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
5 R/ {2 \4 f( O! G3 P4 y0 l删除失败 发表于 2016-3-10 20:36
% X7 |$ l9 j7 \2 N% F* X" w您的回复让我有了一个想法,9 S. v( d5 q# }! T
) }5 i H3 F R6 \6 E2 v
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 ...
u1 A7 e; J A- J
% F V( ^ H, k4 e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。
5 k- M+ b) A- B: K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。
S4 g& z: b: |% u7 _8 k
4 d) W! j3 P( t6 K* y1 f% X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。
. ]0 w- _, _, }/ f F" d9 e
9 s7 s5 w. |. U9 r N+ W1 }2 ]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?)
' g* [1 }3 u: @7 Z0 F+ o$ i- c7 P2 M. _. a
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。: y' Z, H/ T3 x8 }0 x+ \/ X( M& F& A
, ?; U& ]; S8 f3 `) Z |
|