M*T
发帖数: 123 | 1 假设机器能够遍历所有情况，那么胜率90%，大概含义是说这一手之后，
对方所有的应对中，90%的走法是会输棋，仅有10%的走法会赢。
这乍看之下会觉得很有利啊，可实际上真的很有利吗？
在那些90%会输的应对里，很大一部分都是乱七八糟、攻防不顾、
甚至悍然送死都有的走法吧？对于人工智能可能没太大区别，
可对于一个职业棋手，尤其是顶尖棋手来说，那些随机胡来的走法
大部分几乎根本就不再考虑范围之内的吧？他花时间长考的，
就算有偏差，也基本上可以说，是非常接近那10%的走法范围的。
那么实际上，这个胜率就不过只是统计意义了。面对一个顶尖棋手，
即便他只能想到那10%的走法中的一半（5%），但是能剔除了大部分
胡来手段（90%-89%=1%），那么对机器来说，真实的胜率其实只有20%！ |
a****o
发帖数: 6612 | 2 因为围棋没有和棋，机器能够遍历所有情况的情况下，内部计算的胜率要么是100%，要
么是0%。
当然，还存在一个输赢多少的问题。
【在 M*T 的大作中提到】
: 假设机器能够遍历所有情况，那么胜率90%，大概含义是说这一手之后，
: 对方所有的应对中，90%的走法是会输棋，仅有10%的走法会赢。
: 这乍看之下会觉得很有利啊，可实际上真的很有利吗？
: 在那些90%会输的应对里，很大一部分都是乱七八糟、攻防不顾、
: 甚至悍然送死都有的走法吧？对于人工智能可能没太大区别，
: 可对于一个职业棋手，尤其是顶尖棋手来说，那些随机胡来的走法
: 大部分几乎根本就不再考虑范围之内的吧？他花时间长考的，
: 就算有偏差，也基本上可以说，是非常接近那10%的走法范围的。
: 那么实际上，这个胜率就不过只是统计意义了。面对一个顶尖棋手，
: 即便他只能想到那10%的走法中的一半（5%），但是能剔除了大部分
|
a****o
发帖数: 6612 | 3 之所以用胜率，是因为无法遍历所有情况，对没有走过的棋只是做了一个胜率的估计。
【在 M*T 的大作中提到】
: 假设机器能够遍历所有情况，那么胜率90%，大概含义是说这一手之后，
: 对方所有的应对中，90%的走法是会输棋，仅有10%的走法会赢。
: 这乍看之下会觉得很有利啊，可实际上真的很有利吗？
: 在那些90%会输的应对里，很大一部分都是乱七八糟、攻防不顾、
: 甚至悍然送死都有的走法吧？对于人工智能可能没太大区别，
: 可对于一个职业棋手，尤其是顶尖棋手来说，那些随机胡来的走法
: 大部分几乎根本就不再考虑范围之内的吧？他花时间长考的，
: 就算有偏差，也基本上可以说，是非常接近那10%的走法范围的。
: 那么实际上，这个胜率就不过只是统计意义了。面对一个顶尖棋手，
: 即便他只能想到那10%的走法中的一半（5%），但是能剔除了大部分
|
M*T
发帖数: 123 | 4
我上面是简化了。实际胜率是综合平均值。详细说个我的理解吧（仍旧是超级简化版）。
围棋从第一步开始，有361种走法，第二步有360，第三步359……排除提子的话（不排除
就太复杂了，毕竟不是写论文），到最后摆满棋盘，总共有361！（阶乘）种途径。
这些天文数字的各种途径终了，肯定有胜有负。将结果全部标出来，然后顺着这棵树往
回汇总。
例如向上汇总到第100手时的某一个节点，以下那些分支途径里，最后输赢结果的比率
是1：4，那么就说这一手的胜率是80%。
人类棋手，尤其是顶尖棋手，应该能够凭经验主动找出比较接近赢棋结果的那些途径，
而不是像人工智能那样全部考虑一遍。所以说这种胜率的计算对人类选手不适用，太
bias了。
【在 a****o 的大作中提到】
: 因为围棋没有和棋，机器能够遍历所有情况的情况下，内部计算的胜率要么是100%，要
: 么是0%。
: 当然，还存在一个输赢多少的问题。
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a****o
发帖数: 6612 | 5 官子阶段有可能能遍历。
）。
排除
【在 M*T 的大作中提到】
:
: 我上面是简化了。实际胜率是综合平均值。详细说个我的理解吧（仍旧是超级简化版）。
