【 在 CEIS888 (基督山伯爵未雨绸缪) 的大作中提到: 】 发信人: CEIS888 (基督山伯爵未雨绸缪), 信区: Go 标 题: 人类什么情况下会对AI下围棋完全服气。。。 关键字: AI 人工智能 围棋 发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jan 2 21:19:32 2017, 美东) 尽管已经有不少人认为,AI在击败李世石的时候已经显示对于人类压倒性的优势了,还 是有人不信邪。 这中间包括李世石,他认为自己有机会打败AlphaGo,他认为朴廷桓机会更大; 包括柯洁,有时认为自己可以阻击AlphaGo; 包括罗洗河,认为机器下棋几年之内不可能击败人类,只要找到程序的命门即可。。。 还有更多的棋迷,在职业棋手都意见不统一的时候对于人类持乐观的态度。 ...................
【 在 sunvv (昵称太短!) 的大作中提到: 】 慢棋机器更有优势吧,如果是快棋,机器可能只能运算一部分,慢棋的话,机器可以穷 举所有可能了。
【 在 CEIS888 (基督山伯爵未雨绸缪) 的大作中提到: 】 发信人: CEIS888 (基督山伯爵未雨绸缪), 信区: Go 标 题: 人类什么情况下会对AI下围棋完全服气。。。 关键字: AI 人工智能 围棋 发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jan 2 21:19:32 2017, 美东) 尽管已经有不少人认为,AI在击败李世石的时候已经显示对于人类压倒性的优势了,还 是有人不信邪。 这中间包括李世石,他认为自己有★ 发自iPhone App: ChineseWeb 13
【 在 arcam (arcam) 的大作中提到: 】 脱离了机器硬件配置,谈时间毫无意义
【 在 sunvv (昵称太短!) 的大作中提到: 】 就快棋的这种配置,你非要抬杠。
【 在 acectl (磨) 的大作中提到: 】 围棋完全是工程问题,计算机肯定能超过人的能力的,这没什么可怀疑的.
【 在 arcam (arcam) 的大作中提到: 】 什么配置? alpha go 你以为用的你家 pc ? 机器脱离具体配置 谈时间约束本来就毫无意义 你是文科生吧
【 在 sunvv (昵称太短!) 的大作中提到: 】 你有病是吧?转贴里提到的快棋是指master,快棋的配置我就说是master的,行不?: 再说了,家里pc你以为跑不了machine learning?我跑ml算options价格轻松愉快。
【 在 cxu123 (NY) 的大作中提到: 】 围棋这种是人不擅长的,因为要计算,所以对人才有娱乐价值。 电脑擅长,因为都是确定的东西,规则和结果。 真的是每个人天生都会的,电脑一样都比不过人。什么视觉识别,语言能力,猜谜语, 这些不需要多少计算能力的东西 其实就是搞AI的人炒作,所以只可能赢,他们才会下,几天的慢棋现在肯定不同意★ 发自iPhone App: ChineseWeb 13
【 在 dayandnig1 (蝶来风有致) 的大作中提到: 】 能赢钱吗?稳定的
【 在 bobolan88 (波波熊) 的大作中提到: 】 离散状态计算是人用来自娱自乐的 围棋尽管变化数字天文 但还是自然数量级的无限 跟真实世界的无理数无限一比还是零 ★ 发自iPhone App: ChineseWeb 13
【 在 cxu123 (NY) 的大作中提到: 】 其实几句话就能说明现在AI差在那里。 人是模糊中寻找确定,所以语言,艺术,谜语,有噪声的视觉识别,这些对人都轻而易 举。 电脑的AI只会做有明确定义的东西,所以和人完全不一样。
【 在 zznaicha (奶茶凉了) 的大作中提到: 】 你们说得都不对 对于棋手来说,为什么会输的心服口服,是因为对方走出了自己觉得下不出来的好棋, 或者对方就是算路比自己绝对的深,比如吧复杂的杀大龙局面全部拆解对等等。alpha go 主要是第1/2/4/5 盘都下出了人类觉得有明显失误,或者不好的棋。像master这样 中盘力量绝对强的话,应该不会有人不服。另外就是如果只是统计意义上的强,不是逻 辑意义上的强 那么人也不服。像 比如国际象棋全是战术组合的这种 穷举法产生的结 果,人就比较容易信服。但如果说就是按经验概率算,靠对手失误率赢棋,人也不服。 比如李昌镐,其实很多同时代的选手都不服。 其他什么悔棋,用时,倒不是什么主要因素,快棋有快棋的水平,慢棋有慢棋的水平。 20秒输电脑到让几个子也没什么好不服的。 ...................
