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
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 11 |
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
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 11
【在 b*******8 的大作中提到】
: 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
|
e*g
发帖数: 4981 | 3 这不就是bug换个说法
【在 b*******8 的大作中提到】
: 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
|
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
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 11
【在 e*g 的大作中提到】
: 这不就是bug换个说法
|
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
【在 b*******8 的大作中提到】
: 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
:
: ★ 发自iPhone App: ChineseWeb 11
|
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
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 11
【在 h***i 的大作中提到】
: 难度不大 如果允许alphago实时更新 那可以补上的
|
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。
【在 b*******8 的大作中提到】
: 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
:
: ★ 发自iPhone App: ChineseWeb 11
|
n******r
发帖数: 4455 | 8 围棋是discrete model，你说怎么个错位法
【在 b*******8 的大作中提到】
: 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
|
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
【在 b*******8 的大作中提到】
: 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
|
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】
: 难度不大 如果允许alphago实时更新 那可以补上的
|
|
|
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】
: 如果数学模型出问题了，整个算法要推倒重来的
|
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】
: 可以把一些明显不对的局部走法砍掉，比如那个立。
|
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。
【在 n******r 的大作中提到】
: 围棋是discrete model，你说怎么个错位法
|
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】
: 如果数学模型出问题了，整个算法要推倒重来的
|
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】
: 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。
|
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】
: 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。
|
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】
: 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。
|
b*******8
发帖数: 37364 | 20 你看了那个文章吗？
【在 e*g 的大作中提到】
: 下围棋怎么会在人的主场
|
|
|
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】
: 你看了那个文章吗？
|
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】
: 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
|
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】
: 图像识别是基于人脑主观判断的
: 围棋里哪儿有主观成分
|
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】
: 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。
|
