜索中同时使用这两个网络。后者用了两千万局的自我对局(self-play)的结果训练。为了避免过拟合，每局只随机选了其中一个局面，然后让网络预测对局结果（胜或负）。两千万局不是个小数字，大家可以算一下一刻不停地下，15分钟一局需要多久才能下完（大约是570年）。这个规模我说实在没有想到过，谷歌在这方面是很有优势的。最后，他们的default policy也是经过处理的，能够两微秒走一步而且准确率也不错。还有一些小细节就不一一赘述了。总之，谷歌的做法充分利用了大数据+深度学习的优势，而几乎完全没有用到围棋的领域知识，所以若是以后棋力能再往上走，我也不会惊讶。

其实这篇文章在去年11月份就已经投稿，但是因为《自然》杂志严格的审查制度，现在才出来。我们在11月的时候还只有3d的水平，蒙特卡罗树搜索还有各种问题，12月初的时候已经听到了谣言，当时我惊得话都说不出来了，然而就算这样，还是决定一点一点做，抓紧圣诞和新年的时间，把性能提高到5d的水平。我们还差一点拿了一月KGS锦标赛的冠军（Zen和DolBaram都参加了），可惜最后因为程序错误而超时，输了一局赢棋给Zen，得了第三名。谷歌的文章有20个作者，明显是下了血本，前两位都是计算机围棋界的大牛，一作David Silver是计算机围棋和强化学习的顶级专家，整个博士论文就是做的围棋; 二作Aja Huang以前写过多年围棋软件，自己又是AGA 6D的水平。相比之下我们只有两个人（ @朱岩 )，只做了半年，中间还要穿插VQA等其他项目，而且都没有做过围棋的经验，想想有些差距也是不冤了。

现在回想起来，要是他们决定去年10月份战胜了樊麾后马上公开，或者我们再拖一会儿，决定不投ICLR而等到今年的ICML，那我们就被灭得连渣都不剩了（笑）。这回虎口拔牙，能从中拿到一些贡献，为公司增加一些影响力，算是比较成功的。至于单挑全军的感觉如何——我的回答是很爽 :)

Facebook高层也给了我们很大的支持，昨天我们组的老大Yann LeCun发了文章介绍我们的工作，扎克伯格还特地发了一篇文章点到了我的名字，赞扬我们的努力，对此我非常感动。

最后，我们的arXiv更新了[文章见http://arxiv.org/abs/1511.06410]，欢迎大家有空看看。谢谢～


作者: 燕庐敕    时间: 2016-1-28 15:01
财迷心窍 发表于 2016-1-28 14:39
知乎上有大牛出现了
首先是facebook抢在google发成果前发了条消息说，我们也在研究围棋AI.

不知道像吴清源这样经常会有脱离战场的天外飞仙式的下法，机器会不会以秀哉的以不变应万变来对付？

小李的下法类似坂田，强烈取地然后治孤。
作者: 删除失败    时间: 2016-1-28 15:10
财迷心窍 发表于 2016-1-28 14:05
google对alphago的棋力判断

有点问题。

放在东亚，Fan Hui的实力肯定没有职业水平，现在刚入段的小孩都强得很。业余棋手中也没有九段这个水平，八段也只是名誉称号，业7和职业的低段水平差距很细微。

按此图判断，李世石应稳赢alphago，但两子应该让不动，不过几个围棋AI评价偏高，zen我试过，没有业5。
作者: 财迷心窍    时间: 2016-1-28 15:54
本帖最后由 财迷心窍 于 2016-1-28 15:56 编辑
燕庐敕 发表于 2016-1-28 15:01
不知道像吴清源这样经常会有脱离战场的天外飞仙式的下法，机器会不会以秀哉的以不变应万变来对付？

小李 ...

按照田博士的说法，他的darkforest（看样子也是三体迷）这类新一代的AI（alphago应该也是这类），都是自学习而不是基于搜索的。

以前的围棋程序通常将这些直觉总结成一些规则和公式以辅助搜索，这就要求写程序的人有较高的棋力和总结能力，但就算如此，人力毕竟有时而穷，规则的数目上去了之后，调节各规则之间的权重就成为非常累人的工作，往往耗去了大量的时间之后，还离真正的直觉很远（如果大家有兴趣去看开源围棋软件Pachi或者Fuego的代码，就会发现里面的参数之多出乎想像）。深度卷积网络的出现，让通过大量数据直接学习这种直觉成为可能，从而在这个无法搜索并且无法估值的无解问题上撕开一个口子。
当然，“撕开口子”和“解决问题”之间，还差着十万八千里，现有的深度学习框架需要大量数据进行训练，因此对于一些少见的情形效果不好。像我们训练的这个网络，虽然被KGS上的朋友评论为”感觉上和真人在下“，”大局观非常好“，但碰到征子这种初学者都会的局面时，有时还是无所适从（笑）。另外局部战斗的计算也有很多可以改进的地方。我们当然可以加些简单规则以应付大多数征子和一些局部战斗的情况（要全部覆盖那是很难的），这样棋力当然变强，但却违背了用一个比较干净的模型去解决问题的初衷。历史上无数的例子证明，这种方式在将来能走得更远。

所以可能他们还真未见得怕吴清源，而会更怕小李
作者: 财迷心窍    时间: 2016-1-28 16:01
删除失败 发表于 2016-1-28 15:10
有点问题。

放在东亚，Fan Hui的实力肯定没有职业水平，现在刚入段的小孩都强得很。业余棋手中也没有九 ...