【 在 arcam (arcam) 的大作中提到: 】 你大概没听过 graphical model 人类科技的发展已经远超出没经过专业训练的人能理解的地不了
【 在 antee (蚂蚁) 的大作中提到: 】 人类能有效算4路狗看起来能算五路 边角对狗来说大了一坨 这鬼东西走的看着是宇宙流的路子 ★ 发自iPhone App: ChineseWeb 13
【 在 cxu123 (NY) 的大作中提到: 】 其实几句话就能说明现在AI差在那里。 人是模糊中寻找确定,所以语言,艺术,谜语,有噪声的视觉识别,这些对人都轻而易 举。 电脑的AI只会做有明确定义的东西,所以和人完全不一样。★ 发自iPhone App: ChineseWeb 13
【 在 bobolan88 (波波熊) 的大作中提到: 】 强大的机器文明在失去人类后没多久就会灭亡 因为适应能力太差 人工智能需要大量训 练数据也是致命伤 因为现实中突发情况往往没有先例 看起来柔弱的人其实恰恰有很强 适应力 从钻木取火到驾驶飞船都可以胜任 正说明老子的柔可克刚 ★ 发自iPhone App: ChineseWeb 13
【 在 cxu123 (NY) 的大作中提到: 】 因为根本没有做到点子上,还是暴力方法,或者没有任何理解的概率瞎猜。 人是靠理解的,基于概率法的所谓深度学习,根本没有一点理解,你只要抓住这点就行 了,非常容易看出是什么问题。
【 在 goFan (够范) 的大作中提到: 】 机器要是有 3 岁娃的智力,人类早玩球了
【 在 cxu123 (NY) 的大作中提到: 】 所以下棋是拿来炒作的,真实智力连3岁小孩的都比不过,因为根本没有理解。
【 在 arcam (arcam) 的大作中提到: 】 你个科盲 就别再丢人了 什么叫理解? 围棋的理解无非是人类总结的套路 DL 下期,当然学习了自己的:套路,只是这个套路和人类套路描述方式不同而已
【 在 xiaxianyue (下弦月) 的大作中提到: 】 围棋是战略战术问题,你把战略战术当数学计算,失去了棋类本来的意义。
【 在 Burundi (Frontosa) 的大作中提到: 】 之前说围棋计算机难赢是因为可能性超过其他棋类太多,计算量太大,无法穷尽。 现在 Alpha Go 是用机器学习来克服,但同时它也用了几十个 CPU联手。 这种情况下,几十个 CPU 跟一个人读秒,如何让人心服。
【 在 lsunspot (小手) 的大作中提到: 】 人类对围棋有个P的理解。一样是有限经验堆起来的。面对大狗对围棋的理解就是渣。 大狗在围棋这个方向,只要不是穷举,就是AI。讨论的时候不要老是偷换概念。
[在 cxu123 (NY) 的大作中提到:]这就看比什么。现在主要目的是为了炒作,否则就下几天的慢棋,电脑不见得下的过。如果是比下棋的智慧,把棋盘任意放大10倍或5倍,比如放大到190x190,人还是照下不:误,电脑这时候能赢,才算本事
【 在 SiegeCat () 的大作中提到: 】 放大到20x20 人估计完全下不过电脑 电脑自己训练几天就可以碾压人类了: [在 cxu123 (NY) 的大作中提到:] :这就看比什么。现在主要目的是为了炒作,否则就下几天的慢棋,电脑不见得下的过。 :如果是比下棋的智慧,把棋盘任意放大10倍或5倍,比如放大到190x190,人还是照下不 :误,电脑这时候能赢,才算本事
