[閒聊] 科技進展對於圍棋的影響 (圍棋軟體歷史 & 突破的AlphaGo)

作者: wukevinboy (wukevinboy)   2016-03-11 20:12:36
一樣,開頭先註明我是台灣業餘六段中間水平。
現在想要註明棋力的原因是因為自己本身是業餘棋手,加上版上小亂。
業餘評論總有相對於職業棋手不足的地方,所以分析上如果出了問題請多包涵。
這次的事情我僅僅想聊聊圍棋的部分,畢竟電腦這塊演算法等等的技術,對於一
個非資工相關科系的來說,要來解析已經是過於的專業了,希望大家互相尊重專
業。如今看到許多人是 圍棋人 評論 這程式、演算法該怎樣設計的鍵盤工程師,
但也有許多工程師對於圍棋並不熟悉,也在評論圍棋已經被電腦擊垮,但圍棋並
不是結果論導向的棋類,甚至有圍棋、演算法都不懂的人也來"參一咖"。但是我
今天還是看到幾位朋友也是努力的做好功課再來發問,而且態度誠懇。這種發問
只要我能力所及,我也很願意回復"圍棋"相關領域的問題。
根據以上,少數人僅僅以李世石被 AlphaGo 擊倒就說電腦圍棋已經征服棋界,是否
過於盲目?不只是圍棋,我相信許多棋類遊戲都並不是結果論的棋類,或許這部分
有些人不能認同我的觀點,包刮我的棋友也有些認為"輸就是輸了",但我最看重的不
是結果,而是那棋的過程、內容以及其趣味性。
今天對於李世石來說,是難得能稍作緩衝的一天...
對於我這小李腦粉,也是難得能來相較輕鬆聊一下我對 AlphaGo 的看法。
首先,看過我之前對 AlphaGo 的評價,想必大家已經知道 AlphaGo 第一次釋出的
樊麾版,與和李世石對弈的版本存在著極大的差異,但樊麾版的 AlphaGo 已經是
夠驚人了,更不用說和李世石對弈的 AlphaGo,那真是沒辦法想像。
還記得小時候我第一次接觸到的電腦軟體應該是西遊記,是民國 90 年左右的事情了,
那時候我剛學圍棋,大班~小一的年紀,我開始與一些電腦圍棋軟體對弈。
西遊記是一個以給小孩玩樂導向的棋類軟體,他的水平相對來說非常的差,所以也是
很適合給小孩來下,因為太難,小孩反而玩的興致缺缺。
以下請象棋人大概看看,如果不是象棋人可考慮忽略。
作者: liaon98 (liaon98)   2016-03-11 20:16:00
西遊記 是說圍棋習遊記嗎XD
作者: profyang (prof)   2016-03-11 20:26:00
恩...我想AlphGo並不會最形勢判斷這種事情 他不是由形勢判斷來決定下在虎那一手的 而是他覺得下在那邊勝率最高另外我很同意你說的 這場李世石沒有下出他的棋風 但是現在很多人都在說因為阿發夠太強導致李無法發揮他應有實力對於這種想法我也只能表示無奈 好像阿發夠有超能力可以催眠李一樣...所以說就是跟我們人類的邏輯不一樣嘛~
作者: fgkor123 (n(N))   2016-03-11 20:35:00
作者: CNSaya (寂寞細肩帶)   2016-03-11 20:41:00
很佩服你總是勇於發表自己的看法
作者: sck921 (The Fate)   2016-03-11 20:41:00
所以你要怎麼解釋第二盤已經到了大官階段落後10+目,卻連右上的劫都不開?懷疑協定不是不尊重,可能恰恰是因為太清楚李的實力才會這樣想
作者: TS13 (ㄏㄏ)   2016-03-11 20:42:00
論文裡沒有詳細說明局部評分使用的特徵所以和人類形式判斷相似度不知
作者: sck921 (The Fate)   2016-03-11 20:44:00
我的意思是白172改走173位
作者: profyang (prof)   2016-03-11 20:48:00
一直不開劫真的是很費解 現在既然Aja出來闢謠了的話我是比較傾向覺得李這盤有點太戰戰兢兢了 不敢放手一搏
作者: sck921 (The Fate)   2016-03-11 20:51:00
我覺得跟人對弈當然不會,可是和電腦AI則是一種嘗試
作者: yys310 (有水當思無水之苦)   2016-03-11 20:53:00
已經進入讀秒
作者: sck921 (The Fate)   2016-03-11 20:56:00
飛刀也是鈍了QQ
作者: aaaba (小強)   2016-03-11 21:11:00
@TS13:論文有寫特徵啊,http://tinyurl.com/jyvk2y348個channel
