D*******r
发帖数: 2323 | 1 连职业棋手都觉得白在各个局部连连得手，黑不时地在退让妥协，突然之间，从形势两
分变成黑断然优势了。
阿法狗将在新布局，形势判断，包括很多现代围棋理论方面带来革命。现在人类对围棋
的理解比阿法狗起码低了一个维度，之间的差距是人类与类人猿之间的差距。 |
w**a
发帖数: 3510 | 2 说说打劫怎么回事？
[在 DeeBugger (八哥) 的大作中提到：]
：连职业棋手都觉得白在各个局部连连得手，黑不时地在退让妥协，突然之间，从形势
两分变成黑断然优势了。
：
：........... |
h***i
发帖数: 89031 | 3 程序员和棋手之争，你这个吹捧程序员太过分了
【在 D*******r 的大作中提到】
: 连职业棋手都觉得白在各个局部连连得手，黑不时地在退让妥协，突然之间，从形势两
: 分变成黑断然优势了。
: 阿法狗将在新布局，形势判断，包括很多现代围棋理论方面带来革命。现在人类对围棋
: 的理解比阿法狗起码低了一个维度，之间的差距是人类与类人猿之间的差距。
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b******9
发帖数: 2706 | 4 你看的不是柯洁解说的吧？ 他在李师师一系列缓手后立刻说白棋缺目了。 |
h***i
发帖数: 89031 | 5 你就等着石头重蹈翻灰的覆辙把
先去看看翻灰的第五盘棋谱
【在 w**a 的大作中提到】
: 说说打劫怎么回事？
: [在 DeeBugger (八哥) 的大作中提到：]
: ：连职业棋手都觉得白在各个局部连连得手，黑不时地在退让妥协，突然之间，从形势
: 两分变成黑断然优势了。
: ：
: ：...........
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b*e
发帖数: 3845 | 6 应该说，突然间白棋缓手退让连发，黑棋取得优势。围棋tv有复盘讲解，很不错
【在 D*******r 的大作中提到】
: 连职业棋手都觉得白在各个局部连连得手，黑不时地在退让妥协，突然之间，从形势两
: 分变成黑断然优势了。
: 阿法狗将在新布局，形势判断，包括很多现代围棋理论方面带来革命。现在人类对围棋
: 的理解比阿法狗起码低了一个维度，之间的差距是人类与类人猿之间的差距。
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g*******t
发帖数: 7704 | 7 一个连征子都不懂的机器狗都能赢, 里面有多少猫腻!!! |
h***i
发帖数: 89031 | 8 你这是诽谤李师师了
【在 g*******t 的大作中提到】
: 一个连征子都不懂的机器狗都能赢, 里面有多少猫腻!!!
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D*******r
发帖数: 2323 | 9 看了柯洁的解说，不得不说柯洁的棋感高出其他一众职业，两盘都是他第一个觉出李世
石不行的。
但是，我说的是，阿法狗左下粘两子以后，被白吃两子，而黑只得一个“漏洞百出，破
破烂烂”的外势时，柯少也是断然判断黑大亏的。真的是大亏吗？人类的判断可靠吗？
吴清源当年在日本祭出新不局，日本棋界也是觉得他的或者匪夷所思，或者大亏，但是
下着下着，那些大亏的应手全成了好棋。
【在 b******9 的大作中提到】
: 你看的不是柯洁解说的吧？ 他在李师师一系列缓手后立刻说白棋缺目了。
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n*******s
发帖数: 17267 | 10 扯吧， 除了中幅狗走错白棋沾了点便宜， 其它地方石头不是被牵着鼻子走就是偏软，
中幅那个5路肩冲， 哪有往夹缝里长的， 还尼玛飞一个， 要么护空， 要么分断。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 连职业棋手都觉得白在各个局部连连得手，黑不时地在退让妥协，突然之间，从形势两
: 分变成黑断然优势了。
: 阿法狗将在新布局，形势判断，包括很多现代围棋理论方面带来革命。现在人类对围棋
: 的理解比阿法狗起码低了一个维度，之间的差距是人类与类人猿之间的差距。
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b******9
发帖数: 2706 | 11 你这个疑问肯定是成立的。不过你也应该看到柯洁的下法了。按他的下法早就中盘胜了。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 看了柯洁的解说，不得不说柯洁的棋感高出其他一众职业，两盘都是他第一个觉出李世
: 石不行的。
: 但是，我说的是，阿法狗左下粘两子以后，被白吃两子，而黑只得一个“漏洞百出，破
: 破烂烂”的外势时，柯少也是断然判断黑大亏的。真的是大亏吗？人类的判断可靠吗？
: 吴清源当年在日本祭出新不局，日本棋界也是觉得他的或者匪夷所思，或者大亏，但是
: 下着下着，那些大亏的应手全成了好棋。
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g*******t
发帖数: 7704 | 12 征子都不懂的机器能赢, 里面有多少猫腻,
【在 n*******s 的大作中提到】
: 扯吧， 除了中幅狗走错白棋沾了点便宜， 其它地方石头不是被牵着鼻子走就是偏软，
: 中幅那个5路肩冲， 哪有往夹缝里长的， 还尼玛飞一个， 要么护空， 要么分断。
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h***i
发帖数: 89031 | 13 你不诽谤李师师会死么
【在 g*******t 的大作中提到】
: 征子都不懂的机器能赢, 里面有多少猫腻,
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D*******r
发帖数: 2323 | 14 这点且存疑吧。但是，第一盘阿法狗的手法虽然强硬，但是还大都在人类可以理解的范
围内压制了李世石。到第二盘，阿法狗以一系列人类看不懂的布局理念到中盘收束方法
让人在眼花缭乱中收拾了李世石。
感觉阿尔法把中盘当作超大官子来收一样，对于阿法狗，永远都是考虑全局底下棋，从
来就不存在局部手法的问题。
【在 w**a 的大作中提到】
: 说说打劫怎么回事？
: [在 DeeBugger (八哥) 的大作中提到：]
: ：连职业棋手都觉得白在各个局部连连得手，黑不时地在退让妥协，突然之间，从形势
: 两分变成黑断然优势了。
: ：
: ：...........
