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aheadlead 2017-01-05 09:02:42 +08:00
我感觉人类会直接 gg 吧……
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wclebb 2017-01-05 09:06:00 +08:00 via iPhone 1
Ai 可以自己无限下棋。但人类需要睡觉。
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scgy5555 2017-01-05 09:10:23 +08:00
对有限规则的探索,时间空间都超越人类的机器更有优势吧
比如二叉树,你脑子再快也没有一个靠谱的算法快 |
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quake0day 2017-01-05 09:11:02 +08:00
1 、将 19x19 的棋盘改成 25x25 的,这个对人类应该影响不大吧,对 ai 呢?
2 、立体化棋盘,将棋盘布置到一个地球仪类似的球体上,类似于经纬线,南北极不落子。这样不存在围棋中的金角银边概念了! ------------------ 1. 现在是 Deep learning 的时代了, AI 早就不做暴力搜索了。所以 19x19 改成 25x25 对现在的 AI 无效。 2. 同上,依然无效。 现在的 AI 是通过模拟人类大脑进行学习,不断调整参数寻找最佳策略。改变规则的话只要安排 AI 重新学习就可以变得越来越强... |
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nolan1864 2017-01-05 09:17:16 +08:00
你改变了棋盘也就改变了问题,我觉得对人类是有影响的,因为以前人下棋的策略都是针对的大棋盘。同理对 master 也是有影响的,需要重新“学习”。
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hzw 2017-01-05 09:27:20 +08:00
棋盘一变 master 马上歇菜,人类还好。但是 master 会马上重新学习起来,进步神速,最后重新超越人类。
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jhaohai 2017-01-05 09:32:16 +08:00 via iPhone
能,阿尔法狗可以以极高的速度自己推演,人类只能肉搏,一盘盘的下,人类的围棋靠的是几千年的棋谱积累,估计阿尔法狗一晚上就能全推演完
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deadEgg 2017-01-05 09:34:55 +08:00 1
1. 改变棋盘对人类的影响
作为一个曾市里奖的选手负责任的告诉你影响很大。 19 -> 25 那么你的星位的范围多大。学围棋的高手都是看残局看定式长大的。如果范围都变了,那以往学习产生的那些“经验”肯定是有很大误差的。所以我不认为对人类影响不大 2. 改变棋盘对 ai 的影响 个人认为影响也是很大的。 ai 基于神经网络,如果是阿法狗还是基于以往版本 15 年的那篇论文,个人认为需要重新训练,但是 25 的训练集都没有,你这怎么训练。 3. 立体化棋盘 那不是成了另一个游戏了 , 2333 |
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clino 2017-01-05 09:37:21 +08:00
"这个对人类应该影响不大"
下完棋的时间是不是要成倍了?这个对人类有利还是对电脑有利? |
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jy02201949 2017-01-05 09:40:54 +08:00
狗重新训练几年就好了,反正它都是跟自己左右互搏选择赢面最大的落子点,人的话这几百年积累的经验、定式都要推翻重来了吧,前期阿尔法狗肯定是要被吊打的,但是锻炼两年出来又是六十连胜了
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Baymaxbowen 2017-01-05 09:45:28 +08:00
需要一个谢尔顿的立体棋盘
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cw35 2017-01-05 09:57:37 +08:00
显然对人类影响会更大啊。。。
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kliy 2017-01-05 10:00:07 +08:00
和计算机比计算能力不就和汽车比奔跑能力一样吗
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Phariel 2017-01-05 10:09:03 +08:00 via Android
阿法狗要开始打星际了 拭目以待 (⊙▽⊙)
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crazycen 2017-01-05 10:21:37 +08:00 via iPhone
你改变了问题,有如车在陡峭盘山公路开,并没有人跑的快!
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grimpil 2017-01-05 11:18:19 +08:00 via Android
多少懂一点围棋的人都会知道,把棋盘搞改成 25*25 ,人类就真的傻逼了。上千年积累的经验,定式,策略,大多都没用了,都得重新摸索研究。
在 19*19 的棋盘上,几岁的 AlphaGo 是在和进化了上千年的人类作战。换成 25*25 ,大家就在同一起跑线上,人类根本没有机会。 |
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buckyRRRR 2017-01-05 11:59:10 +08:00 via Android
讨论输赢应该是和 AI 相关话题里最没有价值的吧
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Izual_Yang 2017-01-05 12:02:56 +08:00
改了棋盘人类更懵逼。
而对 AI 而言,少了初期的积累(没有人类棋局可以参考,只能自己跟自己瞎下),但到后来就会逐渐产生几何级数的飞跃。 |
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easyzhao 2017-01-05 12:08:32 +08:00
仅仅是改了棋盘 Master 就赢不了 那就不能称之为 人工智能
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jiangzhuo 2017-01-05 12:29:55 +08:00
人类学习了千年都不如狗学一两年,换个更大的新棋盘,肯定是狗比人学的快
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hebeiround 2017-01-05 12:37:26 +08:00
让 Master 赢或者输都已经没有意义了
就好比说改变赛道会不会让人重新跑过汽车一样 新的时代已经来临了 |
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aitaii 2017-01-05 12:40:08 +08:00
master 下围棋,你跟他下五子棋,这就是机器人跟人的区别了。
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Tink 2017-01-05 12:58:32 +08:00 via iPhone
学要学习
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megatron 2017-01-05 14:23:37 +08:00
可以改成 19*19*19 ,这样,人类就彻底赢不了。
多说几句:机器学习里的“学习”和人类的“学习”不一样,尤其是在这些棋类运动。我不会下围棋,但是会下国际象棋,和人下棋,你能感觉到对手的风格特点,对手的思想,甚至双方的错误都充满魅力。(去年 wcc , carlsen 的那一招非常 250 的 queen e6 ,成为一段时间的笑谈)这种人的特点(下棋的特点),正是棋类运动吸引人的地方,有些人开局就在强调进攻,有些人像 karjakin 一样精湛防守,有些人善于谋略残局,没几步就大胆换子......这些是机器、引擎不具备的,机器每一步都是最优,赢棋的最优,并没有人类那种属于自己的风格特点,即使学习棋谱,风格变换的也是非常诡异,有明显的切换。你可以利用机器训练,可是享受不到对弈谋略的乐趣,机器赢棋,赢在方法论方面,而人类的棋类运动,更强调世界观方面。 |
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cuminflea 2017-01-05 15:58:39 +08:00 via iPad
人类棋手能从跟 alphago 的对局中学到什么吗?有木有可能出现针对 ai 的打法
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shawngao 2017-01-05 16:00:52 +08:00
Master 和 Master 下棋谁会赢?
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lausius 2017-01-05 16:06:46 +08:00
人类跟计算机比计算能力没意义,现在下围棋人脑已经比不过电脑了,今后围棋比赛还是应该限于人类之间的脑力比试。
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xujinkai 2017-01-05 16:15:47 +08:00
人类用了几千年研究围棋,计算机一年就超过了。如果有新的规则,计算机会更容易超过人类
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YvesX 2017-01-05 18:35:14 +08:00
改变以后:
人类——瞎蒙 阿尔法狗——乱下 菜鸡互啄局人类凭借经验积累与简单分析获胜 以后的以后: 人类——瞎蒙中摸索 阿尔法狗——套路纯熟 AI 不断向人类演示这个新游戏怎样玩才会高胜率 |