作者NewYAWARA (朝霞之前奏)
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标题Re: [讨论] 理论上人类能赢，电脑自己对奕总有一方输
时间Wed Jan 4 00:10:00 2017
※ 引述《zkow (逍遥山水忆秋年)》之铭言：
: 看了50盘Master战胜人类顶尖职业棋手的盘後，感到有种绝望感
: 幸好，随之而来的是一种希望与期望感
: 照理说，理论上人类还是有可能赢Master的
: Master自我对弈，总有100个Master赢，100个Master输
: 目前看了50盘Master怎麽赢的，却看不到他是怎麽输的
: 若人类能看到100盘Master自我对弈的棋，并研究他的棋理
: 相信还是能战胜Master
要战胜最强的AI可能有困难，
但从AI学棋是很自然的。
西洋棋已不待言，现在将棋界的主流也是如此。
从千田翔太高调表示，他近几年都已经不打人类的对局谱，
而都是看AI对战的棋谱来学棋，以及不参加棋士的练习会，
而选择买好的硬体在家和AI下棋开始，他的走法已经参入许多电脑的应手，
和一般棋士的常规走法已有许多不同之处。
目前他是本年度的胜场及胜率王，也拿到了棋王战的挑战资格，
还有他的「换角」布阵方式开始成为现在最流行的布阵法。
从将棋的经验也可以看出，人向AI学习变得更强是很正常的，
差别在於将棋的AI即使最强的ponanza程式还没有释出，
但属二属三的Apery、やねうら王都释出程式，
以及固定无时无刻有软体对战棋谱可以看
http://wdoor.c.u-tokyo.ac.jp/shogi/floodgate.html
基本上人想从AI学习将棋技巧是完全做得到的，
而且还可以挑选任一盘面利用软体来检讨应手及评价，
学习效率可以获得大幅提升。
等围棋AI整个百花齐放及普及到一般层面运用後，
这应该也会是必然的趋势。
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1F：推 aaaba: 那下棋的乐趣有没有变得不一样了？ 01/04 00:15
2F：推 horseham: 追求围棋神乎棋技围地效率极大化的过程 棋士已尽了全力 01/04 00:23
3F：推 chordate: 象棋选手用软体练也早就是必备了 01/04 00:23
4F：→ horseham: 感谢各国围棋爱好者和职棋的努力以後是软体工程师的事了 01/04 00:24
5F：推 oldTim: 以後还是会需要有新的围棋理论来作为下棋的指导 01/04 00:29
6F：→ oldTim: 人是不可能像电脑一样，凭藉庞大数据库来判断胜率下棋 01/04 00:30
7F：推 ggoutoutder: 以後职业也会不断研究下去 怎麽会说没事呢 01/04 00:30
8F：→ oldTim: 即使新的理论刚开始只能解释小部分电脑的棋招也是大进步 01/04 00:32
9F：推 ddavid: 不一定就是了。有的棋招可能是必须要全局串起来才有意义， 01/04 00:33
10F：→ ddavid: 只解释部分可能是不能用的情况（这点是好点，但後续利用 01/04 00:34
11F：→ ddavid: 用不出来的情况）。当然还是有可能有比较易解释又可用的部 01/04 00:35
12F：→ ddavid: 分，所以还是可能有帮助。 01/04 00:35
13F：→ aaaba: 企图用语言来归纳出所谓棋理，本身就是under fitting，只对 01/04 00:40
14F：→ aaaba: 人学棋有帮助，对追求神之一手就差远了 01/04 00:40
15F：推 oldTim: 如果目标是追求神之一手的话，那确实以後就没棋士的事了 01/04 00:42
16F：→ AirOctopus: 还要追求看得懂神之一手啊，不然谁知是好棋坏棋 01/04 00:51
17F：→ AirOctopus: 总不能说最後赢了所以招招极优吧。 01/04 00:52
18F：推 ggoutoutder: 每个棋士都是为了神之一手而努力的吧 01/04 00:54
19F：→ ggoutoutder: 棋士将会不断研究下去 AI这方面倒是满正面的 01/04 00:54
20F：推 oldTim: 楼上说的没错，只不过以後那是软体工程师的工作了 01/04 00:55
21F：推 ggoutoutder: 棋士也可以研究阿 01/04 00:56
22F：→ ggoutoutder: 围棋这条路不管以後是如何 职业还是会继续研究 01/04 00:56
23F：→ oldTim: 棋士可以专注在推广棋艺文化上，因此小弟才说需要新理论 01/04 00:56
24F：推 ggoutoutder: 那也要慢慢去专研 棋士有了AI的启思 以後说不定有 01/04 00:59
25F：→ ggoutoutder: 新的理解 01/04 01:00
26F：推 oldTim: 在AI成长速度如此快的情况下，研究最佳解棋士还是别拚了 01/04 01:02
27F：→ oldTim: 一定会有新理解的，期待下一个本因坊道策出现 01/04 01:03
28F：→ devidevi: 神之一手的定义是:目前盘面上最好的一手.. 01/04 01:13
29F：→ devidevi: 还是这一手的若干步後，这手被称为神之一手??? 01/04 01:14
30F：推 ggoutoutder: 就算可能拚不到 棋手还是会去追求 01/04 01:18
31F：推 ddavid: 以资讯工程领域的定义来说，神之一手是原本能赢的盘面下了 01/04 02:58
32F：→ ddavid: 这一手不会变成和局或输，而原本和局的不会变输。也就是说 01/04 02:59
33F：→ ddavid: 绝对不会影响胜负结果。 01/04 02:59
34F：→ ddavid: 亦即假设围棋是一个先手必胜的游戏，则当我从第一手开始每 01/04 03:00
35F：→ ddavid: 一手都下到神之一手，则对手不管怎麽应手我都会维持胜利到 01/04 03:01