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h***i
发帖数: 89031 | 15 感觉是这样
不存在局部最优这个思考方式
人类下，全局看不清，选择局部最优，这个是一条思路
机器不会
【在 D*******r 的大作中提到】
: 这点且存疑吧。但是，第一盘阿法狗的手法虽然强硬，但是还大都在人类可以理解的范
: 围内压制了李世石。到第二盘，阿法狗以一系列人类看不懂的布局理念到中盘收束方法
: 让人在眼花缭乱中收拾了李世石。
: 感觉阿尔法把中盘当作超大官子来收一样，对于阿法狗，永远都是考虑全局底下棋，从
: 来就不存在局部手法的问题。
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D*******r
发帖数: 2323 | 16 这些都是你的假设，按柯洁的下法，你根本不知道阿尔法的应法是什么，咋就知道白棋
中盘胜了？
了。
【在 b******9 的大作中提到】
: 你这个疑问肯定是成立的。不过你也应该看到柯洁的下法了。按他的下法早就中盘胜了。
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l*******e
发帖数: 1869 | 17 "感觉阿尔法把中盘当作超大官子来收一样，对于阿法狗，永远都是考虑全局底下棋，从
来就不存在局部手法的问题。"
非常同意。我棋下得不好，但是计算机程序编过一些，只要你要求这个机器狗每次都考
虑全局，它就会严格地去做，耗时不耗时的，就看 CPU 运算的速度了。这对于李世石
或者任何机器狗的对手，都是巨大的体力精力的挑战。
我觉得你看到了所谓阿法狗出怪招却能赢棋的本质所在。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 这点且存疑吧。但是，第一盘阿法狗的手法虽然强硬，但是还大都在人类可以理解的范
: 围内压制了李世石。到第二盘，阿法狗以一系列人类看不懂的布局理念到中盘收束方法
: 让人在眼花缭乱中收拾了李世石。
: 感觉阿尔法把中盘当作超大官子来收一样，对于阿法狗，永远都是考虑全局底下棋，从
: 来就不存在局部手法的问题。
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D*******r
发帖数: 2323 | 18 人类本来以为阿法狗最强的地方是局部计算，死活，和收官，现在隐隐发现，其实阿法
狗最强的地方是本来以为它最弱的地方，全局均衡以及形势判断。
想一想，每下一子都是做了全局判断后的应手，从不存在局部应手的对手，是多么恐怖。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 连职业棋手都觉得白在各个局部连连得手，黑不时地在退让妥协，突然之间，从形势两
: 分变成黑断然优势了。
: 阿法狗将在新布局，形势判断，包括很多现代围棋理论方面带来革命。现在人类对围棋
: 的理解比阿法狗起码低了一个维度，之间的差距是人类与类人猿之间的差距。
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m*****n
发帖数: 2152 | 19 狗所有的都强，没有弱项。
怖。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 人类本来以为阿法狗最强的地方是局部计算，死活，和收官，现在隐隐发现，其实阿法
: 狗最强的地方是本来以为它最弱的地方，全局均衡以及形势判断。
: 想一想，每下一子都是做了全局判断后的应手，从不存在局部应手的对手，是多么恐怖。
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c*****t
发帖数: 10738 | 20 阿法狗对每一步的Tree Search本来就是算到局底的。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 这点且存疑吧。但是，第一盘阿法狗的手法虽然强硬，但是还大都在人类可以理解的范
: 围内压制了李世石。到第二盘，阿法狗以一系列人类看不懂的布局理念到中盘收束方法
: 让人在眼花缭乱中收拾了李世石。
: 感觉阿尔法把中盘当作超大官子来收一样，对于阿法狗，永远都是考虑全局底下棋，从
: 来就不存在局部手法的问题。
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l*******e
发帖数: 1869 | 21 这种偏见是因为过去计算机系统的局限造成的，记得用量子力学计算预测分子结构，长
期以来只能停留在什么水分子之类很小分子。不是不能算更大的分子，而是因为计算量
巨大，计算时间超长。一旦计算机的速度存储这些硬件跟上去了，或者可以分摊工作的
计算机数量增加了，那么能够计算的对象的大小和速度就跟着提高了。
怖。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 人类本来以为阿法狗最强的地方是局部计算，死活，和收官，现在隐隐发现，其实阿法
: 狗最强的地方是本来以为它最弱的地方，全局均衡以及形势判断。
: 想一想，每下一子都是做了全局判断后的应手，从不存在局部应手的对手，是多么恐怖。
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h*h
发帖数: 27852 | 22 白貌似便宜，但是黑未大亏，而且一直先手，几十手后，人类一直看不清的局面开始清
晰，原来狗是全盘布置，人类已经没有机会。根本原因，还是计算力碾压 |
p********e
发帖数: 6030 | 23 我也是这个感觉，人类以为自己弱在局部计算，其实在大局观上差得更多。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 这点且存疑吧。但是，第一盘阿法狗的手法虽然强硬，但是还大都在人类可以理解的范
: 围内压制了李世石。到第二盘，阿法狗以一系列人类看不懂的布局理念到中盘收束方法
: 让人在眼花缭乱中收拾了李世石。
: 感觉阿尔法把中盘当作超大官子来收一样，对于阿法狗，永远都是考虑全局底下棋，从
: 来就不存在局部手法的问题。
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z***e
发帖数: 5600 | 24 不需要懂。机器狗表示没有任何天赋知道怎么下棋，但会怎么海量刷棋
【在 g*******t 的大作中提到】
: 一个连征子都不懂的机器狗都能赢, 里面有多少猫腻!!!