: 围棋从第一步开始，有361种走法，第二步有360，第三步359……排除提子的话（不排除
: 就太复杂了，毕竟不是写论文），到最后摆满棋盘，总共有361！（阶乘）种途径。
: 这些天文数字的各种途径终了，肯定有胜有负。将结果全部标出来，然后顺着这棵树往
: 回汇总。
: 例如向上汇总到第100手时的某一个节点，以下那些分支途径里，最后输赢结果的比率
: 是1：4，那么就说这一手的胜率是80%。
: 人类棋手，尤其是顶尖棋手，应该能够凭经验主动找出比较接近赢棋结果的那些途径，
: 而不是像人工智能那样全部考虑一遍。所以说这种胜率的计算对人类选手不适用，太
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h*h
发帖数: 27852 | 6 怀疑
狗有官子概念吗
【在 a****o 的大作中提到】
: 官子阶段有可能能遍历。
:
: ）。
: 排除
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b*******8
发帖数: 37364 | 7 楼主说的对，10%里面可能含有必然赢棋的套路，其实该下10%。
对很多死活题，如果靠统计而不算到底的话，根本就下不出那个唯一正解路径。整盘棋
在围棋上帝眼里就是一个算清的死活题，没啥概率不概率的，赢棋的最正确下法，可能
藏在你认为的小概率选点后面。 |
D***s
发帖数: 5613 | 8 围棋其实有和棋的，实战中有三劫循环结果和了。好像是古力和李世石下的？
[在 MKT (market) 的大作中提到：]
：
：假设机器能够遍历所有情况，那么胜率90%，大概含义是说这一手之后，
：........... |
a*****g
发帖数: 19398 | 9 三劫问题，都是后来人为规定的。
追本溯源，坚持每个局面就是个时间的 moment，不可以重复倒流，
这样就不存在三劫的问题。
【在 D***s 的大作中提到】
: 围棋其实有和棋的，实战中有三劫循环结果和了。好像是古力和李世石下的？
: [在 MKT (market) 的大作中提到：]
: ：
: ：假设机器能够遍历所有情况，那么胜率90%，大概含义是说这一手之后，
: ：...........
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z****g
发帖数: 2497 | 10 你这个假设就不对，因为不可能找到必赢的套路，除非到盘尾。
估计阿法狗只能搜索有限的步数，这是由围棋的尺寸和现有的计算能力决定的，除非计
算机的计算能力有指数级的提高，这个缺陷无解。因为分布式计算也有天花板，1000台
，一万台并行可以实现，再往上呢？
【在 b*******8 的大作中提到】
: 楼主说的对，10%里面可能含有必然赢棋的套路，其实该下10%。
: 对很多死活题，如果靠统计而不算到底的话，根本就下不出那个唯一正解路径。整盘棋
: 在围棋上帝眼里就是一个算清的死活题，没啥概率不概率的，赢棋的最正确下法，可能
: 藏在你认为的小概率选点后面。
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D*******r
发帖数: 2323 | 11 “胜率”只是用来做形势判断，而不是用来确定行棋持续的。
我原来举国一个例子，假设你现在局面还落后半目，现在还剩三手棋，一个先手一目，
一个后手两目，一个后手三目。那么，先手一目这手棋的胜率就是50%，而另外两个后
手棋的胜率是0%。
阿狗下棋，它其实是在和自己下棋，它不知道对面坐的是李世石，还是樊麾，还是一个
18K，它能做的只能是尽量把对方的胜利可能性在概率机会上尽量减少。即使对方是顶
尖高手，总能走到10%的可能胜利的走法，阿狗它自己又要从这剩余的10%的走法中找到
自己胜率最高的可能性。所以整个对局过程，就是在比谁能够每步都是选在胜率多的那
一边。
存不存在一手，从当前到终局90%的终局都是输，只有10%的终局会赢，但这手却是如果
双方都以完全正确的应手进行，这手是绝对胜利的一手？数学告诉我们，不存在。
