※ 引述《ilovecpp (cpp)》之銘言： : ※ 引述《GBET (moi)》之銘言： : : 我直覺地預測 電腦永遠也不會有贏過人的一天 : : 因為程式思考者總是希望電腦評估所有參數以求出 Maximum 謀取最大利益 : : 但是圍棋的原理並不是"最大" 而是"中"與"平衡" : : 如果出發前提偏差了那結果一定不會好 : : 人很容易就會抓出電腦的"顧此失彼" 這也是電腦永遠搞不懂他為什麼會輸的原因 : 是一定有這一天的，只是什麼時候的問題。 : 電腦是不可能靠窮舉法戰勝人腦的，因為圍棋的變化數太大了， 這句說得不好，應該說「就資訊完全公開的對局遊戲來說，電腦只要能窮舉完成 就必然能戰勝或打和人腦，但是否能窮舉完成才是問題」。:) : 宇宙所有的基本粒子合起來，數量級也還遠遠不如。 會出現的圍棋盤面，不論合不合理共有3^361 = 1.74089651 * 10^172。 我天文學知識不足，不太清楚粒子數夠不夠XD : CPU 再快也有極限，而且也快走到盡頭了。 : 所以電腦圍棋要突破，還是得靠 AI 的發展，目前這些評估法， : 講難聽點根本是拿來玩的，真正的突破必定是演算法和資料結構 : 有顯著的進步。（靠背棋譜、棋形、資料庫比對…這些都只是 : 治標法） : 其實這不是不可能的事，只是沒有多少資源投入在這個項目上。 : 目前電腦棋力還很弱，但在局部上（特別是盤尾收官） ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ : 已經有不錯的成績。一般上段的高手，跟電腦比局部細算， : 如果不小心，很容易會吃虧。 事實上電腦在這方面傑出大半正是靠你所說的治標法（而事實上它不見得是治標 ，某觀念來說甚至是根本大法）。 簡單的說，在非完全窮舉式AI，我們會加入一些評估的Rule。而事實上這些Rule 都是經驗法則而來，是設計者事前思考某些情況該稱做好，某些情況該稱作不好。背 棋譜、棋形、資料庫比對，只不是比較詳細的Rule，它們可以定義出近乎唯一的已知 最佳著手，而一般邏輯式Rule定義出的是一些可能著手範圍，還必須借助各種搜尋手 法再去算一算選其中之一。這差別只在於事前搜尋完跟臨時再搜，雖然在AI技術上被 當成不同的技術，但是使用的本質概念並無差別。:) -- 「可是妳......不是天使嗎？」 「天使？」她緩緩的轉過頭來，用悲傷的表情。「天使，只不過是神創造出來的 不死玩偶。」 「而神，也只不過是詛咒下的偽善使者。」 －－星．幻．夢的傳說 --

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