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D*******r
发帖数: 2323 | 25 人看到计算机思路不连贯，局部应手亏损等等，其实是，计算机随时都在做脱先和转换
的准备，你看到的不连贯处是它脱先了，你看到它局部应亏了，其实是它在你看不到的
地方转换了。它在全局上从来就不曾亏损落后过，这你还怎么和它玩？
【在 h*h 的大作中提到】
: 白貌似便宜，但是黑未大亏，而且一直先手，几十手后，人类一直看不清的局面开始清
: 晰，原来狗是全盘布置，人类已经没有机会。根本原因，还是计算力碾压
|
z***e
发帖数: 5600 | 26 讲述alphago的原理文章里面也提到了，没有特意的局部训练一步。即使有貌似局部分
析，也是全局分析中不自觉的化成子问题
【在 l*******e 的大作中提到】
: 这种偏见是因为过去计算机系统的局限造成的，记得用量子力学计算预测分子结构，长
: 期以来只能停留在什么水分子之类很小分子。不是不能算更大的分子，而是因为计算量
: 巨大，计算时间超长。一旦计算机的速度存储这些硬件跟上去了，或者可以分摊工作的
: 计算机数量增加了，那么能够计算的对象的大小和速度就跟着提高了。
:
: 怖。
|
l*******e
发帖数: 1869 | 27 是啊，当年毛泽东之所以被当作战略家称赞，就在于他经常能够放弃局部的得失，而进
行全盘大局的运筹。
其实计算机下棋从来都是这样的，我在和一些低档的计算机程序对局的时候，对方就常
脱先去找计算出来的所谓更好的点，虽然那些程序比阿法狗要差十万八千里，但是也说
明了计算机会严格冷静地按照原则去下棋，而不会感情用事。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 人看到计算机思路不连贯，局部应手亏损等等，其实是，计算机随时都在做脱先和转换
: 的准备，你看到的不连贯处是它脱先了，你看到它局部应亏了，其实是它在你看不到的
: 地方转换了。它在全局上从来就不曾亏损落后过，这你还怎么和它玩？
|
m*****n
发帖数: 2152 | 28 正解，网上那帮职业棋手，都还看不到这点。这帮sb，迟早被计算培养出来的新人搞死
。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 人看到计算机思路不连贯，局部应手亏损等等，其实是，计算机随时都在做脱先和转换
: 的准备，你看到的不连贯处是它脱先了，你看到它局部应亏了，其实是它在你看不到的
: 地方转换了。它在全局上从来就不曾亏损落后过，这你还怎么和它玩？
|
s***u
发帖数: 80 | 29 这个认识到了机器思考的全局性
始清
【在 D*******r 的大作中提到】
: 人看到计算机思路不连贯，局部应手亏损等等，其实是，计算机随时都在做脱先和转换
: 的准备，你看到的不连贯处是它脱先了，你看到它局部应亏了，其实是它在你看不到的
: 地方转换了。它在全局上从来就不曾亏损落后过，这你还怎么和它玩？
|
s***u
发帖数: 80 | 30 人类处理全局的能力远远不够。
始清
【在 D*******r 的大作中提到】
: 人看到计算机思路不连贯，局部应手亏损等等，其实是，计算机随时都在做脱先和转换
: 的准备，你看到的不连贯处是它脱先了，你看到它局部应亏了，其实是它在你看不到的
: 地方转换了。它在全局上从来就不曾亏损落后过，这你还怎么和它玩？
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|
n*******s
发帖数: 17267 | 31 别扯了，机器只是执行程序员的指令，强在不犯大错，丫的判断也未必是对的，李问题
手太多，不过以后跟机器下应噶更加机会渺茫，理论上机器可以集天下武功于一身的，
再不犯错的话，就是偶尔形势判断有偏差，也是很难搞。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 人看到计算机思路不连贯，局部应手亏损等等，其实是，计算机随时都在做脱先和转换
: 的准备，你看到的不连贯处是它脱先了，你看到它局部应亏了，其实是它在你看不到的
: 地方转换了。它在全局上从来就不曾亏损落后过，这你还怎么和它玩？
|
b******9
发帖数: 2706 | 32 你们也把机器吹的太神了。 去看看柯洁微薄上帖的白棋第172手吧， 李师师如果下了
那里，你们还吹么？ |
h*h
发帖数: 27852 | 33 狗的计算能力不是人类可以达到的
【在 m*****n 的大作中提到】
: 正解，网上那帮职业棋手，都还看不到这点。这帮sb，迟早被计算培养出来的新人搞死
: 。
|
m*****n
发帖数: 2152 | 34 等柯洁自己去下，被完虐的时候，丫就不吹牛了。
【在 b******9 的大作中提到】
: 你们也把机器吹的太神了。 去看看柯洁微薄上帖的白棋第172手吧， 李师师如果下了
: 那里，你们还吹么？
|
r*******g
发帖数: 453 | 35 下了就能赢吗？说是话棋渣自己都不知道狗会怎么应。狗的判断当时已经占优了也就是
说不管你怎么下它觉得自己还是占优
【在 b******9 的大作中提到】
: 你们也把机器吹的太神了。 去看看柯洁微薄上帖的白棋第172手吧， 李师师如果下了
: 那里，你们还吹么？
|
z***e
发帖数: 5600 | 36 现在我还觉得狗判断自己劣势时人也未必能找出获胜办法，因为狗预测的对手是比人强
的自己
【在 r*******g 的大作中提到】
: 下了就能赢吗？说是话棋渣自己都不知道狗会怎么应。狗的判断当时已经占优了也就是
: 说不管你怎么下它觉得自己还是占优
|
z***e
发帖数: 5600 | 37 思路不连贯可能是因为每步棋都是考虑当前最佳下法，和历史无关
【在 D*******r 的大作中提到】
: 人看到计算机思路不连贯，局部应手亏损等等，其实是，计算机随时都在做脱先和转换
: 的准备，你看到的不连贯处是它脱先了，你看到它局部应亏了，其实是它在你看不到的
: 地方转换了。它在全局上从来就不曾亏损落后过，这你还怎么和它玩？
|
g*******t
发帖数: 7704 | 38 机器狗根本没有大局观,黑47根本不知道有征子,
说机器狗有大局观, 天下都笑了, |
b*******8
