今日，柯洁将对阵AlphaGo

floodp

swifts 发表于 2017-5-26 07:01
我说的公平就是在充分尊重棋力的情况下对弈条件要公平。
人脑的能量消耗来自身体的生物能量，自身特点就 ...

昨天我的观点还跟你基本差不多，但是今天看了几盘阿尔法自战，我改变了。对杀人类也没有机会，那么复杂的对杀，我怀疑人类根本没有人能全面掌控的了。

回头看看这几十年的围棋发展，日本围棋中规中矩，讲究布局中盘官子，后来被韩流杀的大败，近十年成绩好的都是算路强，中盘攻杀强的年轻棋手，布局的重要性在减弱。看看阿尔法的自战的棋，见不到一点人类定式的影子，十几手不到就开始肉搏，可以说是一直肉搏到官子，一定要有强大的攻杀能力才可以做到这一点。阿尔法的自战的棋谱特点也从侧面说明了围棋的灵魂是攻杀，让布局见鬼去吧。

floodp

还有曾经的金角银边是我们的金科玉律，在阿尔法眼里就是屎。

floodp

swifts 发表于 2017-5-26 07:01
我说的公平就是在充分尊重棋力的情况下对弈条件要公平。
人脑的能量消耗来自身体的生物能量，自身特点就 ...

第二盘棋最后对杀很激烈，都认为柯洁走错了，不然有机会。但是一篇新闻有讲，阿尔法后台已经认为胜定，无论怎样走柯洁都没有机会了。

swifts

floodp 发表于 2017-5-28 17:20
现在不知道中日韩的围棋棋院怎么看？是当阿尔法的事情没发生过还是要想法让阿尔法当陪练提高水平，甚至参与 ...

确实开启了职业棋界的新思路。阿尔法布局阶段的新式走法是中日韩棋界没有想到的。这是阿尔法对围棋发展的重大贡献。不知道是不是和东亚文化墨守成规有关系，很多定式经过了改良但是看来还是大有提高空间，不是最优化。
至于这个布局阶段的革命性思路是软件自己发展出来的还是设计人员的原创，不好说。更可能是一些数学算法专家从新的角度看待围棋，做出了突破，把思路通过阿尔法的算法实现了。这有一个佐证：第一盘结束后的见面会，那个技术人员说，去年李世石赢的那一次，阿尔法的算法设计上是有一个缺陷，他们已经改了。
Deep Mind 好像说停止搞围棋了，不下了。所以中日韩棋界想长期和阿尔法交往，可能没机会了。

swifts

floodp 发表于 2017-5-28 19:25
第二盘棋最后对杀很激烈，都认为柯洁走错了，不然有机会。但是一篇新闻有讲，阿尔法后台已经认为胜定，无 ...

也不必相信所有的新闻。现在新闻质量很低。这次峰会的见面会的现场翻译，水平之低令人发指。出现各种歧义和错会是很有可能的。

bluesknight

floodp 发表于 2017-5-28 19:25
第二盘棋最后对杀很激烈，都认为柯洁走错了，不然有机会。但是一篇新闻有讲，阿尔法后台已经认为胜定，无 ...

我看到一篇评论认为柯洁在第二盘的思路是对的，就是将局面尽可能复杂化混乱化，以求超出狗的计算能力，然后以棋感和直觉来对抗。第一盘四平八稳的下法是狗最喜欢的。

floodp

bluesknight 发表于 2017-5-28 20:15
我看到一篇评论认为柯洁在第二盘的思路是对的，就是将局面尽可能复杂化混乱化，以求超出狗的计算能力，然 ...

这是公认的，第二盘的策略完全正确，在平稳的进程下无希望获胜，乱战就变成唯一机会。只是现在无法证明阿尔法的乱战能力不行。

澳卖糕

floodp 发表于 2017-5-28 20:21
这是公认的，第二盘的策略完全正确，在平稳的进程下无希望获胜，乱战就变成唯一机会。只是现在无法证明阿 ...

