超级军网把李世石换成另一个ALPHA狗，结果会怎样
来源：百度文库 编辑：超级军网 时间：2024/04/29 04:21:07
狗对狗，能否算出终极围棋大法？狗对狗，能否算出终极围棋大法？
其实都干了好多次了……
俩对战n多次了。
有意思，狗和狗也有输赢
先手必胜吧，只贴6目半应该不够。
一个人和自己下，应该会分裂吧
本来它每天都要和自己下n盘
我估计它每跟人类走一步棋，就已经自己跟自己下来上亿个回合了
chopin 发表于 2016-3-11 15:13
我估计它每跟人类走一步棋，就已经自己跟自己下来上亿个回合了
不是这个意思，而是说对面也坐着一个独立思考的ALPHA狗
我估计它每跟人类走一步棋，就已经自己跟自己下来上亿个回合了
不是这个意思，而是说对面也坐着一个独立思考的ALPHA狗
这两天看论坛忧心忡忡的说人工智能超过人类可怕等等，这就是机器下棋赢了人类而已吧，电脑可以存储无数棋谱，检索能力比人高得多快的多准确的多，但不是说就是超过人类智力的情况吧。
只要是下一种棋不管什么棋都有规矩的，不能犯规，就已经相当于画了个圈在圈里怎样怎样而已啊。就这点来说下棋只能说在人定的规矩里能做得很好。
计算机计算能力能甩人无数大街，和智力无关吧。
我说的话，如果让类似日本阿西莫机器人能试验成功类似 大猩猩自己想办法踩着椅子拿到吊在高处的香蕉，反而更可怕。
只要是下一种棋不管什么棋都有规矩的，不能犯规，就已经相当于画了个圈在圈里怎样怎样而已啊。就这点来说下棋只能说在人定的规矩里能做得很好。
计算机计算能力能甩人无数大街，和智力无关吧。
我说的话，如果让类似日本阿西莫机器人能试验成功类似 大猩猩自己想办法踩着椅子拿到吊在高处的香蕉，反而更可怕。
万一李师师是个托呢？
诚信缺失的我大中国盛产阴谋论
不给电脑输入棋谱 只告诉它走法规则和输赢判定标准 它会不会下出让人类目瞪口呆的走法来？
alphaGO和自己下过三千万盘了
vikis 发表于 2016-3-11 15:23
这两天看论坛忧心忡忡的说人工智能超过人类可怕等等，这就是机器下棋赢了人类而已吧，电脑可以存储无数棋谱 ...
储存和检索的能力 本身就是智力的一部分吧
这两天看论坛忧心忡忡的说人工智能超过人类可怕等等，这就是机器下棋赢了人类而已吧，电脑可以存储无数棋谱 ...
储存和检索的能力 本身就是智力的一部分吧
tt1314 发表于 2016-3-11 15:32
不给电脑输入棋谱 只告诉它走法规则和输赢判定标准 它会不会下出让人类目瞪口呆的走法来？
理论上，只要计算资源足够多足够快，是可以仅仅使用穷举法找到最优的下一步，但围棋的变化实在是天文数字，这个方法肯定在现阶段不行。狗狗用的是学习方法，规划最优步骤，并不是终极的穷举法。
不给电脑输入棋谱 只告诉它走法规则和输赢判定标准 它会不会下出让人类目瞪口呆的走法来？
理论上，只要计算资源足够多足够快，是可以仅仅使用穷举法找到最优的下一步，但围棋的变化实在是天文数字，这个方法肯定在现阶段不行。狗狗用的是学习方法，规划最优步骤，并不是终极的穷举法。
这两天看论坛忧心忡忡的说人工智能超过人类可怕等等，这就是机器下棋赢了人类而已吧，电脑可以存储无数棋谱 ...
