※ 引述《LaPass (LaPass)》之銘言： : 「人」會把這個棋型的特徵給識別出來 : 把不重要的資訊給忽略掉 : 然後會記住，單一個五空格的眼中，點A點必死 : 旁邊長怎麼樣沒差，只要旁邊做不出眼，怎麼排都一樣 : 但是AI嘛..... : 得先教它去把特徵抓出來 : 雖然，要專門寫個演算法去判斷這個棋型很簡單 : 但是..... : 看一下裡面的題庫 : http://www.weiqiok.com/asp/ShowAllProblems.asp : 嗯.... 到底該怎麼去抓每種棋型的「特徵」？ : 總不可能一種一種的特別去寫吧？ 　　現在用principal component analysis來辨識指定的視覺特徵已經不是 奇怪的技術了，只要在適當的AI架構之下也不難用類似技術來辨識前述的棋 型。但這裡有個問題：AI所受的期待本來就和人類棋士不同，這導致他們無 法在同樣的基礎上習得技能。 　　AI在運算速度上有絕對優勢。直接塞給它們程式，使AI能直接運用其優 勢的運算能力行辨識與決策，這是最有效益的做法。那棋士的養成是基於經 驗、基於對因果關係的理解、兼以一些能夠自行把經驗反射化的心理機制， 最後才能獲得這種在相對短暫的時間內作決策的能力。當你選擇讓AI的主要 知識來源是程序化地瞬間獲得一些人類要從經驗中才能得到的知識技能（可 能下了四五年棋才能應用自如）時，就已經注定它們不能像人類一樣輕易地 舉一反三、由繁化簡。 　　所以，LaPass說的這種難道要一種種棋型教給AI的問題，我認為就是因 為這樣在短時間內最有效益而且也最直覺，是人們選擇了用這種架構，而不 用建構人類自身的那種架構（即使在已知的範疇內）來建構AI。 -- 　　　 Il Cavaliere Inesistente 　　　http://dejavu.blogdns.org/ 　　騎士是種一旦失去存在的意義，就會崩解消失的東西 　因此他們的一生總在追求著某些事物，以維持自己的存在 如果有了存在的理由，即使是一副空的鎧甲，也可以成為騎士 --

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