【在 M*T 的大作中提到】
: 假设机器能够遍历所有情况，那么胜率90%，大概含义是说这一手之后，
: 对方所有的应对中，90%的走法是会输棋，仅有10%的走法会赢。
: 这乍看之下会觉得很有利啊，可实际上真的很有利吗？
: 在那些90%会输的应对里，很大一部分都是乱七八糟、攻防不顾、
: 甚至悍然送死都有的走法吧？对于人工智能可能没太大区别，
: 可对于一个职业棋手，尤其是顶尖棋手来说，那些随机胡来的走法
: 大部分几乎根本就不再考虑范围之内的吧？他花时间长考的，
: 就算有偏差，也基本上可以说，是非常接近那10%的走法范围的。
: 那么实际上，这个胜率就不过只是统计意义了。面对一个顶尖棋手，
: 即便他只能想到那10%的走法中的一半（5%），但是能剔除了大部分
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n*****t
发帖数: 22014 | 12 你这胜率计算也是服了 。。。。
【在 D*******r 的大作中提到】
: “胜率”只是用来做形势判断，而不是用来确定行棋持续的。
: 我原来举国一个例子，假设你现在局面还落后半目，现在还剩三手棋，一个先手一目，
: 一个后手两目，一个后手三目。那么，先手一目这手棋的胜率就是50%，而另外两个后
: 手棋的胜率是0%。
: 阿狗下棋，它其实是在和自己下棋，它不知道对面坐的是李世石，还是樊麾，还是一个
: 18K，它能做的只能是尽量把对方的胜利可能性在概率机会上尽量减少。即使对方是顶
: 尖高手，总能走到10%的可能胜利的走法，阿狗它自己又要从这剩余的10%的走法中找到
: 自己胜率最高的可能性。所以整个对局过程，就是在比谁能够每步都是选在胜率多的那
: 一边。
: 存不存在一手，从当前到终局90%的终局都是输，只有10%的终局会赢，但这手却是如果
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k*****e
发帖数: 22013 | 13 判断胜率不是随机乱走，
而是根据已有棋谱判断出来的高概率落子点，
阿法狗有个快速走子系统就是干这个的，
走子的水平相当于业余段位。
也就是说，让业余段位的人走1000盘，
然后在这个基础上估计胜率。
但是，我也无法解释在一路立是怎么走出来的。
初学的傻瓜也不会这么走吧。
【在 M*T 的大作中提到】
: 假设机器能够遍历所有情况，那么胜率90%，大概含义是说这一手之后，
: 对方所有的应对中，90%的走法是会输棋，仅有10%的走法会赢。
: 这乍看之下会觉得很有利啊，可实际上真的很有利吗？
: 在那些90%会输的应对里，很大一部分都是乱七八糟、攻防不顾、
: 甚至悍然送死都有的走法吧？对于人工智能可能没太大区别，
: 可对于一个职业棋手，尤其是顶尖棋手来说，那些随机胡来的走法
: 大部分几乎根本就不再考虑范围之内的吧？他花时间长考的，
: 就算有偏差，也基本上可以说，是非常接近那10%的走法范围的。
: 那么实际上，这个胜率就不过只是统计意义了。面对一个顶尖棋手，
: 即便他只能想到那10%的走法中的一半（5%），但是能剔除了大部分
|
n*****t
发帖数: 22014 | 14 我估计类似人类打将，算不清或者极端落后的时候，通过落子减少盘面的复杂程度
【在 k*****e 的大作中提到】
: 判断胜率不是随机乱走，
: 而是根据已有棋谱判断出来的高概率落子点，
: 阿法狗有个快速走子系统就是干这个的，
: 走子的水平相当于业余段位。
: 也就是说，让业余段位的人走1000盘，
: 然后在这个基础上估计胜率。
: 但是，我也无法解释在一路立是怎么走出来的。
: 初学的傻瓜也不会这么走吧。
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M*T
发帖数: 123 | 15
嗯，是的。这样对顶尖棋手还是会过于乐观，不过应该靠谱多了。
【在 k*****e 的大作中提到】
: 判断胜率不是随机乱走，
: 而是根据已有棋谱判断出来的高概率落子点，
