TA的每日心情 | 郁闷 2022-6-19 00:00 |
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本帖最后由 煮酒正熟 于 2016-3-10 22:00 编辑
& P5 l2 c1 l1 t9 B删除失败 发表于 2016-3-10 20:36- m2 }8 D* |" w- i) y( g& Q% d& m3 z
您的回复让我有了一个想法,' h3 I4 Z) O: A* P" G
7 g0 a' q; _- ^" e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 ... 4 P9 ^1 ?' q6 h2 Z$ }# H
0 u2 c$ p( d) u1 y5 {) P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。, N! w0 s$ \9 z% T0 p/ r4 l- V( T
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。, ]/ S/ g+ g2 F' H4 A
' r( X" o1 [& |/ R2 B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。" W% k# Y/ p3 f, T# O
' Z/ h! \% ^; |$ Q+ X$ f8 ~5 V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?)
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4 G/ U) Y- F$ b1 b! b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。
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