36F：→ ddavid: 终局，类似这样的概念。当然也可以扩充到赢的目数子数要尽 01/04 03:02
37F：→ ddavid: 可能最多就是了，那是难度更高更严格的定义。 01/04 03:02
38F：推 DiAbLoE: 这样围棋下法到底还能不能算是有创意呢 ? 可能对人类而言 01/04 03:51
39F：→ DiAbLoE: 变化太繁复只了解片面而觉得有所谓有灵气有创见 但对AI就 01/04 03:52
40F：→ DiAbLoE: 只是个技术活 01/04 03:53
41F：推 MicroB: 统计学的结果跟经验有差异而有新的结论 也算创见啊 01/04 04:54
42F：→ MicroB: 甚至从统计中得出更准确的方式也是有可能的 不过不见得比 01/04 04:55
43F：→ MicroB: 较简洁 01/04 04:56
44F：推 orze04: NN连工程师都不知道他是怎学的 就算棋手知道是好点也难以 01/04 08:29
45F：→ orze04: 应用吧 01/04 08:29
46F：推 enjoytbook: 其实人类追求的不是人类的神乎其技吗？ 01/04 08:52
47F：推 hoinoi: 以後围棋老师只能教初学者了 01/04 10:36
48F：→ devidevi: 如果以後AI把为什麽下这个地方显示出来， 01/04 10:49
49F：→ devidevi: 围棋老师也不需要?? 01/04 10:49
50F：推 blacktom: AI显示胜率啊，没有为什麽 01/04 10:49
51F：→ aaaba: 以後找个棋力10k的宅男女神搭配zen8就可以直播所有世界大赛 01/04 10:52
52F：→ aaaba: XD 01/04 10:52
53F：→ AirOctopus: 老师我看50年内都是需要的，不然心算老师表示： 01/04 10:53
54F：→ AirOctopus: 网球教练自己都打不赢选手，但选手还是会请教练的 01/04 10:54
55F：推 aaaba: AI绝对有工程模式，只是使用者界面还没改得友善罢了。能提 01/04 11:00
56F：→ aaaba: 供的不止胜率，起码有几个十手内的变化图可以看吧，也可以 01/04 11:00
57F：→ aaaba: 把这几个候选位置落子後形势判断的差异显示出来，告诉你哪 01/04 11:00
58F：→ aaaba: 几手有下在目上 01/04 11:00
59F：推 BBSealion: 其实让电脑能教人也是另一种"AI"可以挑战的题目 01/04 11:10
60F：→ aaaba: 电脑想了想该如何教人类下棋，最终决定根除人类 01/04 11:14
61F：推 blacktom: 喔对能提供变化图吧，但电脑的形势判断不就是基於胜率 01/04 11:17
62F：→ blacktom: 看？ 01/04 11:17
63F：→ aaaba: 哦哦，我是说它可以快速下完全盘数千次，平均出哪些目大致 01/04 11:22
64F：→ aaaba: 属於黑或白，目前网棋提供的功能就是如此，只是满弱的，AG 01/04 11:22
65F：→ aaaba: 的版本应该就会比较准 01/04 11:22
66F：→ devidevi: 先有形势判断才有胜率，不然你以为胜率怎麽算出来的?? 01/04 11:43
67F：推 ykes60513: 是说让AI自己对弈几千万盘 应该就可以把贴目问题解了吧 01/04 11:46
68F：推 blacktom: …… 01/04 11:50
69F：推 Aipr: 贴目的问题只有棋神知道, 7.5目AG说白52%, 棋神会说0%或100% 01/04 11:58
70F：推 BBSealion: 理论上最後贴目一定不会公平的，必定倾斜一方 01/04 12:09
71F：推 ddavid: AlphaGo的形势判断是大量自我对局堆出来的，这不是人类可 01/04 13:54
72F：→ ddavid: 以直接学习的形式。 01/04 13:54
73F：推 ddavid: 至於贴目问题呢，若有贴半目则解开的情况只有必胜必败或必 01/04 13:57
74F：→ ddavid: 和三种，正是因为人类跟AI都还远远解不开才会有个看似双方 01/04 13:57
75F：→ ddavid: 公平的解 01/04 13:57
76F：→ ddavid: 不过如果改制为没有贴那个半目的话就有较高机会出现必和解 01/04 14:00
77F：→ ddavid: 了，不过也会造成一般对局和局机率提高，大家不喜欢 01/04 14:01
78F：推 ggoutoutder: 人类的教学不会被取代的 01/04 14:42
79F：推 ddavid: 往後应是AI给变化图搭配人类说明的方式来辅助教学，能解多 01/04 14:55
80F：→ ddavid: 少是多少 01/04 14:55
81F：→ ggoutoutder: 那个可能还要等到每个人人手都有一台阿法狗再说XD 01/04 15:07
82F：推 ddavid: 不一定，也许开放用多少钱可以租借网路连线服务的形式即可 01/04 15:18
83F：→ ddavid: ，当然前提是成本划得来 01/04 15:18
84F：推 ggoutoutder: 那成本一定很贵... 01/04 15:20
85F：推 ddavid: 看软硬体技术以及有没有可能针对训练完成的Model出轻量版 01/04 15:24
86F：→ ddavid: 了 01/04 15:24
87F：推 oldTim: 当下AI领域火热，资源集中情况下，人人有阿狗很快会实现 01/04 15:25
88F：→ oldTim: 跟当初深蓝下棋情况不同，现在是各大公司都有商业动机投入 01/04 15:28
89F：→ birdy590: 比较起来硬体都是小钱 只要做的出来中日韩一定会投 01/04 15:37
90F：→ ddavid: 楼上还是先确定你说的小钱到底是哪个量级的 01/04 20:08