不能说乱中取胜的策略完全正确，一般的攻防对阿尔法狗起不到威胁，没办法的办法是想它在复杂的对杀中会有出错的可能，这是人类棋手一厢情愿的想法，主要也是李世石胜阿尔法狗那一局，有一个“惊天一挖”，阿尔法狗出现了很大的错，但是，现在的版本对李世石的版本能让三子，现在的版本还有职业棋手能逼到阿尔法狗出错的，而且还要自己的计算不出错，可能性太低了。

澳卖糕

乱中取胜，就是放弃自己棋的安定，对对手不安定的棋（还要是大棋）发起攻击，主要目的是屠“大龙”，不能杀棋，基本就输了，一战定胜负。这招对于棋力超强、计算能力超强的阿尔法狗能有多大的效果呢？

LittleBigPlanet

floodp 发表于 2017-5-28 19:03
昨天我的观点还跟你基本差不多，但是今天看了几盘阿尔法自战，我改变了。对杀人类也没有机会，那么复杂的 ...

AlphaGo是多个算法的集合,布局其实是阿狗的弱项,因为围棋的整个棋盘的下法可能性极多,是运算不过来的,所以布局上阿狗基本就是靠棋谱来玩儿套路

但是具体到棋盘的某个区域比如50×50,阿狗依靠强大的运算能力可以算出所有的可能性,这人类棋手根本无法媲美

所以人类想赢阿狗还是得在布局上趁着阿狗不能算出所有结果前获得大的优势,中局拼计算前就锁定胜局

【卍解】

LittleBigPlanet 发表于 2017-5-29 17:29
AlphaGo是多个算法的集合,布局其实是阿狗的弱项,因为围棋的整个棋盘的下法可能性极多,是运算不过来的,所 ...

我这个围棋初学者就默默的看着大家讨论，学习学习。

cri5182

好厉害啊

floodp

LittleBigPlanet 发表于 2017-5-29 17:29
AlphaGo是多个算法的集合,布局其实是阿狗的弱项,因为围棋的整个棋盘的下法可能性极多,是运算不过来的,所 ...

你这个想法是最初大家对阿尔法作为围棋软件的一致看法，从年初master的60连胜开始一直到柯洁比赛结束，事实情况跟这个大家最初的想法完全相反。所有职业棋手公认的阿尔法的布局已经无懈可击，反而是中厚盘，职业高手认为也许有机会，不过没有人能证明确实有机会，因为从布局就被压制，根本没有机会在中后盘展开像样的攻杀。

floodp

澳卖糕 发表于 2017-5-28 23:00
乱中取胜，就是放弃自己棋的安定，对对手不安定的棋（还要是大棋）发起攻击，主要目的是屠“大龙”，不能杀 ...

很对，搅乱局面的同时也是放弃自己的安定，复杂情况的算度，在机器面前，人实在是难有作为。

LittleBigPlanet

floodp 发表于 2017-5-29 22:43
你这个想法是最初大家对阿尔法作为围棋软件的一致看法，从年初master的60连胜开始一直到柯洁比赛结束，事 ...

那说明现在阿狗已经摸透了人类棋手开局的套路,甚至可以说绝大部分人类围棋开局的最优解已经被阿狗求得。但是理论上人类还是有机会的,比如下出一个阿狗还没求出最优解的开局,但是一方面这种机会渺茫,另一方面只要阿狗学习了这种新开局通过反复计算得出最优解后这个套路就对其无效了。这其实也是阿狗最恐怖的地方

至于中后盘,人类棋手认为有机会一方面是因为人类感觉自己更有把握局势的能力和自信,另一方面阿狗的算法是稳中制胜,所以给了人类棋手希望。但是这方面除非利用阿狗的系统漏洞,其实没有任何胜机。因为中后盘的行棋的各种可能性比开局大大降低了,阿狗已经可以通过即时的演算得出所有行棋可能性的最优解

20年前的深蓝通过国际象棋已经向世人证明过在电脑能够演算所有棋路最优解的情况下,不论从理论上,还是实践上人类都无法媲美电脑

swifts

floodp 发表于 2017-5-29 22:43
你这个想法是最初大家对阿尔法作为围棋软件的一致看法，从年初master的60连胜开始一直到柯洁比赛结束，事 ...

