第四局 - Go版 - 未名存档

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Go版 - 第四局

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话题: 死记硬背话题: 第四局话题: alphago话题: 情况话题: 但是

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s***h
发帖数: 662

AlphaGo在第四局中出现的明显失误，正是我之前反复问但是从没有人回答过的东西。
我在以前的贴里面问到，局部棋形相似，但是全局配置不同，那么不能简单的把另外一个
局部的走法死记硬背过来。在这个前提下，如果要能算出最优解，必须要能够评估不同
的全局配置，这是如何做的呢？显然，AlphaGo有一定的评估能力。
Deepmind的人认为这是个偶然情况，是一个bug，我不赞同。昨天那个挖，跑死子，以及
官子中的挤被白尖在上边，这些都是必然会出现的死记硬背不work的情况。在有的局面
下，
那些棋可能都是机敏的好手。他们可以说这是一个特殊情况，可以另案处理。但是这样
的情
况一定会有千千万万个，所以。。。这是他们所采取的算法必然的局限性。这个程序虽
然达
到了较高的水平，但是我仍然认为，他只是简单的死记硬背而已。

H******u
发帖数: 332

不是死记硬背，
是漏算导致的evaluate出错，进而失败，
漏算是必然的，狗不可能算到所有情况，不可能对所有局面摆到终局，
漏算被人类抓住是偶然的，可能和夏令时有关，

一个
以及

【在 s***h 的大作中提到】

: AlphaGo在第四局中出现的明显失误，正是我之前反复问但是从没有人回答过的东西。
: 我在以前的贴里面问到，局部棋形相似，但是全局配置不同，那么不能简单的把另外一个
: 局部的走法死记硬背过来。在这个前提下，如果要能算出最优解，必须要能够评估不同
: 的全局配置，这是如何做的呢？显然，AlphaGo有一定的评估能力。
: Deepmind的人认为这是个偶然情况，是一个bug，我不赞同。昨天那个挖，跑死子，以及
: 官子中的挤被白尖在上边，这些都是必然会出现的死记硬背不work的情况。在有的局面
: 下，
: 那些棋可能都是机敏的好手。他们可以说这是一个特殊情况，可以另案处理。但是这样
: 的情
: 况一定会有千千万万个，所以。。。这是他们所采取的算法必然的局限性。这个程序虽

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