【 在 cxu123 (NY) 的大作中提到: 】 这就看比什么。现在主要目的是为了炒作,否则就下几天的慢棋,电脑不见得下的过。 如果是比下棋的智慧,把棋盘任意放大10倍或5倍,比如放大到190x190,人还是照下不 误,电脑这时候能赢,才算本事慢棋大狗更不可能输。大狗现在的探测评估下法用的是快速但非常低级水平完成一局。如果下慢棋就可以少剪枝高水平探测。用模拟算法时间对大狗的收益远胜人类。人类赢棋唯一可能的方向是,创造数学理论可以cover所有case并证明之,大狗还是用模拟算法。
【 在 lsunspot (小手) 的大作中提到: 】 慢棋大狗更不可能输。大狗现在的探测评估下法用的是快速但非常低级水平完成一局。 如果下慢棋就可以少剪枝高水平探测。用模拟算法时间对大狗的收益远胜人类。人类赢 棋唯一可能的方向是,创造数学理论可以cover所有case并证明之,大狗还是用模拟算 法。
【 在 cxu123 (NY) 的大作中提到: 】 口说无凭,他们敢试吗? 灵活性和适应性才是人的智慧,就算比下棋,也得比灵活性。围棋和国际象棋不同,可 以任意放大棋盘,人可以很快适应。 过。超过19路没有了基于3,4线地势平衡金角银边各种定式人根本不知道该怎么下了。还得在用几千年或者几万年(变化指数膨胀)总结21路的经验。跟大狗根本没有可比性。
【 在 lsunspot (小手) 的大作中提到: 】 超过19路没有了基于3,4线地势平衡金角银边各种定式人根本不知道该怎么下了。还得 在用几千年或者几万年(变化指数膨胀)总结21路的经验。跟大狗根本没有可比性。
【 在 cxu123 (NY) 的大作中提到: 】 这种就是口说无凭。 他们真的这么有自信,做个软件,可以让人放大棋盘,在网上搞挑战赛不就说明问题了。你这才是口说无凭了。大狗也是学习出来的算法。你让不让大狗学21路?
[在 lsunspot (小手) 的大作中提到:]慢棋大狗更不可能输。大狗现在的探测评估下法用的是快速但非常低级水平完成一局。如果下慢棋就可以少剪枝高水平探测。用模拟算法时间对大狗的收益远胜人类。人类赢棋唯一可能的方向是,创造数学理论可以cover所有case并证明之,大狗还是用模拟算法。
【 在 lsunspot (小手) 的大作中提到: 】 了。 你这才是口说无凭了。大狗也是学习出来的算法。你让不让大狗学21路?
【 在 cxu123 (NY) 的大作中提到: 】 随便它学什么,这种东西,不能靠嘴上说说,理论如何,这样等于科幻电影,人类还有 曲速引擎了。 真的有自信,就应该做个在线软件让人挑战。 现在偷偷摸摸,还是为了炒作,只有赢得概率大了,才敢出来挑战。公开出来,也害怕 被人试出弱点。这都和人类顶尖下了快100盘了,人类够聪明应该学会点什么了吧?
【 在 arcam(arcam) 的大作中提到: 】 脱离了机器硬件配置,谈时间毫无意义
【 在 lsunspot (小手) 的大作中提到: 】 这都和人类顶尖下了快100盘了,人类够聪明应该学会点什么了吧?