作者: goldduck (哥達鴨)   2016-03-11 21:29:00
就說是圍棋的工業革命啦
作者: TS13 (ㄏㄏ)   2016-03-11 21:36:00
那個是否算SL描述"整個"盤面的特徵,以決定下一手局部RL的部分Table 4就比較不詳細 (有錯請指證
作者: Verola (sometimes I love you)   2016-03-11 21:40:00
忘記小時候軟體名 當時讓電腦9子還是樂勝 比跟人下還無趣
作者: needy (needy)   2016-03-11 22:14:00
紅明顯 沒有所謂協議 alphaGo首席研發者之一出來澄清過了對goole來說 這種協議也沒意義 因為他們也想看電腦的判斷
作者: sadmonkey (下雨天)   2016-03-11 22:23:00
很好奇是否有可能人類過去的經驗導致低估了中央虛空的潛力,像第二盤黑37看似無太大用處,結果隨著戰局到最後不但幫助了左下兩子逃出也在右下中空區圍了不少地因為中央的討論太複雜了也沒有較有準則的指標,所以人們也較少的研究,也因為較少的研究就更不會去下他以這次人工智慧的程式演算法他不管邊角中央他都會去嘗試自我對奕時下下看,而經由大量對奕累積的數據對於在中央落子的效益可能會做得比較好
作者: lwei781 (nap til morning?)   2016-03-11 22:38:00
中央的妙手 以前幾乎都是人類天才棋手的專利但是AG 的大量自我練習 可能讓他那邊變得很強
作者: bmtuspd276b (這啥)   2016-03-11 23:56:00
我對圍棋西遊記有印象,小時候玩過XD
作者: ginstein (邁向學術之路)   2016-03-12 00:09:00
在棋局某點開始重復對局N遍,一步有n1種可能,二步有n2可能,...,直到棋盤結束,可能發展長得像樹,蒙地卡羅是隨機的意思,電腦不是強在分析,而是強在下個N(>10000)遍,找出某個落子是否勝算高,類神經網路可以幫助記憶這些結果啊... indium111 有寫了, 抱歉佔版面
作者: jasonchangki (阿特拉斯聳聳肩)   2016-03-12 05:00:00
假如之後三場阿法狗還有臭棋的話可能真的要思考一下
作者: darkseer   2016-03-12 05:22:00
容許我再班門弄斧一下XD,想幫indium111從不同方向補充首先,資工人的樹是頭下腳上的,根在上面,葉子在下面。讓我們簡化情況,假設有一個恰好30子之後會結束的棋盤,輪到你而你執黑,對手執白。雖然有很多位置可以落子,但是你根據經驗判斷認為除了某兩子之外都是壞手不值得考慮那麼『根』就是初始盤面,這個根有兩個『小孩』就是你下了那兩手以後分別得到的盤面。你下了一手之後換白子,假設你根據經驗仍然判斷白子只有兩手不是壞手,那麼這兩個小孩就各自又有兩個小孩。表示你下了之後白子也應了一手的盤面。所以第一層(根)有一個,第二層分叉2個,第三層分叉4個..到第30層就有2^29=約十億個,假設電腦能算的來。這時候這十億個就是『葉子』棋局到此結束(根據我的假設)現在怎麼"算"這些樹呢? 每個葉子要不是黑贏要不是白贏,所以每個葉子要跟他在第29層的父親說是誰贏了,由於第29層是輪到黑子下,所以如果29層的盤面的兩個『小孩』有任何一個是黑子贏,那這個盤面就標記為黑子贏。反之如果兩個小孩都說白子贏,那就標記白子贏。現在回到第28層,第28層是輪到白子下,所以判斷方式相反如果兩個小孩至少一個說白子贏就白子贏,否則才黑子贏。於是這樣子從根出發,一路層層往下問(所謂遞迴),最後得第2層的兩個盤面是黑子贏還是白子贏,然後你就選黑子贏的那個下啦XD,如果有的話。實際上有好多困難: (1)不只三十步要算 (2)也不會知道只有兩個好手要考慮 (3)好壞手是程度問題,不能一刀切於是AlphaGo一方面要有強力的估計好壞手的能力,另一方面不管估計能力多強都不可能做到上面那樣,所以要逼近,蒙特卡羅樹可以想成對上面的理想狀態樹的一種逼近。
作者: raku (raku)   2016-03-12 10:07:00
看AlphaGo的棋譜應該沒什麼用 他沒有習性 變動的速度太快

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