发帖数: 37364 | 39 这个有吴清源的风采，不断转换，弄得日本棋手一头雾水，突然发现不够了。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 人看到计算机思路不连贯，局部应手亏损等等，其实是，计算机随时都在做脱先和转换
: 的准备，你看到的不连贯处是它脱先了，你看到它局部应亏了，其实是它在你看不到的
: 地方转换了。它在全局上从来就不曾亏损落后过，这你还怎么和它玩？
|
D*******r
发帖数: 2323 | 40 啥程序员指令？爱因斯坦相对论是爱因斯坦听他爹妈的指示搞出来的？程序员根本就不
会下棋，他们只是赋予了阿法狗学棋的能力。
【在 n*******s 的大作中提到】
: 别扯了，机器只是执行程序员的指令，强在不犯大错，丫的判断也未必是对的，李问题
: 手太多，不过以后跟机器下应噶更加机会渺茫，理论上机器可以集天下武功于一身的，
: 再不犯错的话，就是偶尔形势判断有偏差，也是很难搞。
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h*****2
发帖数: 2070 | 41 存疑？我这辈子第一次见到业余初段以上的棋没有打劫的。
还好，提子还是允许的。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 这点且存疑吧。但是，第一盘阿法狗的手法虽然强硬，但是还大都在人类可以理解的范
: 围内压制了李世石。到第二盘，阿法狗以一系列人类看不懂的布局理念到中盘收束方法
: 让人在眼花缭乱中收拾了李世石。
: 感觉阿尔法把中盘当作超大官子来收一样，对于阿法狗，永远都是考虑全局底下棋，从
: 来就不存在局部手法的问题。
|
I******n
发帖数: 5952 | 42 所以我说阿狗执黑更强，执黑有先行之利，阿狗可以从容布置展开。想赢阿狗，必须靠
乱战，大规模的战斗，才有胜机。像昨天这么搞，特别是在阿狗执黑的情况下无异于安
乐死。
这两局棋我印象最深的是阿狗对于先手的把握和保护。
【在 h*h 的大作中提到】
: 白貌似便宜，但是黑未大亏，而且一直先手，几十手后，人类一直看不清的局面开始清
: 晰，原来狗是全盘布置，人类已经没有机会。根本原因，还是计算力碾压
|
D*******r
发帖数: 2323 | 43 我们都有经验，一个业五对业一时，业五的棋是没啥错误的，而业五碰上顶尖职业，那
棋就没法看了。
同样道理，阿狗把樊麾从一个职二的棋打成业五的棋，把李世石的棋从顶尖职九的棋打
成职业初段的棋，为啥？
所谓偏软，是因为你用强算不过它。研究室里反正站着说话不嫌腰疼，只要觉得复杂可
战的地方就说应该用强一战，他们的算路还不如李世石，更别说在七嘴八舌的嘈杂环境
下。真按他们不偏软的方案，早就崩了。
所谓跟着应，是因为你的形势判断不如它准，所以才会觉得它走的地方更大更紧要，不
跟着应损失更大。
即便如此，进入大官子阶段，在人类眼里棋局依然非常复杂难解，周睿羊被问此时愿持
黑还是持白，周答都不愿意，刘星回答自己在这个局面持黑黑输持白白输。
天下有几个能把在大官子阶段职业眼里如此胶着的棋收成黑盘面15目的优势来？
【在 n*******s 的大作中提到】
: 扯吧， 除了中幅狗走错白棋沾了点便宜， 其它地方石头不是被牵着鼻子走就是偏软，
: 中幅那个5路肩冲， 哪有往夹缝里长的， 还尼玛飞一个， 要么护空， 要么分断。
|
I******n
发帖数: 5952 | 44 你说得非常有道理
【在 D*******r 的大作中提到】
: 我们都有经验，一个业五对业一时，业五的棋是没啥错误的，而业五碰上顶尖职业，那
: 棋就没法看了。
: 同样道理，阿狗把樊麾从一个职二的棋打成业五的棋，把李世石的棋从顶尖职九的棋打
: 成职业初段的棋，为啥？
: 所谓偏软，是因为你用强算不过它。研究室里反正站着说话不嫌腰疼，只要觉得复杂可
: 战的地方就说应该用强一战，他们的算路还不如李世石，更别说在七嘴八舌的嘈杂环境
: 下。真按他们不偏软的方案，早就崩了。
: 所谓跟着应，是因为你的形势判断不如它准，所以才会觉得它走的地方更大更紧要，不
: 跟着应损失更大。
: 即便如此，进入大官子阶段，在人类眼里棋局依然非常复杂难解，周睿羊被问此时愿持
|
s***u
发帖数: 80 | 45 这样alphago就更加可怕了
，那
棋打
杂可
环境
，不
愿持
【在 I******n 的大作中提到】
: 你说得非常有道理
|
b******9
发帖数: 2706 | 46 你这个说法是很有道理的，反过来也更说明柯洁有一定把握能赢机器。他后半盘计算很
精准，前半盘照他的下法优势会很大。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 我们都有经验，一个业五对业一时，业五的棋是没啥错误的，而业五碰上顶尖职业，那
: 棋就没法看了。
: 同样道理，阿狗把樊麾从一个职二的棋打成业五的棋，把李世石的棋从顶尖职九的棋打
: 成职业初段的棋，为啥？
: 所谓偏软，是因为你用强算不过它。研究室里反正站着说话不嫌腰疼，只要觉得复杂可
: 战的地方就说应该用强一战，他们的算路还不如李世石，更别说在七嘴八舌的嘈杂环境
: 下。真按他们不偏软的方案，早就崩了。
: 所谓跟着应，是因为你的形势判断不如它准，所以才会觉得它走的地方更大更紧要，不
: 跟着应损失更大。
: 即便如此，进入大官子阶段，在人类眼里棋局依然非常复杂难解，周睿羊被问此时愿持
|
W*****d
发帖数: 4196 | 47 这个正解， 阿法狗选择下子都取最后取胜概率最大
什么人类的感觉， 余味，势，对电脑来说都是瞎掰
【在 c*****t 的大作中提到】
: 阿法狗对每一步的Tree Search本来就是算到局底的。
|
D*******r
发帖数: 2323 | 48 我现在对一切人类棋手所分析的“优势很大”存疑，尤其是前半盘。
阿法狗心里肯定在说，你那叫优势？优势个毛啊！
【在 b******9 的大作中提到】
: 你这个说法是很有道理的，反过来也更说明柯洁有一定把握能赢机器。他后半盘计算很
: 精准，前半盘照他的下法优势会很大。
|
n******r
发帖数: 4455 | 49 人类的感觉可以理解为历史对局总结出来的概率
【在 W*****d 的大作中提到】
: 这个正解， 阿法狗选择下子都取最后取胜概率最大
: 什么人类的感觉， 余味，势，对电脑来说都是瞎掰
|
L********d
发帖数: 3820 | 50 对，我觉得这就是阿尔法狗对围棋的最大贡献