你这么回复一个侃侃而谈而其实胡说八道的帖子，反而助长了某些人的无知无畏。

谨证明如下 ：

1. “具体到棋盘的某个区域比如50×50”  -  棋盘某个区域50x50？你让他画一下什么局部是50x50？整个围棋盘是多少x多少？这已经暴露了根本对围棋一窍不通。

2. 根本不管前面已经充分讨论过的阿尔法布局高出人类好几段比它的接触战强的基本事实，还胡扯什么“布局是阿狗的弱项”。忽视阿尔法围棋在布局阶段的独特棋风，胡扯“阿狗只是走棋谱的套路”。这已经暴露他根本没有看任何一盘人机大战。

3. 没有任何根据，只是自己臆想，就认为阿尔法采用的是和之前的其它低级软件一样的静态穷举式套路。恐怕他根本不知道Deep Mind 已经发了论文，专门讲跟以前的棋类软件设计思路是不同的。

4. "还是得在布局上趁着阿狗不能算出所有结果前获得大的优势,中局拼计算前就锁定胜局"  -  这是什么鬼？布局锁定胜局？布局能领先，但绝对没有可能“锁定胜局”，因为棋盘上还很辽阔，对弈方必然要打入。布局阶段的优势不是实空 - 这是学围棋第一堂课就讲的 。发现有些人根本不懂最基本的围棋。只是奇怪对不懂的东西怎么会说得那么煞有其事。

floodp

LittleBigPlanet 发表于 2017-5-30 07:15
那说明现在阿狗已经摸透了人类棋手开局的套路,甚至可以说绝大部分人类围棋开局的最优解已经被阿狗求得。 ...

你还是没有理解阿尔法现在的算法完全不是求最优解，跟战胜深蓝的算法云泥之别，所以已经不存在下某一招让阿尔法得不到最有解的问题，因为它不求求最优解，围棋也没有最优解，穷尽全球计算机加在一起也许几年也求不出一步最优解。而你知道吗战胜柯洁的阿尔法只用了4个TPU。不能再用传统的想法理解计算，阿尔法某种意义上说是颠覆性的。

floodp

swifts 发表于 2017-5-30 08:08
你这么回复一个道貌岸然而其实胡说八道的帖子，反而助长了某些人的无知无畏。

谨证明如下 （实在是对他 ...

淡定，我就是自己感兴趣的话题多赚点分罢了。

LittleBigPlanet

floodp 发表于 2017-5-30 08:27
你还是没有理解阿尔法现在的算法完全不是求最优解，跟战胜深蓝的算法云泥之别，所以已经不存在下某一招让 ...

这个我要先得承认用“最优解“来描述阿狗的算法是不准确的，因为阿狗用的算法是启发性的树搜索，而深蓝的算法是确定性的树搜索。但是不论是哪种树搜索算法，都是为了求得最佳的结果，只不过阿狗的启发性树搜的结果是一个概率。从底层的算法和数据结构而言，我不认为阿狗所用的算法是颠覆性的，但是阿狗的算法能这么好的实现神经元，机器学习和树搜等技术的结合是非常了不起的

当然我是围棋外行，阿狗的算法实现细节等等我也是不太懂的，无非是一个对人工智能感兴趣的外行当回键盘党而已。还有阿狗用的谷歌TPU的处理能力是非常非常强大的，一块谷歌TPU一天就能处理和识别超过1亿张谷歌图片，这种运算能力是有点恐怖的。

不过这也从侧面也反应出，柯洁虽然是人类围棋领域的最强大脑之一，但是想对抗拥有一天能识别和处理好几亿张图片的运算能力的机器实在有些难。

LittleBigPlanet

swifts 发表于 2017-5-30 08:08
你这么回复一个道貌岸然而其实胡说八道的帖子，反而助长了某些人的无知无畏。

谨证明如下 （实在是对他 ...