【 在 cxu123 (NY) 的大作中提到: 】 这就看比什么。现在主要目的是为了炒作,否则就下几天的慢棋,电脑不见得下的过。 如果是比下棋的智慧,把棋盘任意放大10倍或5倍,比如放大到190x190,人还是照下不 误,电脑这时候能赢,才算本事
【 在 cxu123 (NY) 的大作中提到: 】 公开的才几盘?偷偷摸摸的,谁知道是谁,而且还是快棋。 人家围棋棋手,都是参加各种联赛,过往对弈记录网上都有。如果不是为了炒作,就不 要搞得那么偷偷摸摸
【 在 cxu123(NY) 的大作中提到: 】 口说无凭,他们敢试吗? 灵活性和适应性才是人的智慧,就算比下棋,也得比灵活性。围棋和国际象棋不同,可 以任意放大棋盘,人可以很快适应。 人的学习是基于理解的,所以棋盘放大几十倍,对人来说,很快能在理解的基础上适应。 电脑真的是理解棋的内容,应该也能象人那样,棋盘放大几十倍,照样赢棋 过。
【 在 jiangyoun (果果新品发布-iQuit) 的大作中提到: 】 口说无凭,人类敢试吗?没有一个成名的棋手会冒这个风险 口说无凭,他们敢试吗? 灵活性和适应性才是人的智慧,就算比下棋,也得比灵活性。围棋和国际象棋不 同,可 以任意放大棋盘,人可以很快适应。 人的学习是基于理解的,所以棋盘放大几十倍,对人来说,很快能在理解的基础 上适应。 电脑真的是理解棋的内容,应该也能象人那样,棋盘放大几十倍,照样赢棋 过。
【 在 dayandnig1 (蝶来风有致) 的大作中提到: 】 它存了几乎所有人类名局,练习对局无数,短时间已经把可能算尽了,长考对人类棋手 有利, 但还是不如AI
【 在 bobolan88 (波波熊) 的大作中提到: 】 AI需要大量训练数据,而人只需要少量案例就可以学习到很多东西,因为人真正理解本 质,一个案例在理解过程中分析了大量变化,没分析的乎无数状态,都会处理了,能举 一反三。AI无法做到自己找大量训练数据,而且大自然也不一定有那么多数据或者给你 那么多机会去学习。
【 在 cxu123 (NY) 的大作中提到: 】 这种需要它肯才行,现在的目的是为了炒作,如果可能输的一塌糊涂,肯定不下了。所 以嘴上说没用,只有它肯出来下慢棋,用结果说话。 真的是比理解,就应该随便放大棋盘比. 人的学习是基于理解的,所以棋盘放大几十倍,对人来说,很快能在理解的基础上适应。 电脑真的是理解棋的内容,应该也能象人那样,棋盘放大几十倍,照样赢棋
【 在 bobolan88 (波波熊) 的大作中提到: 】 电脑要能和人复盘 并说出人哪里不对 进行拆招 让人服气 ★ 发自iPhone App: ChineseWeb 13
【 在 franklinliu (天涯明月刀) 的大作中提到: 】 机器可以自己学习 AlphaGo就是这样,它左右互搏,一天都能下几百万局棋
【 在 Dainty (呆呆) 的大作中提到: 】 这个现在就能做到了
【 在 cxu123 (NY) 的大作中提到: 】 围棋这种是人不擅长的,因为要计算,所以对人才有娱乐价值。 电脑擅长,因为都是确定的东西,规则和结果。 真的是每个人天生都会的,电脑一样都比不过人。什么视觉识别,语言能力,猜谜语, 这些不需要多少计算能力的东西 其实就是搞AI的人炒作,所以只可能赢,他们才会下,几天的慢棋现在肯定不同意
【 在 bobolan88 (波波熊) 的大作中提到: 】 狗就不敢,故意神秘,因为一复盘发现很多不合理招法他并没有后续手法。
【 在 bobolan88 (波波熊) 的大作中提到: 】 规则一变,人不告诉,机器就抓瞎
【 在 franklinliu (天涯明月刀) 的大作中提到: 】 标 题: Re: 人类什么情况下会对AI下围棋完全服气。。。 (转载) 发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jan 3 15:21:00 2017, 美东) 机器可以自己学习 AlphaGo就是这样,它左右互搏,一天都能下几百万局棋: 【 在 bobolan88 (波波熊) 的大作中提到: 】 : AI需要大量训练数据,而人只需要少量案例就可以学习到很多东西,因为人真正理解本 : 质,一个案例在理解过程中分析了大量变化,没分析的乎无数状态,都会处理了,能举 : 一反三。AI无法做到自己找大量训练数据,而且大自然也不一定有那么多数据或者给你 : 那么多机会去学习。 --
【 在 Whazzup (what?) 的大作中提到: 】 AI下围棋碾压人类已经没有悬念了 1.围棋的数学模型已经建立好了,而且计算量属于机器的舒适区域,这个就是机器的优势 的开始 2.AI模型可以不停的进化,比如学习人类或者自学,所以AI如果还有下不过的段位,慢慢 就能下过,而且越来越厉害.人类水平不会进化. 3.AI可以利用无穷的计算资源,并行CPU,海量存储,人就一个脑袋,下快棋慢棋都没戏 但是就智能水平机器还离人类很远 1.AI只能对于一些特定问题,通过人类建的模型去实现,而实现比人类更准确的结果, 比 如认图像,声音,围棋,驾驶 2.对于人类的高级智能行为,机器基本没有办法 ...................