: 阿法狗有个快速走子系统就是干这个的，
: 走子的水平相当于业余段位。
: 也就是说，让业余段位的人走1000盘，
: 然后在这个基础上估计胜率。
: 但是，我也无法解释在一路立是怎么走出来的。
: 初学的傻瓜也不会这么走吧。
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b*******8
发帖数: 37364 | 16 我的哪个假设不对？
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 11
【在 z****g 的大作中提到】
: 你这个假设就不对，因为不可能找到必赢的套路，除非到盘尾。
: 估计阿法狗只能搜索有限的步数，这是由围棋的尺寸和现有的计算能力决定的，除非计
: 算机的计算能力有指数级的提高，这个缺陷无解。因为分布式计算也有天花板，1000台
: ，一万台并行可以实现，再往上呢？
|
s******n
发帖数: 6806 | 17 胜率可能是狗左右互搏做的估算。也就是说这个胜率至少是面对顶级高手时的结果，不
会有你说的那些很烂的走法。 |
M*T
发帖数: 123 | 18 第五局右下的大勺子，很像是胜率的误区。
被黑棋打死，只有一种走法。
而其他狗狗评估的走法可能存有好几种，
（例如9种）。
于是走这个大勺子的“胜率”很高了。（90%) |
b*******8
发帖数: 37364 | 19 就是这个误区。应该把无效分支去掉后估计概率。有些渣滓参与投票，搞乱了局面。
【在 M*T 的大作中提到】
: 第五局右下的大勺子，很像是胜率的误区。
: 被黑棋打死，只有一种走法。
: 而其他狗狗评估的走法可能存有好几种，
: （例如9种）。
: 于是走这个大勺子的“胜率”很高了。（90%)
|
r******i
发帖数: 1445 | 20
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~不完全是这样。alphago给走
法加权了的。也就是说即使是alphago认为的“好手”也有90%会输。
【在 M*T 的大作中提到】
: 假设机器能够遍历所有情况，那么胜率90%，大概含义是说这一手之后，
: 对方所有的应对中，90%的走法是会输棋，仅有10%的走法会赢。
: 这乍看之下会觉得很有利啊，可实际上真的很有利吗？
: 在那些90%会输的应对里，很大一部分都是乱七八糟、攻防不顾、
: 甚至悍然送死都有的走法吧？对于人工智能可能没太大区别，
: 可对于一个职业棋手，尤其是顶尖棋手来说，那些随机胡来的走法
: 大部分几乎根本就不再考虑范围之内的吧？他花时间长考的，
: 就算有偏差，也基本上可以说，是非常接近那10%的走法范围的。
: 那么实际上，这个胜率就不过只是统计意义了。面对一个顶尖棋手，
: 即便他只能想到那10%的走法中的一半（5%），但是能剔除了大部分
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r******i
发帖数: 1445 | 21 好像应氏规则是这样的？
http://senseis.xmp.net/?IngKoRule
【在 a*****g 的大作中提到】
: 三劫问题，都是后来人为规定的。
: 追本溯源，坚持每个局面就是个时间的 moment，不可以重复倒流，
: 这样就不存在三劫的问题。
|
m**c
发帖数: 7349 | 22
你先假设机器可以遍历，然后引用了阿发狗的思路。这就有点问题了。
阿发狗思路的前提就是假设机器不能遍历。Nature那篇paper上来就说
"In large games,such as chess and especially Go, eexhaustive search is
infeasible"。然后阿法据此步步优化。
回头来看，假如可以遍历，再假如是两台机器都遍历，我估计每一步都差不多50%,都在
阳光之下了。这跟掷硬币没啥区别了嘛。
【在 M*T 的大作中提到】
: 假设机器能够遍历所有情况，那么胜率90%，大概含义是说这一手之后，