这位仁兄好像戾气很重的样子，技术上我有什么错误可以直接指出，没必要在那里说风凉话

对于我举的局部棋盘5 x 5(特别说明：50 x 50是我的打字错误)的例子，我只是觉得围棋棋盘是很大，但是也是把棋盘分成几个区域来搏杀，因为只有在小区域的情况下人类才能进行有效计算。好像围棋初学也是从小棋盘开始学，慢慢换成大的，不是嘛？

我觉得阿狗可以采用这种divide and conquer的策略，19x19的棋盘上行棋的可能性太多，现在的计算机的运算能力根本无法掌控，那可以采取在某一个区域跟人类棋手贴身肉搏，就是硬拼双方的计算能力，比谁算的步数多。

所以围棋虽然千变万化，但是每下一步棋，那么变化就会更少。等到围棋盘的几个区域上都落子之后到了中后盘，在排除大部分行棋的可能性的情况下，阿狗基本上就能从整个棋局出发来计算出各种最大概率赢棋的下法了。

阿狗的算法是基于树搜索的，当决策的各种可能性 小于或等于 阿狗的 树 时，阿狗就相当于开上帝视角了，因为它完全可以提前知道结果了。

说实话，现在阿狗的硬件还不够强大，所以只能借助启发性树搜索来解决围棋问题，等量子计算机成熟了，电脑的计算能力上再提升N个数量级，那到时候阿狗量子版说不定能用确定性树搜索来暴力解决围棋问题，那可就真是围棋上帝了。

swifts

LittleBigPlanet 发表于 2017-5-30 13:59
这位仁兄好像戾气很重的样子，技术上我有什么错误可以直接指出，没必要在那里说风凉话

对于我举的局部棋 ...

有时候是看到网上乱说的太多了，回复就有些冲。任何人当然都可以发言，包括不懂围棋的。只是不要在不懂的东西上作出斩钉截铁的判断。比如要是说，“虽然我是外行，但会不会是这种思路....”, 这样别人会更愿意跟你讨论你的思路正确和不正确的地方。

你对局部行棋的认识还是有些不到位。当然你已经说了是外行敲键盘，也就完全可以被理解。至于阿尔法，我倾向于认为，最革命性的地方是和以前那些软件不同的数学模型和算法实现。硬件的计算能力只是次要的。现场可以看到，阿尔法的行棋是匀速的，也就是说，它的棋力的实际局限在它的算法设计，不在进一步提高硬件计算能力。它已经有了充足的时间学习人类的历来围棋 知识和历来的棋谱，和通过两个阿尔法间对弈进行学习。我倾向于认为，进一步提高硬件对阿尔法已经没有什么帮助了。再有大幅度的提高就需要进一步优化它的数学模型实现方面的设计，进化成 BetaGo. 但现在该公司不打算再搞进一步的围棋电脑。阿尔法横空出世，又神龙见首不见尾，充满武侠小说的情节。

LittleBigPlanet

swifts 发表于 2017-5-30 16:38
有时候是看到网上乱说的太多了，回复就有些冲。任何人当然都可以发言，包括不懂围棋的。只是不要在不懂的 ...

阿法狗算法的优化会对能力有提升这是肯定的,这点我完全赞成

但是说硬件提升对阿狗的能力没有提升,这个观点我不敢苟同。因为这不符合事实,阿狗是有单机版和分布式计算版本的,相当与电脑的低配和高配。低配单机版的阿狗在棋力上是根本无法与高配分布式计算版本相比的

阿狗本质上还是计算机程序,程序的运算能力和速度跟硬件是直接相关的

floodp

LittleBigPlanet 发表于 2017-5-30 13:59
这位仁兄好像戾气很重的样子，技术上我有什么错误可以直接指出，没必要在那里说风凉话

对于我举的局部棋 ...

我大部分同意swifts同学的看法。因为你对围棋没有了解，所以猜测出来的可能就不太合逻辑。你一直停留在搜索和缩小范围这个条件上，而本质上还是穷举法。如果你下过围棋不需要水平很高，就能知道，棋盘上看似不相关的一颗子也许可能非常关键，那么如何设定缩小范围的条件呢，如果条件过宽，计算能力跟不上，条件太严，很容易就被trick，象低级围棋软件那样。

