※ 引述《ilovecpp (cpp)》之铭言： : ※ 引述《GBET (moi)》之铭言： : : 我直觉地预测 电脑永远也不会有赢过人的一天 : : 因为程式思考者总是希望电脑评估所有参数以求出 Maximum 谋取最大利益 : : 但是围棋的原理并不是"最大" 而是"中"与"平衡" : : 如果出发前提偏差了那结果一定不会好 : : 人很容易就会抓出电脑的"顾此失彼" 这也是电脑永远搞不懂他为什麽会输的原因 : 是一定有这一天的，只是什麽时候的问题。 : 电脑是不可能靠穷举法战胜人脑的，因为围棋的变化数太大了， 这句说得不好，应该说「就资讯完全公开的对局游戏来说，电脑只要能穷举完成 就必然能战胜或打和人脑，但是否能穷举完成才是问题」。:) : 宇宙所有的基本粒子合起来，数量级也还远远不如。 会出现的围棋盘面，不论合不合理共有3^361 = 1.74089651 * 10^172。 我天文学知识不足，不太清楚粒子数够不够XD : CPU 再快也有极限，而且也快走到尽头了。 : 所以电脑围棋要突破，还是得靠 AI 的发展，目前这些评估法， : 讲难听点根本是拿来玩的，真正的突破必定是演算法和资料结构 : 有显着的进步。（靠背棋谱、棋形、资料库比对…这些都只是 : 治标法） : 其实这不是不可能的事，只是没有多少资源投入在这个项目上。 : 目前电脑棋力还很弱，但在局部上（特别是盘尾收官） ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ : 已经有不错的成绩。一般上段的高手，跟电脑比局部细算， : 如果不小心，很容易会吃亏。 事实上电脑在这方面杰出大半正是靠你所说的治标法（而事实上它不见得是治标 ，某观念来说甚至是根本大法）。 简单的说，在非完全穷举式AI，我们会加入一些评估的Rule。而事实上这些Rule 都是经验法则而来，是设计者事前思考某些情况该称做好，某些情况该称作不好。背 棋谱、棋形、资料库比对，只不是比较详细的Rule，它们可以定义出近乎唯一的已知 最佳着手，而一般逻辑式Rule定义出的是一些可能着手范围，还必须借助各种搜寻手 法再去算一算选其中之一。这差别只在於事前搜寻完跟临时再搜，虽然在AI技术上被 当成不同的技术，但是使用的本质概念并无差别。:) -- 「可是你......不是天使吗？」 「天使？」她缓缓的转过头来，用悲伤的表情。「天使，只不过是神创造出来的 不死玩偶。」 「而神，也只不过是诅咒下的伪善使者。」 －－星．幻．梦的传说 --

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