棋手是如何戰勝AI 的

來源: yddad 於 2023-03-23 19:46:51 [] [博客] [舊帖] [給我悄悄話] 閱讀數 : (511 bytes)

所有跟帖： 

• 我七年前就說不用adversarial policies就可以設計實驗找出計算機圍棋的問題，但需要規範實驗環境 -ScottGu- ♂ 給 ScottGu 發送悄悄話 ScottGu 的博客首頁 (191 bytes) () 03/23/2023 postreply 20:04:09

• 像下棋這樣有固定規則和有限空間（圍棋19x19)AI 最終一定贏。 -WaldenPond- ♂ 給 WaldenPond 發送悄悄話 (0 bytes) () 03/23/2023 postreply 20:07:55

• 是的，計算是電腦的強項，需要的是找出計算方法。 -yddad- ♂ 給 yddad 發送悄悄話 yddad 的博客首頁 (0 bytes) () 03/23/2023 postreply 20:14:28

• 這需要驗證。我早就提出用計算機圍棋做智能技術實驗工具，並告訴過一些人。以此可以尋找人工智能更精確的上限 -ScottGu- ♂ 給 ScottGu 發送悄悄話 ScottGu 的博客首頁 (184 bytes) () 03/23/2023 postreply 20:15:43

• AI 不會在同樣的情況下輸二次。 這要一直下， AI 一定勝利。 -WaldenPond- ♂ 給 WaldenPond 發送悄悄話 (0 bytes) () 03/23/2023 postreply 20:19:14

• 那個業餘圍棋手勝了十四盤。當然完全一樣的局麵，計算機第二次會知道上次走錯了，但未必知道該怎麽走贏 -ScottGu- ♂ 給 ScottGu 發送悄悄話 ScottGu 的博客首頁 (105 bytes) () 03/23/2023 postreply 20:25:10

• 那位大概就是設計如何測試程序的， 知道AI 的軟肋。 -WaldenPond- ♂ 給 WaldenPond 發送悄悄話 (0 bytes) () 03/23/2023 postreply 20:27:51

• 他公布的方法不複雜，直覺性很強 -ScottGu- ♂ 給 ScottGu 發送悄悄話 ScottGu 的博客首頁 (0 bytes) () 03/23/2023 postreply 20:37:40

• 如果， alphago 馬上把輸的結果歸納進測試程序進行再訓練， AI 就補上了那個缺陷。 -WaldenPond- ♂ 給 WaldenPond 發送悄悄話 (0 bytes) () 03/23/2023 postreply 20:44:27

• 如果這樣不能解決問題， 那麽 alphago 設計有缺陷。這樣的反饋學習成本非常高。 -WaldenPond- ♂ 給 WaldenPond 發送悄悄話 (0 bytes) () 03/23/2023 postreply 20:47:35

• 據說是知道了上次的錯誤，光憑此經驗仍可能不知道正確的走法，除非訓練過程作大的改變 -ScottGu- ♂ 給 ScottGu 發送悄悄話 ScottGu 的博客首頁 (155 bytes) () 03/23/2023 postreply 21:51:11

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