【在 D*******r 的大作中提到】
: 我现在对一切人类棋手所分析的“优势很大”存疑，尤其是前半盘。
: 阿法狗心里肯定在说，你那叫优势？优势个毛啊！
|
|
|
D*******r
发帖数: 2323 | 51 人类一个职业棋手能记下一万局棋不？那点经验对于大数据连九牛一毛都不如。
【在 n******r 的大作中提到】
: 人类的感觉可以理解为历史对局总结出来的概率
|
E*******1
发帖数: 3464 | 52 有个屁，柯杰可能大局观好些，评棋的时候都是牛逼。拼的都是棋力，你这手对上了下
一招可能就甭了，柯洁对小李也没有十足胜算，我看着机器有点俯瞰众生的感觉
【在 b******9 的大作中提到】
: 你这个说法是很有道理的，反过来也更说明柯洁有一定把握能赢机器。他后半盘计算很
: 精准，前半盘照他的下法优势会很大。
|
n******r
发帖数: 4455 | 53 以后学棋都是输对局进去看计算机算出来的最佳应手是啥
跟写作不会了编个程序算算类似
【在 L********d 的大作中提到】
: 对，我觉得这就是阿尔法狗对围棋的最大贡献
|
b******9
发帖数: 2706 | 54 我看了柯洁在左下角确立优势后的评论，李师师连出三步缓手，优势立刻不见。你看看
他摆的谱，照他那样下我是不觉得机器能挺过中盘。
何况那送吃的两子对后面有什么帮助了？ 除非你说机器能算出来李师师会连着缓。
我现在对一切人类棋手所分析的“优势很大”存疑，尤其是前半盘。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 我现在对一切人类棋手所分析的“优势很大”存疑，尤其是前半盘。
: 阿法狗心里肯定在说，你那叫优势？优势个毛啊！
|
D*******r
发帖数: 2323 | 55 大部分非缓手就意味着某处有更大的风险，这种将来的风险人类无法评估，但阿法狗洞
若观火早拆解评估过了。
再说，即使不走所谓缓手，在阿法狗那也就是70%胜率赢你，和68%胜率赢你的区别，没
有本质影响。
【在 b******9 的大作中提到】
: 我看了柯洁在左下角确立优势后的评论，李师师连出三步缓手，优势立刻不见。你看看
: 他摆的谱，照他那样下我是不觉得机器能挺过中盘。
: 何况那送吃的两子对后面有什么帮助了？ 除非你说机器能算出来李师师会连着缓。
:
: 我现在对一切人类棋手所分析的“优势很大”存疑，尤其是前半盘。
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s********y
发帖数: 831 | 56 之所以以前围棋有全局和局部之分，就是因为人类的计算力有限，所以只能divide and
conquer. 阿法狗显然不在乎这个，19x19随便算。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 人看到计算机思路不连贯，局部应手亏损等等，其实是，计算机随时都在做脱先和转换
: 的准备，你看到的不连贯处是它脱先了，你看到它局部应亏了，其实是它在你看不到的
: 地方转换了。它在全局上从来就不曾亏损落后过，这你还怎么和它玩？
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n*******s
发帖数: 17267 | 57 机器很强，只是希望看到小李照棋理下，个别出错难免，反悔出的是低级错误，小李下
的貌似没什么大疑问手，但不是失去了先机就是局部不满意，只能说心理波动太大了，
第一盘的影响够厉害的，那个无路建冲是好感觉，但没什么难应的，
小李后推车，走了两个，后面被当不搬真是令人费解，自己没下好， 狗后半盘收束不
错。
因为人会犯错，棋盘又这么大，赢一盘不容易，但拜托不要输成这样，两盘棋个别局部
的处理还有名手风范，但太多差强人意的地方了。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 我们都有经验，一个业五对业一时，业五的棋是没啥错误的，而业五碰上顶尖职业，那
: 棋就没法看了。
: 同样道理，阿狗把樊麾从一个职二的棋打成业五的棋，把李世石的棋从顶尖职九的棋打
: 成职业初段的棋，为啥？
: 所谓偏软，是因为你用强算不过它。研究室里反正站着说话不嫌腰疼，只要觉得复杂可
: 战的地方就说应该用强一战，他们的算路还不如李世石，更别说在七嘴八舌的嘈杂环境
: 下。真按他们不偏软的方案，早就崩了。
: 所谓跟着应，是因为你的形势判断不如它准，所以才会觉得它走的地方更大更紧要，不
: 跟着应损失更大。
: 即便如此，进入大官子阶段，在人类眼里棋局依然非常复杂难解，周睿羊被问此时愿持
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A*******e
发帖数: 2419 | 58 能赢就是棋理
【在 n*******s 的大作中提到】
: 机器很强，只是希望看到小李照棋理下，个别出错难免，反悔出的是低级错误，小李下
: 的貌似没什么大疑问手，但不是失去了先机就是局部不满意，只能说心理波动太大了，
: 第一盘的影响够厉害的，那个无路建冲是好感觉，但没什么难应的，
: 小李后推车，走了两个，后面被当不搬真是令人费解，自己没下好， 狗后半盘收束不
: 错。
: 因为人会犯错，棋盘又这么大，赢一盘不容易，但拜托不要输成这样，两盘棋个别局部
: 的处理还有名手风范，但太多差强人意的地方了。
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D*******r
发帖数: 2323 | 59 问题在大数据的统计之下，人类对自己那些棋理还有多少信心？
【在 n*******s 的大作中提到】
: 机器很强，只是希望看到小李照棋理下，个别出错难免，反悔出的是低级错误，小李下
: 的貌似没什么大疑问手，但不是失去了先机就是局部不满意，只能说心理波动太大了，
: 第一盘的影响够厉害的，那个无路建冲是好感觉，但没什么难应的，
: 小李后推车，走了两个，后面被当不搬真是令人费解，自己没下好， 狗后半盘收束不
: 错。
: 因为人会犯错，棋盘又这么大，赢一盘不容易，但拜托不要输成这样，两盘棋个别局部
: 的处理还有名手风范，但太多差强人意的地方了。
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b******9
