b*******8 发帖数: 37364 | 1 就是计算机认为的下一手跟人认识的不一样
错在给计算机输入的目标跟人想象的下围棋赢棋 错位了那么一点 不明显
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b*******8 发帖数: 37364 | 2 好比用计算去模拟现实 总有误差
有些误差是收敛的 有些是发散的
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【在 b*******8 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 就是计算机认为的下一手跟人认识的不一样 : 错在给计算机输入的目标跟人想象的下围棋赢棋 错位了那么一点 不明显 : ★ 发自iPhone App: ChineseWeb 11
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e*g 发帖数: 4981 | 3 这不就是bug换个说法
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b*******8 发帖数: 37364 | 4 虫子是具体代码的问题 可以纠正
我说的是根本的模型描述的问题 解决难度很大
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h***i 发帖数: 3844 | 5 难度不大 如果允许alphago实时更新 那可以补上的
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b*******8 发帖数: 37364 | 6 如果是模型问题 如那个文章说的图片欺骗电脑 就很麻烦 弄不好无解
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o*****p 发帖数: 2977 | 7 人也一样啊。图上画个半圆,索男就有心理反应出现。基本无解。
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n******r 发帖数: 4455 | 8 围棋是discrete model,你说怎么个错位法
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s***u 发帖数: 80 | 9 你说的很深刻,
我同意你的看法,尽管他们看不懂。:D
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c*****d 发帖数: 527 | 10 如果数学模型出问题了,整个算法要推倒重来的
【在 h***i 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 难度不大 如果允许alphago实时更新 那可以补上的
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e*g 发帖数: 4981 | 11 可以把一些明显不对的局部走法砍掉,比如那个立。
【在 c*****d 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 如果数学模型出问题了,整个算法要推倒重来的
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k*l 发帖数: 2574 | 12 预测对手要下的棋然后应招和真实对手要下的棋然后应招,这个偏离
如果对杀和劫争,要算很多步,算不过来就自杀了
这是悬崖式奔溃啊,要能够decay gracefully的话,当时也不是没有机会 |
d*********8 发帖数: 2192 | 13 请用算法定义什么是不对 更不要说什么是明显了
【在 e*g 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 可以把一些明显不对的局部走法砍掉,比如那个立。
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b*******8 发帖数: 37364 | 14 关键是把这个目标变成精确的数学模型,不能偏一点点。
人说的赢棋,其实是个模糊说法,李昌镐有李昌镐的理解,李世石有李世石的理解。有
些人赢了还要猛打,有些人赢了退让保证赢一点。
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b*******8 发帖数: 37364 | 15 就是以前讨论的他的顶在哪里,可能已经探测到了
要想继续提高,必须推倒
【在 c*****d 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 如果数学模型出问题了,整个算法要推倒重来的
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b*******8 发帖数: 37364 | 16 如果是围棋之神,整个分支树全算清了,那数学模型很明确,不会有任何不吻合
问题是计算机也算不清,就跟人一样,要告诉他到底怎样认为是可以赢棋,这样就存在
各种模糊的赢棋目标
【在 b*******8 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 关键是把这个目标变成精确的数学模型,不能偏一点点。 : 人说的赢棋,其实是个模糊说法,李昌镐有李昌镐的理解,李世石有李世石的理解。有 : 些人赢了还要猛打,有些人赢了退让保证赢一点。
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g*k 发帖数: 1797 | 17 所有data driven models都有overfit的可能,就是只对目前的数据有很好的拟合性,
换一套数据就完全不能拟合了。李早就应该找学计算机的和学统计的好好商量下,找到
计算机的弱点。
自然如果大家怪招都出完了,大概是再无可能击败电脑的了。 |
b*******8 发帖数: 37364 | 18 这个就是那个文章的意思,人对图片识别也有错觉,但人的错别集合跟电脑的不一样
下围棋也是一样。任何水平的人类棋手,都有一定的局面,茫然无措,完全不知道怎么
应对了,只能凭感觉下一手。
但如同那篇文章说的那样,下围棋是在人的主场,要按照人理解的来判断好坏,所以这
一点人有巨大优势。其实昨天电脑后面胡来,按电脑主场,还觉得搅局尽了最大努力呢
!反过来第三盘铁输的局面,小李乱掏,我们觉得是按照人类理解的最复杂的方式搅局
,电脑可能反而觉得很简单,就像我们感觉第四局面电脑乱搅和一样。
【在 o*****p 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 人也一样啊。图上画个半圆,索男就有心理反应出现。基本无解。
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e*g 发帖数: 4981 | 19 下围棋怎么会在人的主场
【在 b*******8 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 这个就是那个文章的意思,人对图片识别也有错觉,但人的错别集合跟电脑的不一样 : 下围棋也是一样。任何水平的人类棋手,都有一定的局面,茫然无措,完全不知道怎么 : 应对了,只能凭感觉下一手。 : 但如同那篇文章说的那样,下围棋是在人的主场,要按照人理解的来判断好坏,所以这 : 一点人有巨大优势。其实昨天电脑后面胡来,按电脑主场,还觉得搅局尽了最大努力呢 : !反过来第三盘铁输的局面,小李乱掏,我们觉得是按照人类理解的最复杂的方式搅局 : ,电脑可能反而觉得很简单,就像我们感觉第四局面电脑乱搅和一样。
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b*******8 发帖数: 37364 | 20 你看了那个文章吗?
【在 e*g 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 下围棋怎么会在人的主场
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e*g 发帖数: 4981 | 21 图像识别是基于人脑主观判断的
围棋里哪儿有主观成分
【在 b*******8 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 你看了那个文章吗?
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M****o 发帖数: 4860 | 22 你知道啥是数学模型吗?
一个perfect information discrete game,怎么就和现实不符合?
【在 b*******8 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 就是计算机认为的下一手跟人认识的不一样 : 错在给计算机输入的目标跟人想象的下围棋赢棋 错位了那么一点 不明显 : ★ 发自iPhone App: ChineseWeb 11
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b*******8 发帖数: 37364 | 23 主场指的是评价结果。小李前三局后面输定了还在奋斗,被人类认为是在尽最大努力搅
局精神可嘉,而电脑第四局的搅局被认为是弱智崩溃。实际上在电脑主场观战的狗狗们
,会觉得第三局后面小李搅局的非常弱智,就像我们觉得电脑搅局很弱智一样。观战的
狗狗觉得第四局搅局尽了最大努力,是对手最容易出错的方式,值得脱帽致敬。
两种截然不同的评价,是因为模型训练集完全不同。
【在 e*g 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 图像识别是基于人脑主观判断的 : 围棋里哪儿有主观成分
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e*g 发帖数: 4981 | 24 都是弱智搅局,也还是可以客观评价的。
比如人类的弱智错误可能要算十步才能算出来,电脑的弱智错误明显两步就算出来了。
而且现在没有证据说电脑犯的大错就一定是compatible它的“思维方法”。也许就是单
纯的bug。
【在 b*******8 的大作中提到】![](/moin_static193/solenoid/img/up.png) : 主场指的是评价结果。小李前三局后面输定了还在奋斗,被人类认为是在尽最大努力搅 : 局精神可嘉,而电脑第四局的搅局被认为是弱智崩溃。实际上在电脑主场观战的狗狗们 : ,会觉得第三局后面小李搅局的非常弱智,就像我们觉得电脑搅局很弱智一样。观战的 : 狗狗觉得第四局搅局尽了最大努力,是对手最容易出错的方式,值得脱帽致敬。 : 两种截然不同的评价,是因为模型训练集完全不同。
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