阿尔法狗存储了3000万棋谱，如果人脑有300万棋谱就可以随便欺负阿尔法狗了。李世石下的碁问题好多，李有被被谷歌收买的嫌疑。阿尔法狗与“智”那个字一点关系都没有，它下的每一步碁都是人类以前下过的范围，一切都是计算机选取最优的一步而已（海量棋谱里）。其实阿尔法狗连人们通常用的天气预报的技术都比不了
阿尔法狗存储了3000万棋谱，如果人脑有300万棋谱就可以随便欺负阿尔法狗了。李世石下的碁问题好多，李有被被谷歌收买的嫌疑。阿尔法狗与“智”那个字一点关系都没有，它下的每一步碁都是人类以前下过的范围，一切都是计算机选取最优的一步而已（海量棋谱里）。其实阿尔法狗连人们通常用的天气预报的技术都比不了
docare 发表于 2016-3-11 15:38
理论上，只要计算资源足够多足够快，是可以仅仅使用穷举法找到最优的下一步，但围棋的变化实在是天文数字 ...
但还是在围棋的规则之内啊，不管多少种本身不能超出围棋规则的。
本质上还是
if(.......)
{.............}
else if(......)
{.............}
else {............}
这个大体步骤啊。
理论上，只要计算资源足够多足够快，是可以仅仅使用穷举法找到最优的下一步，但围棋的变化实在是天文数字 ...
但还是在围棋的规则之内啊，不管多少种本身不能超出围棋规则的。
本质上还是
if(.......)
{.............}
else if(......)
{.............}
else {............}
这个大体步骤啊。
300长剑 发表于 2016-3-11 15:39
阿尔法狗存储了3000万棋谱，如果人脑有300万棋谱就可以随便欺负阿尔法狗了。李世石下的碁问题好多，李有 ...
所以感觉这本身就不算人工智能啊。
阿尔法狗存储了3000万棋谱，如果人脑有300万棋谱就可以随便欺负阿尔法狗了。李世石下的碁问题好多，李有 ...
所以感觉这本身就不算人工智能啊。
所以感觉这本身就不算人工智能啊。
早就说了，是一个人与一堆程序员在对拼！
早就说了，是一个人与一堆程序员在对拼！
所以感觉这本身就不算人工智能啊。
本来就不能算智能，例如:他们只输入围棋规则，阿尔法狗放一百年也不会下棋。如果人学会了围棋规则就会下棋，而且越下越好。
本来就不能算智能，例如:他们只输入围棋规则，阿尔法狗放一百年也不会下棋。如果人学会了围棋规则就会下棋，而且越下越好。
docare 发表于 2016-3-11 15:38
理论上，只要计算资源足够多足够快，是可以仅仅使用穷举法找到最优的下一步，但围棋的变化实在是天文数字 ...
这种情况下所谓的学习能力可以实现，都是些钉死的东西，无非就是类似下棋时每一步机器都会记录下来，数据库里有的直接忽略，数据库里没有的可以自动生成一个编号把这个棋谱记录下来，下次检索时可以用到。
理论上，只要计算资源足够多足够快，是可以仅仅使用穷举法找到最优的下一步，但围棋的变化实在是天文数字 ...
这种情况下所谓的学习能力可以实现，都是些钉死的东西，无非就是类似下棋时每一步机器都会记录下来，数据库里有的直接忽略，数据库里没有的可以自动生成一个编号把这个棋谱记录下来，下次检索时可以用到。
但还是在围棋的规则之内啊，不管多少种本身不能超出围棋规则的。
本质上还是
if(.......)
还真不是这种
更接近于我走这里赢率多少走那里赢率多少最后排序挑大的。
本质上还是
if(.......)
还真不是这种
更接近于我走这里赢率多少走那里赢率多少最后排序挑大的。
水果派派88 发表于 2016-3-11 16:37
还真不是这种
更接近于我走这里赢率多少走那里赢率多少最后排序挑大的。
你这说法和我那个没区别.........................