发帖数: 2706 | 60 让目前人类最强的棋手和它下一次就行了，输也输个心服口服。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 大部分非缓手就意味着某处有更大的风险，这种将来的风险人类无法评估，但阿法狗洞
: 若观火早拆解评估过了。
: 再说，即使不走所谓缓手，在阿法狗那也就是70%胜率赢你，和68%胜率赢你的区别，没
: 有本质影响。
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h*h
发帖数: 27852 | 61 第二局直到左上转换都是均势，在人类看是白好
【在 D*******r 的大作中提到】
: 大部分非缓手就意味着某处有更大的风险，这种将来的风险人类无法评估，但阿法狗洞
: 若观火早拆解评估过了。
: 再说，即使不走所谓缓手，在阿法狗那也就是70%胜率赢你，和68%胜率赢你的区别，没
: 有本质影响。
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l*******e
发帖数: 1869 | 62 很多棋理还是有道理的吧，高手本来就总比低手算得远，算得准，机器只是渐近于最高
手水平而已。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 问题在大数据的统计之下，人类对自己那些棋理还有多少信心？
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n******r
发帖数: 4455 | 63 简单的比较数量不合适，你学棋难道是硬背棋谱么？人类学棋学的那些棋理定式就是长
期发展过程中赢棋概率比较高的经验总结，历史上可能下过很多盘总结出来的。人类学
棋的过程按机器学习的观点就是输入对局、棋理来训练大脑的局面评价器+应子选择器
的过程，而计算机局面评价器+应子选择器长期以来是弱于专业水平的，即使用了所谓
的大数据；狗用了deep network使得这个model大大提高，但是单独使用还是和人类水
平相当的。是这个的提高加上了MCTS人类才没机会的。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 人类一个职业棋手能记下一万局棋不？那点经验对于大数据连九牛一毛都不如。
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D*******r
发帖数: 2323 | 64 另外就是，围棋里一手棋没有绝对的好坏，没有被惩罚的无理手就是强手，最后赢棋的
缓手就是本手，第一盘的白48和白80算缓手吗？
还有就是，围棋里一手的好坏是随棋局发展变化的，一手普通的棋可能后面有了妙用，
一手看似没有问题的着手，后面被迫显得重复，这都是例子。所以观战的说如果这里这
么应就优势了的说法全是扯淡。因为你根本不知道你所谓的获得优势的应法，阿法狗会
如何回应你，几十手后，你当初那手成了大恶手也是可能的。
前面有人问计算机是不是猜中李世石会走三个“缓手”。我的答案是，是的它会猜中。
从结果看，它是在第某某手猜中的，但是整个过程是，计算机对你每给应手都在做推测
，不在A处被猜中，就要在B处被猜中，而只要被它抓住一个，人类棋手就无法翻身了。
为啥水平相近的人类棋手和人类棋手之间就不会发生那些“低级”错误呢，那是因为水
平相近的时候，对手犯的大部分小错误你都抓不住，抓不住小错误也就逼发不出大错误。
【在 n*******s 的大作中提到】
: 机器很强，只是希望看到小李照棋理下，个别出错难免，反悔出的是低级错误，小李下
: 的貌似没什么大疑问手，但不是失去了先机就是局部不满意，只能说心理波动太大了，
: 第一盘的影响够厉害的，那个无路建冲是好感觉，但没什么难应的，
: 小李后推车，走了两个，后面被当不搬真是令人费解，自己没下好， 狗后半盘收束不
: 错。
: 因为人会犯错，棋盘又这么大，赢一盘不容易，但拜托不要输成这样，两盘棋个别局部
: 的处理还有名手风范，但太多差强人意的地方了。
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I******n
发帖数: 5952 | 65 但是人下棋跟电脑还是不一样，人的计算力是有限的，比如昨天的黑棋，换人来下估计
千疮百孔根本收不住。
【在 n******r 的大作中提到】
: 以后学棋都是输对局进去看计算机算出来的最佳应手是啥
: 跟写作不会了编个程序算算类似
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D*******r
发帖数: 2323 | 66 我们现在说的是局面判断，这个当然得依据大量棋局的拆解了，搜索更着重于气，死活
，行棋次序的推算。
人类的定式棋理从已有的对局结果中来，人类棋手学习的这些定式棋理，又影响到人类
棋手对弈形成的棋谱，就像近亲繁殖一样，指望人从以往对局中总结出来的棋理来贴近
真正的行棋真理，那是缘木求鱼，因为你的样本本身就是被污染的，你怎么从这污染的
样本中得到正确的概率统计及理论总结？
【在 n******r 的大作中提到】
: 简单的比较数量不合适，你学棋难道是硬背棋谱么？人类学棋学的那些棋理定式就是长
: 期发展过程中赢棋概率比较高的经验总结，历史上可能下过很多盘总结出来的。人类学
: 棋的过程按机器学习的观点就是输入对局、棋理来训练大脑的局面评价器+应子选择器
: 的过程，而计算机局面评价器+应子选择器长期以来是弱于专业水平的，即使用了所谓
: 的大数据；狗用了deep network使得这个model大大提高，但是单独使用还是和人类水
: 平相当的。是这个的提高加上了MCTS人类才没机会的。
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n******r
发帖数: 4455 | 67 绝对不bias的样本从不存在，样本本身有一定的bias不影响得出有限制范围的
knowledge或者model
牛顿定律被相对论推翻以后依然有效
就是那句老话，all models are wrong, but some are useful
理论上可以证明，所有机器学习出来的model都可以找到反例的样本，所以从绝对来说
所有model都是错的