: 对方所有的应对中，90%的走法是会输棋，仅有10%的走法会赢。
: 这乍看之下会觉得很有利啊，可实际上真的很有利吗？
: 在那些90%会输的应对里，很大一部分都是乱七八糟、攻防不顾、
: 甚至悍然送死都有的走法吧？对于人工智能可能没太大区别，
: 可对于一个职业棋手，尤其是顶尖棋手来说，那些随机胡来的走法
: 大部分几乎根本就不再考虑范围之内的吧？他花时间长考的，
: 就算有偏差，也基本上可以说，是非常接近那10%的走法范围的。
: 那么实际上，这个胜率就不过只是统计意义了。面对一个顶尖棋手，
: 即便他只能想到那10%的走法中的一半（5%），但是能剔除了大部分
|
t******l
发帖数: 10908 | 23 全局优化算法基本不能穷举遍历的，那句其实是灌 paper 的套话，凑字数。
【在 m**c 的大作中提到】
:
: 你先假设机器可以遍历，然后引用了阿发狗的思路。这就有点问题了。
: 阿发狗思路的前提就是假设机器不能遍历。Nature那篇paper上来就说
: "In large games,such as chess and especially Go, eexhaustive search is
: infeasible"。然后阿法据此步步优化。
: 回头来看，假如可以遍历，再假如是两台机器都遍历，我估计每一步都差不多50%,都在
: 阳光之下了。这跟掷硬币没啥区别了嘛。
|
M*T
发帖数: 123 | 24
可以修改一下，两条：
一、模拟深度有限，例如只能算30步。
二、不以全局输赢决定，而是用盘面数目的方式。
（当然数目在开局阶段近似于玩笑，但从中局开始，越往后还是越靠谱的。）
就优选出的各个着法算深30步，判断那之后的盘面目数比，然后树形回溯汇总。
这个当然模糊，不过在量子计算机之前，也只能这么凑合了吧。。。
【在 m**c 的大作中提到】
:
: 你先假设机器可以遍历，然后引用了阿发狗的思路。这就有点问题了。
: 阿发狗思路的前提就是假设机器不能遍历。Nature那篇paper上来就说
: "In large games,such as chess and especially Go, eexhaustive search is
: infeasible"。然后阿法据此步步优化。
: 回头来看，假如可以遍历，再假如是两台机器都遍历，我估计每一步都差不多50%,都在
: 阳光之下了。这跟掷硬币没啥区别了嘛。
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B****n
发帖数: 11290 | 25 要換個思維 對它而言 能夠遍歷的就可算是官子 呵呵
【在 h*h 的大作中提到】
: 怀疑
: 狗有官子概念吗
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n*****t
发帖数: 22014 | 26 开局的时候盘面有十几数十个可能选点，估计每个分支顶多算十来手吧。当然，选用大
型定势不见得便宜，一步步走下去可能都是一本道。倒是应该考虑左右呼应配合之类，
越是算不清的电脑越抓瞎。
【在 M*T 的大作中提到】
:
: 可以修改一下，两条：
: 一、模拟深度有限，例如只能算30步。
: 二、不以全局输赢决定，而是用盘面数目的方式。
: （当然数目在开局阶段近似于玩笑，但从中局开始，越往后还是越靠谱的。）
: 就优选出的各个着法算深30步，判断那之后的盘面目数比，然后树形回溯汇总。
: 这个当然模糊，不过在量子计算机之前，也只能这么凑合了吧。。。
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t*n
发帖数: 14458 | 27 中国规则下也不可能出现所谓三劫无胜负
"第六条 禁止全局同形再现"
【在 r******i 的大作中提到】
: 好像应氏规则是这样的？
: http://senseis.xmp.net/?IngKoRule
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