TA的每日心情 | 郁闷 2022-6-19 00:00 |
---|
签到天数: 2264 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 煮酒正熟 于 2016-3-10 22:00 编辑
# A, O5 s* C, a Y3 N删除失败 发表于 2016-3-10 20:362 {: o9 c5 K0 q8 {6 M8 Q
您的回复让我有了一个想法,
- x! P2 Q- p0 S7 K( j1 g W# m% e' h" N0 Y0 f) z# U
阿法狗的深度学习神经网络是不是可以理解为回归分析,基础数据是人类的棋谱 ... 0 {2 D4 b% c8 I! u' t
$ m+ d1 `3 v+ K" Y
阿法狗到底是怎么回事,我也不十分清楚,只根据我的猜测胡乱说两句吧。+ X' n" B. i2 Y l: F; o
传统棋类AI的基础是蒙特卡洛树型搜索 (Monte Carlo Tree Search). 阿法狗自然也有这个。但这个是很低级的计算方法,不是高级算法。阿法狗算法里面的高级部分是价值网络和政策网络,这两个东西合在一起,就是要模仿人类棋手的“棋感"。价值网络和政策网络负责掌控宏观形势,基于对宏观形势的研判,指挥蒙特卡洛做有限的树型搜索。注意有限两个字。如果没有价值网络和政策网络的宏观指导,光靠蒙特卡洛树型搜索去下棋,以围棋10的170次方的近乎无限种的应对方式,阿法狗一步棋会下到地老天荒。5 v& e1 B! t) L5 Z `9 ~7 P. G+ C
7 Q( L% \- C* Y4 q/ H价值网络和政策网络的技术基础,是很高端的所谓深度神经网络技术。这个俺不懂,就不乱说了。
% ?8 b! s. C- E: Z, l& g% v3 K- M2 Y7 b$ A, \2 c1 L
说到底,阿法狗之所以下起棋来比较像人,就是因为它有着相当复杂精妙的价值网络和政策网络。它在实战中的应对之所以屡屡技高一筹,得益于大数据时代的软硬件(比如cloud computing,你说它是硬件还是软件?)
1 r; c3 I+ G4 `$ v$ T
5 u5 d* M8 w# A; X% e1 z至于你说的布局方面要打破常规,我觉得最大的可能是被狗狗直接识破并干翻。狗狗从一出生,喂给它的就是职业高手的应对之法,一开始也许是囫囵吞枣知其然不知其所以然,但训练久了,它就逐渐明白什么是假招儿虚招儿了,也就是说已经知其所以然了。就算你玩儿什么百花错拳,妄图乱拳打死老师傅,最多也就只能赢它一盘,甚至连赢都赢不了,只能暂时抢到一些优势。长久来说,百花错拳完全无用。1 _( j G/ O( V; t( F2 I
) v2 _9 y2 I& @ |
|