【 在 cxu123 (NY) 的大作中提到: 】 你这是准备写科幻小说呐 狗狗现阶段,连公开让人挑战都不敢,害怕被人找到漏洞,等到它敢公开在线再说
【 在 liliumspp (林花谢了春红) 的大作中提到: 】 这种学习有毛用。 google的汽车,学开车学了好几年了,还经常出弱智问题呢。尼玛,围棋杀的人类屁滚尿流,怎么没用?
【 在 sunvv (昵称太短!) 的大作中提到: 】 alpha go有公开论文,人家连自己是怎么下棋的都告诉你了。
【 在 lsunspot (小手) 的大作中提到: 】 标 题: Re: 人类什么情况下会对AI下围棋完全服气。。。 (转载) 发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jan 3 16:16:53 2017, 美东) : 【 在 liliumspp (林花谢了春红) 的大作中提到: 】 : 这种学习有毛用。 : google的汽车,学开车学了好几年了,还经常出弱智问题呢。 尼玛,围棋杀的人类屁滚尿流,怎么没用? --
【 在 sunvv (昵称太短!) 的大作中提到: 】 标 题: Re: 人类什么情况下会对AI下围棋完全服气。。。 (转载) 发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jan 3 16:15:57 2017, 美东) alpha go有公开论文,人家连自己是怎么下棋的都告诉你了。 : 【 在 cxu123 (NY) 的大作中提到: 】 : 你这是准备写科幻小说呐 : 狗狗现阶段,连公开让人挑战都不敢,害怕被人找到漏洞,等到它敢公开在线再说: --
【 在 heteroclinic (asymptotically stable) 的大作中提到: 】 标 题: Re: 人类什么情况下会对AI下围棋完全服气。。。 (转载) 发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jan 3 16:25:04 2017, 美东) 只想讨论一下,正轨棋赛好像不允许,比如在棋盘对称一侧,电脑怎么下,人怎么下, 会什么样? --
【 在 heteroclinic (asymptotically stable) 的大作中提到: 】 只想讨论一下,正轨棋赛好像不允许,比如在棋盘对称一侧,电脑怎么下,人怎么下, 会什么样?
【 在 liliumspp (林花谢了春红) 的大作中提到: 】 md,电脑下天元,你下哪儿?
【 在 jollyl (砖石老五) 的大作中提到: 】 这话一说,就显得你不会下棋了 破模仿棋很容易的
【 在 heteroclinic (asymptotically stable) 的大作中提到: 】 标 题: Re: 人类什么情况下会对AI下围棋完全服气。。。 (转载) 发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jan 3 16:32:37 2017, 美东) 你家长辈教你下天元。就这两手?: 【 在 liliumspp (林花谢了春红) 的大作中提到: 】 : md,电脑下天元,你下哪儿? --
【 在 liliumspp (林花谢了春红) 的大作中提到: 】 这个问题在本版早tm讨论好几回了,你还说的这么high跟新发现似的呢。 下棋就是不对成的。人家一子提了你中线上的子了,你模仿回下,怎么提 人家的?
【 在 liliumspp (林花谢了春红) 的大作中提到: 】 论文没有用。要的是公开挑战。 我真不理解,要是真的alpha go达到了9段水平,为什么他们不让alpha go接受挑战?