但是他们能用在于实际情况下遇到反例的概率
狗的评价器就用了“被污染的”人类对局训练的，performance怎样你也看到了
人类的棋理总结相当于人肉的model，狗的评价model达到了和人类相当的水平，不代表
人类model就全错了，比如之前狗下出中国古定式的时候
【在 D*******r 的大作中提到】
: 我们现在说的是局面判断，这个当然得依据大量棋局的拆解了，搜索更着重于气，死活
: ，行棋次序的推算。
: 人类的定式棋理从已有的对局结果中来，人类棋手学习的这些定式棋理，又影响到人类
: 棋手对弈形成的棋谱，就像近亲繁殖一样，指望人从以往对局中总结出来的棋理来贴近
: 真正的行棋真理，那是缘木求鱼，因为你的样本本身就是被污染的，你怎么从这污染的
: 样本中得到正确的概率统计及理论总结？
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b***u
发帖数: 60 | 68 这个征子很有意思。不知到计算机怎么算得，为什么这么下。
围棋界发不发论文？这得有多少篇高质量论文呀。
【在 g*******t 的大作中提到】
: 机器狗根本没有大局观,黑47根本不知道有征子,
: 说机器狗有大局观, 天下都笑了,
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D*******r
发帖数: 2323 | 69 当然不是说绝对不污染的样本，但是人类自身棋谱被污染得也太严重了吧？而阿狗的样
本不但有专业棋手的棋谱，更有自己左右互搏的上千万局的局面，这个样本pool一是够
大，二是污染少。
【在 n******r 的大作中提到】
: 绝对不bias的样本从不存在，样本本身有一定的bias不影响得出有限制范围的
: knowledge或者model
: 牛顿定律被相对论推翻以后依然有效
: 就是那句老话，all models are wrong, but some are useful
: 理论上可以证明，所有机器学习出来的model都可以找到反例的样本，所以从绝对来说
: 所有model都是错的
: 但是他们能用在于实际情况下遇到反例的概率
: 狗的评价器就用了“被污染的”人类对局训练的，performance怎样你也看到了
: 人类的棋理总结相当于人肉的model，狗的评价model达到了和人类相当的水平，不代表
: 人类model就全错了，比如之前狗下出中国古定式的时候
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g******2
发帖数: 234 | |
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n******r
发帖数: 4455 | 71 你夸大了污染程度和对生成model的影响
如果人类对局如你所说bias太大，狗为什么先用人类对局训练而不是跳过直接来？
事实上人类对局训练出来的model已经有不错的表现，用Reinforce Learning是为了进
一步提高
而不是你说的人类对局总结出来的规律不值一提，应该全部推到重来
还有Reinforce Learning的一个问题就是容易同质化，能提高的level有限，和初始
model相关性大，这正好是你说的近亲繁殖的问题
【在 D*******r 的大作中提到】
: 当然不是说绝对不污染的样本，但是人类自身棋谱被污染得也太严重了吧？而阿狗的样
: 本不但有专业棋手的棋谱，更有自己左右互搏的上千万局的局面，这个样本pool一是够
: 大，二是污染少。
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m***s
发帖数: 113 | 72
非常赞同！！
【在 D*******r 的大作中提到】
: 我们都有经验，一个业五对业一时，业五的棋是没啥错误的，而业五碰上顶尖职业，那
: 棋就没法看了。
: 同样道理，阿狗把樊麾从一个职二的棋打成业五的棋，把李世石的棋从顶尖职九的棋打
: 成职业初段的棋，为啥？
: 所谓偏软，是因为你用强算不过它。研究室里反正站着说话不嫌腰疼，只要觉得复杂可
: 战的地方就说应该用强一战，他们的算路还不如李世石，更别说在七嘴八舌的嘈杂环境
: 下。真按他们不偏软的方案，早就崩了。
: 所谓跟着应，是因为你的形势判断不如它准，所以才会觉得它走的地方更大更紧要，不
: 跟着应损失更大。
: 即便如此，进入大官子阶段，在人类眼里棋局依然非常复杂难解，周睿羊被问此时愿持
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m***s
发帖数: 113 | 73
非常赞同！！
【在 D*******r 的大作中提到】
: 我们都有经验，一个业五对业一时，业五的棋是没啥错误的，而业五碰上顶尖职业，那
: 棋就没法看了。
: 同样道理，阿狗把樊麾从一个职二的棋打成业五的棋，把李世石的棋从顶尖职九的棋打
: 成职业初段的棋，为啥？
: 所谓偏软，是因为你用强算不过它。研究室里反正站着说话不嫌腰疼，只要觉得复杂可
: 战的地方就说应该用强一战，他们的算路还不如李世石，更别说在七嘴八舌的嘈杂环境
: 下。真按他们不偏软的方案，早就崩了。
: 所谓跟着应，是因为你的形势判断不如它准，所以才会觉得它走的地方更大更紧要，不
: 跟着应损失更大。
: 即便如此，进入大官子阶段，在人类眼里棋局依然非常复杂难解，周睿羊被问此时愿持
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D*******r
发帖数: 2323 | 74 夸大吗？下出专业棋谱专业棋手都是学习的当今公认的棋理，然后又让学棋的人根据这
些棋谱来总结棋理？
这就像告诉你按1+1等于3做题，然后拿这些题的答案让人总结1+1=？
【在 n******r 的大作中提到】
: 你夸大了污染程度和对生成model的影响
: 如果人类对局如你所说bias太大，狗为什么先用人类对局训练而不是跳过直接来？
: 事实上人类对局训练出来的model已经有不错的表现，用Reinforce Learning是为了进
: 一步提高
: 而不是你说的人类对局总结出来的规律不值一提，应该全部推到重来
: 还有Reinforce Learning的一个问题就是容易同质化，能提高的level有限，和初始
: model相关性大，这正好是你说的近亲繁殖的问题
