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围棋AI的一个弱点

  我觉得阿尔法围棋在设计上可能会有一个弱点,阿尔法围棋主要从KGS抓取大量欧美业余棋手的对局进行分析,而超一流棋手的对局数量要少的多,因此理论上存在忽略某些好点的可能,其次阿尔法围棋通过自我对局来提高水平,但水平相当的低段棋手再怎么相互对局,提高的水平也有限,难以超越超一流棋手。

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  1. 1. 十一地主 说道:
    不说现在,未来超越人类的棋艺,我认为是必然的,升级速度太快了
  1. 2. hialle 说道:
    这个想法可能人人都有,应该在谷歌考虑之内。
  1. 3. slayerxj0 说道:
    低水平棋手相互下,提升是非常慢。但是这是针对人的情况,考虑到机器迭代的速度,情况就不一样了。
  1. 4. 离根儿楞 说道:
    我在担心的是李世石,他早就过了巅峰期
  1. 5. 千叶3390 说道:
    同楼下,担心李世石
  1. 6. 大眼青蛙 说道:
    不是你想的那样……deepmind不傻
  1. 7. 阿灰灰来灰去 说道:
    然后它从与高手的对局里获得更多的思路走法..然后再分析、推演,提升会比同水平的人快很多吧
  1. 8. 让我进意甲不比鲁尼强 说道:
    电脑胜率95%,李世石5%
  1. 9. gaobaba007 说道:
    同意,缺少有效的训练样本是人工智能的一个难题。我做这个项目的话,会考虑补充人工标注。有针对性地生成序盘对局,雇专业棋手标注每局第一个疑问手,同时给出1至3个参考对策。假设10分钟标一局,一天50局。10万一个人,100个专业选手一年可以标注出100万个训练样本。投入1000万可以有效改善样本质量。
  1. 10. 一吃饭就 说道:
    自己对弈十万回合,每次提高一点就可以了
  1. 11. 龍隱路隱龍 说道:
    这个理由很牵强…
  1. 12. 勇往直前的YOG 说道:
    五局三胜制,alphago胜率不到5%。
  1. 13. 卷毛书生 说道:
    关键还是样本数量的问题,如果有足够超一流棋手对弈的样本输入,我想总有一天人工智能的段位水平能达到一个新高度。
  1. 14. 铬天青S 说道:
    话说他这个软件是怎么能够避免局部收敛的?理论上这种自我对弈应该很快停止在一个固定水平啊?不懂
  1. 15. Psychoneuroimmunol 说道:
    啊,转眼就到三月了啊。。
  1. 16. _朝日之暉_ 说道:
    运算速度很快的话,name李每一次落子之后,计算机应该会计算出之后的N种可能和意图?这样的话人要赢的话很难吧?以后要是出量子计算机的话...人怎么可能赢
  1. 17. 游荡的饺子 说道:
    跟臭棋篓子下棋,越下越臭
  1. 18. HerrTang 说道:
    我理解的阿尔法狗不是一个算法,而是一个数据库,每一步棋不是算出来的,而是查出来的
  1. 19. 亚得里亚海的飞行员_314 说道:
    关键还是看算法。
  1. 20. 亚得里亚海的飞行员_314 说道:
    如果是数据库,根本不可能打败李世石。最多碰巧撞上数据库,被打败。这种一次性对局就没啥颠覆性意义了。
  1. 21. 贫僧莫言 说道:
    阿尔法的优势在于,他不会退步。
  1. 22. 最最和谐 说道:
    一天3000盘自我训练,再低手也变高手
  1. 23. 当浮一大白熊 说道:
    围棋的参数是有限的,只要有确定的规则范围,AI肯定能胜过人类。我看好阿法狗。
  1. 24. 一只惊弓鸟 说道:
    谷歌的100万美金不是闹着玩的,阿法狗会胜
  1. 25. 凉鞋彭涛 说道:
    若说如此,人类选手会有状态好坏的差别,AI稳定。看不懂棋局,期待结果。
  1. 26. ThuckFat 说道:
    期待ing #deep learning#
  1. 27. CD路人甲AB 说道:
    取决于算法和如何存储、运用学到的知识
  1. 28. 不归少年 说道:
    话说这个李世石难道是全球下围棋最厉害,不会输的人么?

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