【 在 liliumspp (林花谢了春红) 的大作中提到: 】 这真不叫屁滚尿流。 就打败一个李师师而已。 要真屁滚尿流,google应该有勇气让它接受挑战。 不接受挑战,就是假的。明显你不知道最新进展啊。一个叫Master的ID在弈城和野狐已经下了百盘左右全胜,连柯洁小朴在内一网打尽
【 在 lsunspot (小手) 的大作中提到: 】 明显你不知道最新进展啊。一个叫Master的ID在弈城和野狐已经下了百盘左右全胜,连 柯洁小朴在内一网打尽
【 在 heteroclinic (asymptotically stable) 的大作中提到: 】 标 题: Re: 人类什么情况下会对AI下围棋完全服气。。。 (转载) 发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jan 3 16:41:01 2017, 美东) 你这是human knowledge,你说的是个解决问题的思路,但如果机器能学到这一手,难 讲。 这根high 不high 没什么关系,拽不拽,show me. 就讲讲怎么识别对称吧? : 【 在 liliumspp (林花谢了春红) 的大作中提到: 】 : 这个问题在本版早tm讨论好几回了,你还说的这么high跟新发现似的呢。 : 下棋就是不对成的。人家一子提了你中线上的子了,你模仿回下,怎么提 : 人家的? --
【 在 cxu123 (NY) 的大作中提到: 】 你这是准备写科幻小说呐,我写了一堆什么是理解,都看不懂,这都啥智商,被洗脑了 吧! 狗狗现阶段,连公开让人挑战都不敢,害怕被人找到漏洞,等到它敢公开在线再说
【 在 bobolan88 (波波熊) 的大作中提到: 】 标 题: Re: 人类什么情况下会对AI下围棋完全服气。。。 (转载) 发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jan 3 16:41:53 2017, 美东) 因为丫就是借围棋炒作AI,在别的方面比如自动驾驶赚钱。只要把围棋AI搞到一定高度 ,突然杀出砍高手几刀就够了,接受挑战,难免露出种种Bug,反而不利于宣传自动驾 驶。 : 【 在 liliumspp (林花谢了春红) 的大作中提到: 】 : 论文没有用。要的是公开挑战。 : 我真不理解,要是真的alpha go达到了9段水平,为什么他们不让alpha go接受挑战? --
【 在 lsunspot (小手) 的大作中提到: 】 标 题: Re: 人类什么情况下会对AI下围棋完全服气。。。 (转载) 发信站: BBS 未名空间站 (Tue Jan 3 16:42:00 2017, 美东) : 【 在 liliumspp (林花谢了春红) 的大作中提到: 】 : 这真不叫屁滚尿流。 : 就打败一个李师师而已。 : 要真屁滚尿流,google应该有勇气让它接受挑战。 : 不接受挑战,就是假的。 明显你不知道最新进展啊。一个叫Master的ID在弈城和野狐已经下了百盘左右全胜,连 柯洁小朴在内一网打尽 --
【 在 cxu123 (NY) 的大作中提到: 】 这里面谁是谁,都是瞎猜的。 电脑真的ready,就应该作为职业棋手,搞一个什么职业挑战赛,邀请不同棋手,对不 同风格的棋手,看看电脑能不能一轮一轮过关,象人那样。硬凹。根本就不需要了。职业棋手已经完全明白了。
【 在 cxu123 (NY) 的大作中提到: 】 这里面谁是谁,都是瞎猜的。 电脑真的ready,就应该作为职业棋手,搞一个什么职业挑战赛,邀请不同棋手,对不 同风格的棋手,看看电脑能不能一轮一轮过关,象人那样。
【 在 liliumspp (林花谢了春红) 的大作中提到: 】 搞这些,没劲。 直接光明正大的来。网棋哪里不光明正大了?床大大也twitter治国呢。这个ID对人类二子以上差距。
【 在 WolfLi (小狼) 的大作中提到: 】 各位真该看看新闻。 Alpha go已经上弈城了,网名 master(P) 已经横扫了包括柯杰在内一票职业顶尖棋手。我上次看是40连胜,未尝一败。
发信人: CEIS888 (基督山伯爵未雨绸缪), 信区: Go
标 题: 人类什么情况下会对AI下围棋完全服气。。。
关键字: AI 人工智能 围棋
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Jan 2 21:19:32 2017, 美东)
尽管已经有不少人认为,AI在击败李世石的时候已经显示对于人类压倒性的优势了,还是有人不信邪。