据deepmind说，跟柯洁对弈这版阿尔法，只是少量输入了人类棋谱来学习围棋规则，并没有输入大量棋谱，它的围棋能力是在掌握基本规则后自己和自己对弈学习来的。我倾向于认为，阿尔法对学习过的东西有记忆，一开始学习的时候水平也很低，通过大量自我对弈，逐渐淘汰失败的不好的，保留成功的和好的。同时对于每一手棋的胜率也是自我对弈过程中自我反馈慢慢完成的，经过千万上亿盘对局，自我反馈形成的胜率的判断的准确度会相当可靠。一手棋的选点是根据积累的经验来选择少量的可能性，然后进行计算，这样一方面选点质量有超大量盘对局经验的保证，计算量也不会太大。这一过程跟人类学习的过程其实非常相似。

floodp

LittleBigPlanet 发表于 2017-5-30 19:31
阿法狗算法的优化会对能力有提升这是肯定的,这点我完全赞成

但是说硬件提升对阿狗的能力没有提升,这个观 ...

应该说，就目前的算法而言，提高计算能力，并不能提高下棋的能力。现在这版是，不管情况复杂还是简单，阿尔法都是30秒左右下一步，处理能力强了，顶多能做到比如5秒钟下一步，但是围棋的水平不会因此而提高。

LittleBigPlanet

swifts 发表于 2017-5-30 16:38
有时候是看到网上乱说的太多了，回复就有些冲。任何人当然都可以发言，包括不懂围棋的。只是不要在不懂的 ...

阿法狗对于不太了解人工智能的人们而言,的确是有点横空出世的感觉,加之围棋的历史和文化也是源远流长,所以更给阿狗增添了很多神秘色彩

小弟虽然不才,但多年前在大学里也修过人工智能方面的课程,所以看到阿狗的算法,比如神经元,深度学习,启发性树搜索等也并不是很陌生,毕竟当年为了过这门课恶补了各种高等数学的知识,看了一些人工智能方面的论文,也与其他小伙伴共同编写过一些很简单的机器学习方面的程序

我的浅见是现在人工智能和机器学习是硬件提升,尤其是GPU的性能提升的直接受益者。GPU基本上过去几年是根据摩尔定律来走的,每十八个月性能会提升一倍。人工智能方面的算法由于计算复杂,其实是很吃硬件的,尤其现在动不动就是对海量数据进行个深度分析和学习之类的,硬件不提升上去是不太行滴

LittleBigPlanet

floodp 发表于 2017-5-30 19:52
我大部分同意swifts同学的看法。因为你对围棋没有了解，所以猜测出来的可能就不太合逻辑。你一直停留在搜 ...

虽然我对围棋不了解,但是我对人工智能的一些算法也算是略知个一二吧。阿狗虽然可以跟人类棋手对战,但是阿狗毕竟是计算机程序,不是人类,所以从人类棋手的角度去解析阿狗我觉得这思路就走歪了

我不知道你对树搜索算法是否有什么了解,树搜索在围棋上的具体应用就是把围棋中行棋的先后,位置和好坏等各种数据用一颗类似于树结构的方式来存储下来,并且用专门的算法来搜索这颗数来求得最佳或者次佳的决策结果

阿法狗是蒙特卡洛树搜索,求解是求的次佳,原因是由于硬件运算能力的限制而无法穷举所有可能性,并且得到一个确定性的结果。所以阿狗所能预测的每步棋都有一个权重,简单说就是赢棋的机率。阿狗用于决策的树肯定是远大于人类的,人类想通过预测和运算来赢阿狗基本不可能,因为能力差距摆在那里

当然阿狗之所以比其它棋软牛,是牛在它的机器学习上面,通过学习围棋棋谱和反复实践来赋予树的枝干有效的权重,这样搜索树的时候就能得到比较靠谱的一个结果

所以要想击败阿狗我觉得有两种方案,首先是预先创造一套阿狗不知道如何应对的下法,这会造成阿狗无法有效分析每步棋的赢棋概率,这也就是为什么一开始阿狗刚出来并不像现在这么强大;另一种方案就是利用阿狗的程序漏洞,然后来赢棋。阿狗毕竟是人类创造出来的复杂程序,不可能没有任何漏洞,据说去年李世石不就是用一招"上帝之手"利用阿狗的bug赢棋的嘛

looflirpa

floodp 发表于 2017-5-26 10:07
老聂可以吸氧

还可以吸烟