就是判定各种条件，如果适合就执行如果不合适就换下一条。
再说这里说的是实现方法，真正到编程时都不简单，只是举个大体例子。
我当时学c语言编个小游戏，费好大功夫还经常出现无解的问题呢。
还真不是这种
更接近于我走这里赢率多少走那里赢率多少最后排序挑大的。
你这说法和我那个没区别.........................
就是判定各种条件，如果适合就执行如果不合适就换下一条。
再说这里说的是实现方法，真正到编程时都不简单，只是举个大体例子。
我当时学c语言编个小游戏，费好大功夫还经常出现无解的问题呢。
vikis 发表于 2016-3-11 15:46
但还是在围棋的规则之内啊，不管多少种本身不能超出围棋规则的。
本质上还是
if(.......)
难在每种变化都要穷举到分出胜负，是有天文数字的不同下法分支。穷举的唯一好处就是不需要电脑“思考”，只需要在每种分支的棋局终了，用胜负判断此分支是否“可行”即可。
但还是在围棋的规则之内啊，不管多少种本身不能超出围棋规则的。
本质上还是
if(.......)
难在每种变化都要穷举到分出胜负，是有天文数字的不同下法分支。穷举的唯一好处就是不需要电脑“思考”，只需要在每种分支的棋局终了，用胜负判断此分支是否“可行”即可。
docare 发表于 2016-3-11 16:44
难在每种变化都要穷举到分出胜负，是有天文数字的不同下法分支。穷举的唯一好处就是不需要电脑“思考”， ...
所以我一直说这个问题只是属于机器的检索算法非常牛，和人工智能没什么关系啊
难在每种变化都要穷举到分出胜负，是有天文数字的不同下法分支。穷举的唯一好处就是不需要电脑“思考”， ...
所以我一直说这个问题只是属于机器的检索算法非常牛，和人工智能没什么关系啊
你这说法和我那个没区别.........................
就是判定各种条件，如果适合就执行如果不合适就换下 ...
不一样
机器学习不是分支穷举法。是建好数学模型把很多现成结果数字化以后去迭代计算得到参数。最后用的时候也是迭代计算。
所以if-else用得真不多。
就是判定各种条件，如果适合就执行如果不合适就换下 ...
不一样
机器学习不是分支穷举法。是建好数学模型把很多现成结果数字化以后去迭代计算得到参数。最后用的时候也是迭代计算。
所以if-else用得真不多。
穷举一旦在计算技术上可行，在帖子规则一定时，几乎可以立即得到有限个数的最优下法。也就是说，对于黑白两方，有N种下法，导致黑（或白）胜出相同的目数。而任何其他的下法都不能让双方差距如此接近。
水果派派88 发表于 2016-3-11 16:47
不一样
机器学习不是分支穷举法。是建好数学模型把很多现成结果数字化以后去迭代计算得到参数。最后用的 ...
我就打个比方说一下大概，没说他们就用这个啊。再说这和我想证明这个不是人工智能没什么关系吧。
不一样
机器学习不是分支穷举法。是建好数学模型把很多现成结果数字化以后去迭代计算得到参数。最后用的 ...
我就打个比方说一下大概，没说他们就用这个啊。再说这和我想证明这个不是人工智能没什么关系吧。
据说用了神经网络学习方法，可以经过几局对局就达到专业水平，其代码并不改变。
tt1314 发表于 2016-3-11 15:32
不给电脑输入棋谱 只告诉它走法规则和输赢判定标准 它会不会下出让人类目瞪口呆的走法来？
用全世界最牛逼的超算，跑个几十年，然后得到算法收敛的结果，
这个结果估计跟现有棋谱差不多。
不给电脑输入棋谱 只告诉它走法规则和输赢判定标准 它会不会下出让人类目瞪口呆的走法来？
用全世界最牛逼的超算，跑个几十年，然后得到算法收敛的结果，
这个结果估计跟现有棋谱差不多。
vikis 发表于 2016-3-11 15:46
但还是在围棋的规则之内啊，不管多少种本身不能超出围棋规则的。
本质上还是
if(.......)