这中间包括李世石,他认为自己有机会打败AlphaGo,他认为朴廷桓机会更大;
包括柯洁,有时认为自己可以阻击AlphaGo;
包括罗洗河,认为机器下棋几年之内不可能击败人类,只要找到程序的命门即可。。。还有更多的棋迷,在职业棋手都意见不统一的时候对于人类持乐观的态度。
要扭转长期形成的思维定势,确实需要给这些人更多时间,或者更强的证据,毕竟现在的人机大战有很多“统计样本不足”的地方。
比如说,很樊麾的比赛是秘密进行的,而且樊麾和顶尖棋手差距较大;
比如说,李世石已经不再是世界第一,而且李世石有可能发挥严重失常;
比如说,现在的Master和人对战是快棋;
。。。。。。
当然,AlphaGo这种程序的所有人不大在意棋手棋迷怎么看。如果他们像某些棋手一样
求道,而且像狂热的棋迷不带功利心地关心擂台赛的结果一样,单纯想知道“人机终极比赛”的结果,那么AI的所有人会怎么做呢?以下是我的猜测:
1。对很多高手开放比赛,尤其是对最近十年的世界冠军,怪才如罗洗河,甚至最近40
年的冠亚军等等(只要他们不服),而不是和一个两个人签约比赛;
2.快棋,普通慢棋,甚至日本的两日制棋赛选项都提供;
3.在网上下棋,一个帐号设置和多人多面打;
4.允许人类组团比赛,对一个机器;
5.运行AI程序的机器最好是普通家用电脑;
6.允许人类用时超过机器一定的倍数;
7.允许人类悔棋?这个是不是太夸张了?
柯洁号称棋神也不过可以让他两个子
但还是不如AI
对于棋手来说,为什么会输的心服口服,是因为对方走出了自己觉得下不出来的好棋,或者对方就是算路比自己绝对的深,比如吧复杂的杀大龙局面全部拆解对等等。alpha go 主要是第1/2/4/5 盘都下出了人类觉得有明显失误,或者不好的棋。像master这样
中盘力量绝对强的话,应该不会有人不服。另外就是如果只是统计意义上的强,不是逻辑意义上的强 那么人也不服。像 比如国际象棋全是战术组合的这种 穷举法产生的结
果,人就比较容易信服。但如果说就是按经验概率算,靠对手失误率赢棋,人也不服。比如李昌镐,其实很多同时代的选手都不服。
其他什么悔棋,用时,倒不是什么主要因素,快棋有快棋的水平,慢棋有慢棋的水平。20秒输电脑到让几个子也没什么好不服的。
说白了,就是AI虽然赢了结果,但是从人的角度看来,还没把这个事情完全解决。
现在 Alpha Go 是用机器学习来克服,但同时它也用了几十个 CPU联手。
这种情况下,几十个 CPU 跟一个人读秒,如何让人心服。
这些搞AI是用围棋来炒作,所以不会同意的
alpha go 你以为用的你家 pc ?
机器脱离具体配置 谈时间约束本来就毫无意义
你是文科生吧
电脑擅长,因为都是确定的东西,规则和结果。
真的是每个人天生都会的,电脑一样都比不过人。什么视觉识别,语言能力,猜谜语,这些不需要多少计算能力的东西
其实就是搞AI的人炒作,所以只可能赢,他们才会下,几天的慢棋现在肯定不同意
再说了,家里pc你以为跑不了machine learning?我跑ml算options价格轻松愉快。
跟真实世界的无理数无限一比还是零
人是模糊中寻找确定,所以语言,艺术,谜语,有噪声的视觉识别,这些对人都轻而易举。
电脑的AI只会做有明确定义的东西,所以和人完全不一样。
边角对狗来说大了一坨
这鬼东西走的看着是宇宙流的路子
人类科技的发展已经远超出没经过专业训练的人能理解的地不了
人是靠理解的,基于概率法的所谓深度学习,根本没有一点理解,你只要抓住这点就行了,非常容易看出是什么问题。
什么叫理解? 围棋的理解无非是人类总结的套路
DL 下期,当然学习了自己的:套路,只是这个套路和人类套路描述方式不同而已
战略战术发展到后来基本总是成为数字计算的游戏。
所以尽量把棋分成几块,在几个局部同时缠斗,如果是markov chain + continental
divdr,把几块棋连起来还是复杂度很高的。
大狗在围棋这个方向,只要不是穷举,就是AI。讨论的时候不要老是偷换概念。
替大狗总结出规律。
如果是比下棋的智慧,把棋盘任意放大10倍或5倍,比如放大到190x190,人还是照下不
误,电脑这时候能赢,才算本事
电脑自己训练几天就可以碾压人类了
灵活性和适应性才是人的智慧,就算比下棋,也得比灵活性。围棋和国际象棋不同,可以任意放大棋盘,人可以很快适应。
人的学习是基于理解的,所以棋盘放大几十倍,对人来说,很快能在理解的基础上适应。
电脑真的是理解棋的内容,应该也能象人那样,棋盘放大几十倍,照样赢棋
真的是比理解,就应该随便放大棋盘比.
