作者:
staristic (ANSI lover)
2019-12-19 11:06:08借標題問一下比較熟這塊的板友們
依 Leeza Zero 目前成長停滯及 AlphaGo Zero 後期成長趨緩
是否以目前深度學習方法，圍棋AI已經到達強度上限？
意即，再強可能也就和 AlphaGo Zero 64開左右，不可能再更強了？
畢境圍棋的總變化數遠遠超過宇宙中的原子總和
AI 訓練出的權重和這個數字相比微不足道
目前的方法必定離神乎棋技很遠
可以旁證的是，當前的AI黑白的初始勝率最偏的也只有在黑棋40%左右
而越靠近神乎棋技，初始勝率應該會往0%或100%趨近，但目前好像沒看到明顯的現象？
因此，我們是否可以樂觀一下，如果以目前的方法，AI強度最高就到此
也許50年後人類將這些棋譜研究個大概90%完
雖然人機不太可能分先平等下(畢竟機器不會犯錯人會)
但可能會讓兩子讓不太動，再更久之後，我不知道多少年
也許人類至少在佈局方面可能又會重新對電腦佔優也說不定？
所謂的AI上限 就是目前某深度學習類演算法的上限換另一個深度學習演算法 或更新一代其他演算法又有新的上限了吧
我的看法是同等機器下不會有突破性的發展(91開這種)但是可能存在很多方法可以讓AI更不容易犯低等錯誤所以可以對lz 82開
作者:
liaon98 (liaon98)
2019-12-19 12:21:00等量子電腦突破性發展後 人類又會被遠甩一次了今年google的論文就說他們的量子電腦200秒算出超級電腦要1萬年的 (雖然IBM跳出來說超級電腦應該可以3天完成)而且google才用了54量子位元而已...
量子電腦只能加強特定演算法的計算，神經網路能怎麼加強八字也還沒有一撇
作者:
liaon98 (liaon98)
2019-12-19 12:36:00但原po說50年啊 我覺得50年量子電腦應該是弄得出來啦
作者: NoManInCar (NMIC) 2019-12-19 13:08:00
科技成長是指數型的，說不定不用50年，過個幾年就出現了
作者:
pmove (金疾檸檬)
2019-12-19 13:27:00不見得一定出的來，像核融合電場，40年以前就在講了，到現在還是出不來。量子電腦已經有了，但是有冷卻的問題，所以到現在還是沒有量子‘個人’電腦
作者:
liaon98 (liaon98)
2019-12-19 14:13:00等未來網路速度快到爆的時後 量子電腦建置在伺服器端就好了 家裡個人電腦只要有螢幕網路鍵盤滑鼠 連主機都不太需要 所以本來就不需要量子個人電腦
務必要澄清量子電腦並不是一種更快的通用電腦，只有在特定的問題上(ex:質因數分解，應用於加密)，使用特定的演算法能有非常誇張的加速，而且真的要應用，粗估要百萬個量子bit的數量級才能做到破解加密，現在不到100個量子bit，要真能做出來都非常遙遠
作者:
pmove (金疾檸檬)
2019-12-19 14:34:00當什麼都在雲端，個人就失去控制權了，還是希望有量子個人電腦。另外量子電腦是快在平行處理非常快
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staristic (ANSI lover)
2019-12-19 16:44:00一是作者的心力問題，二是LZ的成長好像到盡頭了......可以去LZ官網看一下，和上個權重相比練了50w盤沒升級
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Borges (波波波波)
2019-12-19 16:46:00這種訓練方法也是有極限的 只是已經遠超人類頂尖了
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staristic (ANSI lover)
2019-12-19 16:47:00我很好奇AlphaGo Zero當初最後幾次升級到底花了多少盤又，Deepmind是看到練了多少盤沒結果才決定停止
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mars0009 (mars0009)
2019-12-19 17:37:00AI到極限那是沒有 用更大的網路 更大的算力 更久時間下他個一億盤 肯定又比現在更強但是那麼強要幹嘛 我也不知道要幹嘛
DM說就只練40天，但實力仍在持續成長最終是要證明這算法可以比擬窮舉呀，但目前不行，黑棋勝率還有40%
作者:
ddavid (謊言接線生)
2019-12-19 20:27:00@mars0009 不一定喔，除非嚴謹證明可找到最佳解，不然現行大多數的學習方式都是有可能掉到局部最佳出不來，也就是卡在某個「暫時看起來最佳」的水準出不來的狀況以深度學習這個架構而言，確實你把空間時間無限放大是有可能取得最佳解，但是也有可能所謂的「大」就是大到要能跑過而且存下所有可能盤面，那麼這個「大」就不是人類技術短期內可以達成的XD
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hank93304 (hank93304)
2019-12-20 23:43:00目前新的權重有機會進版!終於又進了一版了!
居然成功進版了，看來到明年一月底前還能繼續加強其實GCP的練法和DM有區別，LZ是-v 1600，DM是-p 1600
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staristic (ANSI lover)
2019-12-21 09:51:00請問一下，兩種練法差在哪？對AI不熟，求解說
作者: crueltyangel (CA104 (男)) 2019-12-22 11:41:00
請問目前leelazero跟master比，如何？
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lwei781 (nap til morning?)
2019-12-24 16:33:00Alpha Zero 似乎沒到極限啊
34小時的AlphaZero下贏3天的Alphago Zero,但就終止了,沒測要練多久才可以贏過之前練40天Alphago Zero
這是目前的演算法上限 等以後研發出了更適合用來訓練圍棋軟體的演算法之後 就會更強@mars0009說的不對 之所以沒再下一億盤 通常是因為已經收斂在一個相對很好的解了 如果當前的model本身沒辦法再找到更好的解 那你再下一兆盤也不會變更強
作者:
lwei781 (nap til morning?)
2018-01-01 22:36:00其實變弱也不是不可能
作者:
staristic (ANSI lover)
2018-01-03 23:47:00不知道是不是錯覺，自那次大卡關後leeza的棋好像變得更好懂了，而且相對來說偏舖地板的棋好像變多了有像當初的AlphaGo Zero
作者:
liaon98 (liaon98)
2018-01-15 12:53:00話說Leela現在實力大概落在哪啊 他官網的ELO像是自己跟自己的ELO 高達1萬多 沒有比較性...