你这个方法是人给出输入和规则，经计算得到结果，
而机器学习是人给出输入和结果，经计算得到规则。
拿你10楼那个比方来说，
机器学习不是一步一步用指令命令机器人去拿香蕉，
而是给出一堆类似“人站在椅子上拿到高处的香蕉”、“人站在地面上拿不到高处的香蕉”这样的输入
然后机器人经过计算，得出“站在椅子上才能拿到高处的香蕉”这么一条规则，
以后你给机器人说我要香蕉，机器人自己就知道怎么做了。
也就是说，机器人学会了“拿高处的香蕉”。
vikis 发表于 2016-3-11 15:46
但还是在围棋的规则之内啊，不管多少种本身不能超出围棋规则的。
本质上还是
if(.......)
你这个方法是人给出输入和规则，经计算得到结果，
而机器学习是人给出输入和结果，经计算得到规则。
拿你10楼那个比方来说，
机器学习不是一步一步用指令命令机器人去拿香蕉，
而是给出一堆类似“人站在椅子上拿到高处的香蕉”、“人站在地面上拿不到高处的香蕉”这样的输入
然后机器人经过计算，得出“站在椅子上才能拿到高处的香蕉”这么一条规则，
以后你给机器人说我要香蕉，机器人自己就知道怎么做了。
也就是说，机器人学会了“拿高处的香蕉”。
西门吸血 发表于 2016-3-11 17:12
你这个方法是人给出规则，经计算得到结果，
而机器学习是人给出结果，经计算得到规则。
“而机器学习是人给出结果，经计算得到规则。”这句不明白啥意思......
你这个方法是人给出规则，经计算得到结果，
而机器学习是人给出结果，经计算得到规则。
“而机器学习是人给出结果，经计算得到规则。”这句不明白啥意思......
隔壁帖子里的
2.這次比賽我們使用的是分散式版的AlphaGo，並不是單機版。分散式版對單機版的AlphaGo勝率大約是70%。
早就比试过了。
2.這次比賽我們使用的是分散式版的AlphaGo，並不是單機版。分散式版對單機版的AlphaGo勝率大約是70%。
早就比试过了。
这两天看论坛忧心忡忡的说人工智能超过人类可怕等等，这就是机器下棋赢了人类而已吧，电脑可以存储无数棋谱 ...
智力是什么？是唯心的东西吗？如果不是，那么用唯物的手段可以制造智力。
智力是什么？是唯心的东西吗？如果不是，那么用唯物的手段可以制造智力。
vikis 发表于 2016-3-11 17:16
“而机器学习是人给出结果，经计算得到规则。”这句不明白啥意思......
我修改了一下我的回复。
“而机器学习是人给出结果，经计算得到规则。”这句不明白啥意思......
我修改了一下我的回复。
m_sy 发表于 2016-3-11 17:35
智力是什么？是唯心的东西吗？如果不是，那么用唯物的手段可以制造智力。
不懂你说的是什么意思，感觉有点飘，我不懂哲学......
就这个下围棋来说，围棋的规则是人定的，是有规律可循的。
这只是一种比以前更加厉害的检索方法，能快速的在相当大量的数据里检索最佳的方案，遇到不同的方案可以自动记录下来加入进去，方便以后查找使用。
这个本身就是在人已经定好的范围内进行的，不可能超出。
智力是什么？是唯心的东西吗？如果不是，那么用唯物的手段可以制造智力。
不懂你说的是什么意思，感觉有点飘，我不懂哲学......
就这个下围棋来说，围棋的规则是人定的，是有规律可循的。
这只是一种比以前更加厉害的检索方法，能快速的在相当大量的数据里检索最佳的方案，遇到不同的方案可以自动记录下来加入进去，方便以后查找使用。
这个本身就是在人已经定好的范围内进行的，不可能超出。
西门吸血 发表于 2016-3-11 17:12
你这个方法是人给出输入和规则，经计算得到结果，
而机器学习是人给出输入和结果，经计算得到规则。
...
