TA的每日心情 | 郁闷 2022-6-19 00:00 |
|---|
签到天数: 2264 天 [LV.Master]无
|
本帖最后由 煮酒正熟 于 2016-3-10 22:00 编辑
0 I7 y% e2 q L6 r6 j' F删除失败 发表于 2016-3-10 20:36
6 ]; j6 | E# I4 Q. Y您的回复让我有了一个想法,
7 G0 t$ w2 U, p3 ^. o% t: O1 U6 Q# n# w3 U3 R9 L
阿法狗的深度学习神经网络是不是可以理解为回归分析,基础数据是人类的棋谱 ... # Y! M( M4 h) F/ y( _/ w) H
$ ^, V O2 I! [3 o$ n
阿法狗到底是怎么回事,我也不十分清楚,只根据我的猜测胡乱说两句吧。+ a% a' o1 C' ]# [$ S+ {& k- p! O
传统棋类AI的基础是蒙特卡洛树型搜索 (Monte Carlo Tree Search). 阿法狗自然也有这个。但这个是很低级的计算方法,不是高级算法。阿法狗算法里面的高级部分是价值网络和政策网络,这两个东西合在一起,就是要模仿人类棋手的“棋感"。价值网络和政策网络负责掌控宏观形势,基于对宏观形势的研判,指挥蒙特卡洛做有限的树型搜索。注意有限两个字。如果没有价值网络和政策网络的宏观指导,光靠蒙特卡洛树型搜索去下棋,以围棋10的170次方的近乎无限种的应对方式,阿法狗一步棋会下到地老天荒。3 w# u9 \3 f1 I a! K* F1 o
8 E+ G" K4 r, p5 K价值网络和政策网络的技术基础,是很高端的所谓深度神经网络技术。这个俺不懂,就不乱说了。# u/ d" M* [9 p8 j9 v
, k' p; O4 P6 Q+ Q+ T
说到底,阿法狗之所以下起棋来比较像人,就是因为它有着相当复杂精妙的价值网络和政策网络。它在实战中的应对之所以屡屡技高一筹,得益于大数据时代的软硬件(比如cloud computing,你说它是硬件还是软件?); z% G+ Z6 M; j4 V7 N) k
8 v2 ], u% x. L至于你说的布局方面要打破常规,我觉得最大的可能是被狗狗直接识破并干翻。狗狗从一出生,喂给它的就是职业高手的应对之法,一开始也许是囫囵吞枣知其然不知其所以然,但训练久了,它就逐渐明白什么是假招儿虚招儿了,也就是说已经知其所以然了。就算你玩儿什么百花错拳,妄图乱拳打死老师傅,最多也就只能赢它一盘,甚至连赢都赢不了,只能暂时抢到一些优势。长久来说,百花错拳完全无用。& `' M' U7 {4 _6 Y6 L* i
, D3 c5 G# K2 A3 G6 _7 h, M. G& o
|
|