m*****t
发帖数: 16663 | 1 纯属训练型的竞技体育。
每个人的练习，都是不断的看棋谱，剽窃前人思路。
计算机搞这个，当然更拿手。 |
e*g
发帖数: 4981 | 2 可以这么比。
随机出一个前所未闻的棋类规则，然后给很短的时间，比如几个小时或者几天。
然后比一下不同的人类个体，和不同的电脑个体谁下这个新棋厉害。 |
m*****t
发帖数: 16663 | 3 有固定规则的计算机都可以更厉害。
我上次讨论就说过，最简单就是穷尽法找解，只要有固定逻辑结构的game，计算机就可
以运算。
围棋根本不是就比其他棋牛逼，而是计算量更大而已。
我强烈不认为这是挑战“人类智能”，人类的智能远远不止运算能力，棋类是人类智能
运用极小的一块，其实是竞技体育。
人类搞了一套测智商的方式，计算机可以去测一下，就知道跟真人能差多远了。
【在 e*g 的大作中提到】
: 可以这么比。
: 随机出一个前所未闻的棋类规则，然后给很短的时间，比如几个小时或者几天。
: 然后比一下不同的人类个体，和不同的电脑个体谁下这个新棋厉害。
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e*g
发帖数: 4981 | 4 那就不能叫剽窃了。
测智商方式很多，你可以举例。
【在 m*****t 的大作中提到】
: 有固定规则的计算机都可以更厉害。
: 我上次讨论就说过，最简单就是穷尽法找解，只要有固定逻辑结构的game，计算机就可
: 以运算。
: 围棋根本不是就比其他棋牛逼，而是计算量更大而已。
: 我强烈不认为这是挑战“人类智能”，人类的智能远远不止运算能力，棋类是人类智能
: 运用极小的一块，其实是竞技体育。
: 人类搞了一套测智商的方式，计算机可以去测一下，就知道跟真人能差多远了。
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c*****t
发帖数: 10738 | 5 为什么以前把围棋当作人工智能的holy trail, 就是因为计算量大到穷举完全不可能。
这次AlphaGo比以前围棋程序牛的地方，不是用的电脑资源多，而是算法的进步，可以
说模拟了人对棋盘的局面感。
【在 m*****t 的大作中提到】
: 有固定规则的计算机都可以更厉害。
: 我上次讨论就说过，最简单就是穷尽法找解，只要有固定逻辑结构的game，计算机就可
: 以运算。
: 围棋根本不是就比其他棋牛逼，而是计算量更大而已。
: 我强烈不认为这是挑战“人类智能”，人类的智能远远不止运算能力，棋类是人类智能
: 运用极小的一块，其实是竞技体育。
: 人类搞了一套测智商的方式，计算机可以去测一下，就知道跟真人能差多远了。
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N*****m
发帖数: 42603 | 6 这个是Deeplearning擅长的地方
【在 c*****t 的大作中提到】
: 为什么以前把围棋当作人工智能的holy trail, 就是因为计算量大到穷举完全不可能。
: 这次AlphaGo比以前围棋程序牛的地方，不是用的电脑资源多，而是算法的进步，可以
: 说模拟了人对棋盘的局面感。
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m*****t
发帖数: 16663 | 7 还是硬件限制而已。
所谓的算法进步，我认为更多的在于处理棋谱。
棋类都有不少棋谱，这是我认为它其实是竞技体育的关键，因为技能完全可以通过重复
训练获得，一个熟读各种棋谱的傻子，也可以去下棋。
【在 c*****t 的大作中提到】
: 为什么以前把围棋当作人工智能的holy trail, 就是因为计算量大到穷举完全不可能。
: 这次AlphaGo比以前围棋程序牛的地方，不是用的电脑资源多，而是算法的进步，可以
: 说模拟了人对棋盘的局面感。
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