“然后机器人经过计算，得出“站在椅子上才能拿到高处的香蕉”这么一条规则”这条现在机器人做不到。除非已经对这个过程编程过了，那算智能。
那个实验室在猩猩喜欢吃香蕉的基础上进行的。不可能和猩猩说明白要拿香蕉的，它也不知道什么是椅子。
根据这个来说假如在屋外给机器人“输入一张图，说这是香蕉，到里面给我拿出来”，在不知道屋里面有什么的情况下能办到才行。
扫地机器人会记录路线不重复扫地，碰到障碍自己避开，这也是事先输入，这算智能，但不能算智力。
你这个方法是人给出输入和规则，经计算得到结果，
而机器学习是人给出输入和结果，经计算得到规则。
...
“然后机器人经过计算，得出“站在椅子上才能拿到高处的香蕉”这么一条规则”这条现在机器人做不到。除非已经对这个过程编程过了，那算智能。
那个实验室在猩猩喜欢吃香蕉的基础上进行的。不可能和猩猩说明白要拿香蕉的，它也不知道什么是椅子。
根据这个来说假如在屋外给机器人“输入一张图，说这是香蕉，到里面给我拿出来”，在不知道屋里面有什么的情况下能办到才行。
扫地机器人会记录路线不重复扫地，碰到障碍自己避开，这也是事先输入，这算智能，但不能算智力。
vikis 发表于 2016-3-11 18:03
“然后机器人经过计算，得出“站在椅子上才能拿到高处的香蕉”这么一条规则”这条现在机器人做不到。除非 ...
当然要编程。
要让机器人学会“站在椅子上拿到高处的香蕉”，
在此之前首先要让机器人学会“站”，“椅子”、“香蕉”、“高”、“拿”...
然后让机器人学会“站在椅子上”，学会“拿起香蕉”...
然后...
这些全都不是问题。
因为人类给了机器人学习的能力。
vikis 发表于 2016-3-11 18:03
“然后机器人经过计算，得出“站在椅子上才能拿到高处的香蕉”这么一条规则”这条现在机器人做不到。除非 ...
当然要编程。
要让机器人学会“站在椅子上拿到高处的香蕉”，
在此之前首先要让机器人学会“站”，“椅子”、“香蕉”、“高”、“拿”...
然后让机器人学会“站在椅子上”，学会“拿起香蕉”...
然后...
这些全都不是问题。
因为人类给了机器人学习的能力。
vikis 发表于 2016-3-11 18:03
“然后机器人经过计算，得出“站在椅子上才能拿到高处的香蕉”这么一条规则”这条现在机器人做不到。除非 ...
“学习”是能力，这种能力本来就是智力的体现。
纠结于智能、智力这些概念毫无意义，
“智力”这个词语本身就是人对生物所拥有的能力的总结出的一种概念，
是对客观存在的抽象。
抽象的概念不能被创造出来，但客观存在的东西是可以创造出来的。
那么，通过创造客观存在，是可以模拟抽象概念的。
也就是说，通过赋予机器人能力，可以使机器人具有智力。
“学习”就是一种能力。
“然后机器人经过计算，得出“站在椅子上才能拿到高处的香蕉”这么一条规则”这条现在机器人做不到。除非 ...
“学习”是能力，这种能力本来就是智力的体现。
纠结于智能、智力这些概念毫无意义，
“智力”这个词语本身就是人对生物所拥有的能力的总结出的一种概念，
是对客观存在的抽象。
抽象的概念不能被创造出来，但客观存在的东西是可以创造出来的。
那么，通过创造客观存在，是可以模拟抽象概念的。
也就是说，通过赋予机器人能力，可以使机器人具有智力。
“学习”就是一种能力。