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n******r
发帖数: 4455 | 75 没看到或者装没看到我就再贴一遍：
“如果人类对局如你所说bias太大，狗为什么先用人类对局训练而不是跳过直接来？
事实上人类对局训练出来的model已经有不错的表现，用Reinforce Learning是为了进
一步提高
而不是你说的人类对局总结出来的规律不值一提，应该全部推到重来”
【在 D*******r 的大作中提到】
: 夸大吗？下出专业棋谱专业棋手都是学习的当今公认的棋理，然后又让学棋的人根据这
: 些棋谱来总结棋理？
: 这就像告诉你按1+1等于3做题，然后拿这些题的答案让人总结1+1=？
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h***e
发帖数: 2823 | 76 赞！
这里谈棋的越来越少，谈哲学伦理阴谋道德的越来越多。再扯下去就是反Google反美帝
算不算中国人了。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 我们都有经验，一个业五对业一时，业五的棋是没啥错误的，而业五碰上顶尖职业，那
: 棋就没法看了。
: 同样道理，阿狗把樊麾从一个职二的棋打成业五的棋，把李世石的棋从顶尖职九的棋打
: 成职业初段的棋，为啥？
: 所谓偏软，是因为你用强算不过它。研究室里反正站着说话不嫌腰疼，只要觉得复杂可
: 战的地方就说应该用强一战，他们的算路还不如李世石，更别说在七嘴八舌的嘈杂环境
: 下。真按他们不偏软的方案，早就崩了。
: 所谓跟着应，是因为你的形势判断不如它准，所以才会觉得它走的地方更大更紧要，不
: 跟着应损失更大。
: 即便如此，进入大官子阶段，在人类眼里棋局依然非常复杂难解，周睿羊被问此时愿持
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D*******r
发帖数: 2323 | 77 先以人类的对局为基础是以人类总结的知识为基础，建立基础模型。否则完全从自己的
对弈开始，要试遍所有的combination，数据量太大。有了基础模型后，然后它通过自
我对局找outlier，用此发现有没有在基础模型漏算的招法。相当于拆解几十万个变化
图，人类棋手几个每天拆解几十万个变化图来纠正自己的认识？
即使是人类的专业棋谱，计算机也不是简单地吸收，它将十几万盘棋谱，三千多万局面
进行复盘分析，调整基础模型的认识，人类棋手哪个能做到复盘十万棋谱，对三千万个
局面拆解分析局面？
【在 n******r 的大作中提到】
: 没看到或者装没看到我就再贴一遍：
: “如果人类对局如你所说bias太大，狗为什么先用人类对局训练而不是跳过直接来？
: 事实上人类对局训练出来的model已经有不错的表现，用Reinforce Learning是为了进
: 一步提高
: 而不是你说的人类对局总结出来的规律不值一提，应该全部推到重来”
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r****y
发帖数: 26819 | 78 这么说alphago跟樊麾的棋谱你没去看。
【在 h*****2 的大作中提到】
: 存疑？我这辈子第一次见到业余初段以上的棋没有打劫的。
: 还好，提子还是允许的。
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r****y
发帖数: 26819 | 79 赞。就是这么回事。alphago让李世石每盘悔三步棋还能赢的可能性极大。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 我们都有经验，一个业五对业一时，业五的棋是没啥错误的，而业五碰上顶尖职业，那
: 棋就没法看了。
: 同样道理，阿狗把樊麾从一个职二的棋打成业五的棋，把李世石的棋从顶尖职九的棋打
: 成职业初段的棋，为啥？
: 所谓偏软，是因为你用强算不过它。研究室里反正站着说话不嫌腰疼，只要觉得复杂可
: 战的地方就说应该用强一战，他们的算路还不如李世石，更别说在七嘴八舌的嘈杂环境
: 下。真按他们不偏软的方案，早就崩了。
: 所谓跟着应，是因为你的形势判断不如它准，所以才会觉得它走的地方更大更紧要，不
: 跟着应损失更大。
: 即便如此，进入大官子阶段，在人类眼里棋局依然非常复杂难解，周睿羊被问此时愿持
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r****y
发帖数: 26819 | 80 不在于棋理对不对，而在于即使对上几步棋，也赢不下整个对局。计算力是王道，计算
机的计算力强是事实。
【在 l*******e 的大作中提到】
: 很多棋理还是有道理的吧，高手本来就总比低手算得远，算得准，机器只是渐近于最高
: 手水平而已。
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I********x
发帖数: 858 | 81 真能吹啊，不考虑局部能引导到最终局面？你这不过三体里的投降派思维罢了。
怖。
【在 D*******r 的大作中提到】
: 人类本来以为阿法狗最强的地方是局部计算，死活，和收官，现在隐隐发现，其实阿法
: 狗最强的地方是本来以为它最弱的地方，全局均衡以及形势判断。
: 想一想，每下一子都是做了全局判断后的应手，从不存在局部应手的对手，是多么恐怖。
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D*******r
发帖数: 2323 | 82 你对狗的算法就没了解，狗是根据从当前局面一直摆到终局的几十万种局面中的胜负比
例来判断当前局面的形式，而不是像人一样，估一个当前局面的形势来判断到终局可能
胜负的几率。
就像人类学一个定式，是根据这个定式完成以后是否两分来判断定式中每一手是不是可
以走向两分局势。大雪崩定式你只走三五手你怎么判断当前应手是不是两分？
【在 I********x 的大作中提到】
: 真能吹啊，不考虑局部能引导到最终局面？你这不过三体里的投降派思维罢了。
:
: 怖。
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