七七三 wrote:
這個重點是你說的論...(恕刪)
這些演算法的論文在2~3年前就公開發表過了
我也知道李世石是在試探電腦的弱點
但是這和電腦知不知道李世石的弱點基本上沒有直接關係
電腦只能透過演算法去模擬人下棋的風格
但是電腦並沒辦法去做到針對特定人的思路去思考要怎麼做
其實電腦的棋力的進化原理並不複雜
我在看論文說明的時候有提到一個簡單的舉例
電腦A和電腦B要進行模擬對弈
這時候在所有一切紀錄都是空白的階段時
不管A或B要下子的位置就是透過完全隨機的機率來下每一子
那麼從頭到尾都隨機的話，到最後總會有一個勝負出來
這時候如果A獲勝的話，就是用A的落仔方式建立第一套棋譜
如果是B獲勝的話就是用B的落子方式建立一套棋譜
之後再針對這個第一套再重複模擬隨機的棋局
到最後就會有一個最初步最有效率落子規律
也就建立出了一套基礎的棋風出來
而每模擬過一次，針對每個局勢的判斷要優先下的位置就會越精確
在這越精確的優先選擇落子點再做更深入的計算的話就能得到幾個候選點
再從這些候選的位置去評估勝負機率，取勝率高的點出來落子
而為了加快這個學習的速度，所以一開始就拿現有棋譜輸入電腦來做基礎
從這些基礎來看
就像工程師說的，李世石的棋譜對於電腦基本棋風影響並不大
簡單的說
如果電腦這樣子模擬一盤棋的時間是0.01秒的話
1分鐘的思考時間就可以6000盤隨機的棋路出來
如果說沒有建立一個基本的優先計算的點的話
電腦就來不及算，這時候就會就現有估算的位置去下機率最高的點
這就是第四盤電腦失常的可能原因
可能被李世石抓到了電腦沒在棋譜當中建立過的那個局勢
所以變成沒辦法有效的抓出優先運算的落子點然後就崩盤了
而當中電腦運算上主要的盲點在於
如果對手很強，每次都會從最有利的落子點去考慮時
電腦也都預設對手都是這樣子下時
這時候就是比誰的考慮層面深入
但是當電腦遇到了忽然被下一手模稜兩可的落子時
可能會因為沒遇過，而必須重頭計算時這時候就會出問題了
第四盤應該是剛好被李世石剛好抓了這個空所以就崩了
而在第五盤就能做到幾乎不分軒輊
其實要是再多下幾盤如果AI沒有被調整的話，應該電腦就會被征服了
而李世石說電腦不擅長執黑子，應該也跟電腦的棋風有關係
比起下一子能夠有70%拿10目30%被反超5目的情況
電腦會更喜歡下90%拿下3目10%沒變化的棋
在這種思維下，執黑子不管怎樣就是要貼7目半的情況
就很自然的會成為了一個弱點了