人的学习是基于理解的,所以棋盘放大几十倍,对人来说,很快能在理解的基础上适应。
电脑真的是理解棋的内容,应该也能象人那样,棋盘放大几十倍,照样赢棋
他们真的这么有自信,做个软件,可以让人放大棋盘,在网上搞挑战赛不就说明问题了。
真的有自信,就应该做个在线软件让人挑战。
现在偷偷摸摸,还是为了炒作,只有赢得概率大了,才敢出来挑战。公开出来,也害怕被人试出弱点。
人家围棋棋手,都是参加各种联赛,过往对弈记录网上都有。如果不是为了炒作,就不要搞得那么偷偷摸摸
人类自己总结了一些模糊的规律,自己也无法完全理解和解释,称之为“感觉”,“味道”,和中医里的“五行”,“肾气”差不多,搞的玄而又玄。给机器足够的时间,还是平趟碾压人类,“感觉”,“味道”不起作用。如同“五行”和“肾气”无法解释和治疗阑尾炎
AlphaGo就是这样,它左右互搏,一天都能下几百万局棋
1.围棋的数学模型已经建立好了,而且计算量属于机器的舒适区域,这个就是机器的优势的开始
2.AI模型可以不停的进化,比如学习人类或者自学,所以AI如果还有下不过的段位,慢慢
就能下过,而且越来越厉害.人类水平不会进化.
3.AI可以利用无穷的计算资源,并行CPU,海量存储,人就一个脑袋,下快棋慢棋都没戏
但是就智能水平机器还离人类很远
1.AI只能对于一些特定问题,通过人类建的模型去实现,而实现比人类更准确的结果, 比如认图像,声音,围棋,驾驶
2.对于人类的高级智能行为,机器基本没有办法
观察->提出问题->提出假设和方法->实现方法->再观察
3.如果AI实现了2,那么人类就直接走向插管或者毁灭了
google的汽车,学开车学了好几年了,还经常出弱智问题呢。
狗狗现阶段,连公开让人挑战都不敢,害怕被人找到漏洞,等到它敢公开在线再说
就打败一个李师师而已。
要真屁滚尿流,google应该有勇气让它接受挑战。
不接受挑战,就是假的。
我真不理解,要是真的alpha go达到了9段水平,为什么他们不让alpha go接受挑战?
破模仿棋很容易的
下棋就是不对成的。人家一子提了你中线上的子了,你模仿回下,怎么提
人家的?
讲。
这根high 不high 没什么关系,拽不拽,show me.
就讲讲怎么识别对称吧?
驶。
电脑真的ready,就应该作为职业棋手,搞一个什么职业挑战赛,邀请不同棋手,对不
同风格的棋手,看看电脑能不能一轮一轮过关,象人那样。
因为你要照着人家的下。可是人家下,是先手,最终一定会碰到落一子
就提你一片的局势。到时候你就输了。人家干嘛要识别对称?
直接光明正大的来。
已经横扫了包括柯杰在内一票职业顶尖棋手。我上次看是40连胜,未尝一败。
估计不久deepmind的论文就出来了。。