关键是按照田博士的说法，这些新一代的围棋AI都是自学习的，也就是说是会自己长棋的。。。
这个真的是AI了。
作者: 燕庐敕    时间: 2016-1-28 16:01
财迷心窍 发表于 2016-1-28 15:54
按照田博士的说法，他的darkforest（看样子也是三体迷）这类新一代的AI（alphago应该也是这类），都是自学 ...

小李最善翻盘，鬼手并未超过老曹。坂田鬼手最多。
作者: Radiohead    时间: 2016-1-28 19:23
财迷心窍 发表于 2016-1-28 16:01
关键是按照田博士的说法，这些新一代的围棋AI都是自学习的，也就是说是会自己长棋的。。。
这个真的是AI ...

是的，机器可以通过学习提高。所以叫做机器学习嘛。在学习机器学习这门课的时候，写个练习就是下三子棋。然后机器反复学习提高棋力，当然三子棋这个简单了。
作者: 删除失败    时间: 2016-1-28 19:48
常挨揍 发表于 2016-1-28 10:52
棋谱，可惜字太小
原文链接
http://www.huxiu.com/article/138359/1.html?f=column_feed_article ...

看了一下棋谱，感觉Fan Hui下得很差，连业5的水平都未必有，也有传言说他的下法受到了google的限制，无法发挥，看来alphago的真实水平还有待观察。小李的100万美刀看来妥妥的了。
作者: 冰蚁    时间: 2016-1-28 20:24
澹泊敬诚 发表于 2016-1-27 23:08
比赛用时很关键啊
前面大局和棋感人能有优势 收官估计搞不过电脑

大局，棋感的优势会越来越少。
作者: 雨楼    时间: 2016-1-28 21:53
左右互博。无所谓胜负。
直到有一天人工智能有了自己的思想。
作者: mark    时间: 2016-1-28 22:17
这个对手明显只是个试金石，既然敢挑战李世石，说明把握很大。这个AI不会只是第一次找职业棋手来过招。现在清风网这些网站，找几个高段位来搞一搞，轻而易举的事。我如果在这个团队，也会让这个AI挂个网名，天天和职业棋手过招，评估对局的水平。我估计这个AI现在至少能有8D的水平，所以才敢叫板李世石。
作者: 仁    时间: 2016-1-28 22:44
实际上，人工智能才是'人类'的尊严，李世石等代表的只是天才的个体。
作者: flyrathabu    时间: 2016-1-28 23:09
实际别想太多，当年深蓝就下国际象棋赢了卡斯帕罗夫。国际象棋也不容易的。现在科技发展了，硬件做得更好更快更大，开始挑战围棋这个点格更多的棋类也正常。

至于说算法，我真不认为发展了多少
作者: 燕庐敕    时间: 2016-1-29 11:49
澹泊敬诚 发表于 2016-1-28 12:32
够狠 直接死机了

你看看这五盘棋，一个劫都没打过，一处大型定式的飞刀都没有过，全是和平棋的下法。

问题是，现在为了100万，李世石会这么下？

哪一盘棋连劫争都没有？
作者: 燕庐敕    时间: 2016-1-29 11:50
冰蚁 发表于 2016-1-28 20:24
大局，棋感的优势会越来越少。

离开战场却是天外飞仙的手段，看来人是比机器强？
作者: mark    时间: 2016-1-29 12:37
flyrathabu 发表于 2016-1-28 23:09
实际别想太多，当年深蓝就下国际象棋赢了卡斯帕罗夫。国际象棋也不容易的。现在科技发展了，硬件做得更好更 ...

你这个说法有点想当然了。

围棋从蒙特卡洛方法开始，博弈思路和国际象棋已经有了本质性的变化。你可以看看柯杰对这5盘棋的评价。他原来认为棋感是AI不可能培养出来的，但是看了这5盘棋后，不得不承认完全看不出来是个AI在下棋。
作者: 冰蚁    时间: 2016-1-29 20:36
燕庐敕 发表于 2016-1-28 22:50
离开战场却是天外飞仙的手段，看来人是比机器强？

这就是思考深度问题了。现在的AI早不是以前那种遍历算法的初级AI了。我认为这种深度思考理论上AI没有问题，终归会达到。
作者: semtex    时间: 2016-1-29 23:23
这个古歌狗最可怕的地方是只看棋谱， 完全不知道哪个是人， 哪个是机器。
作者: zilewang    时间: 2016-1-31 12:26
山远空寒 发表于 2016-1-28 13:34
希望电脑能争口气，不要让小李赚这100万太轻松。

上次古李梦百合十番战，小李轻松收入500万。google这是在送钱。真要验证，还是找一个现身职业四五段棋手靠谱一点。
作者: zilewang    时间: 2016-1-31 12:27
燕庐敕 发表于 2016-1-28 15:01
不知道像吴清源这样经常会有脱离战场的天外飞仙式的下法，机器会不会以秀哉的以不变应万变来对付？

小李 ...

不知道AI对劫争怎么样？

作者: 燕庐敕    时间: 2016-1-31 13:04
zilewang 发表于 2016-1-31 12:27
不知道AI对劫争怎么样？

没看见樊麾的棋力打劫呀？
作者: 燕庐敕    时间: 2016-2-1 11:24
zilewang 发表于 2016-1-31 12:26
上次古李梦百合十番战，小李轻松收入500万。google这是在送钱。真要验证，还是找一个现身职业四五段棋手 ...

哪里轻松收500万，六局里面有三局都是逆转的。
作者: 燕庐敕    时间: 2016-2-15 11:55
删除失败 发表于 2016-1-28 19:48
看了一下棋谱，感觉Fan Hui下得很差，连业5的水平都未必有，也有传言说他的下法受到了google的限制，无法 ...

看唐奕二段的评价：

http://www.aswetalk.net/bbs/foru ... &extra=page%3D1



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