: 树状图设计者

很久没看到你，一来就好认真啊 XDD

好吧..我觉得我发的文有点偏了..会用暴力运算举例的原因是这样好懂..作者可没设定只能暴力运算阿

ag的设计师有说 他会自动放弃推演中出现一定劣势的棋路光是这点就屌打暴力算法了 能适时放弃代表有更多时间去处理有机会赢的棋路

会提那个是因为作者设定的运算能力太瞎了用暴力都会赢

to xji6m3vm0: 症结点就在这里啊，作者强调了暴力运算的能力，还写出模拟所有空气分子之类的东西，就会让人以为树状

看第二场就知道 右上角ag放弃六颗黑子 刚开始赛评还以为他下错 结果算出来去抢中间赚更多

要国中生理解蒙地卡罗 AB剪枝太过份了

只会用暴力运算啊。实际上的状况会是，一个问题大到不行，行，又极度优化算法之后，还是需要大量的运算能力，才会丢去给超级电脑算的。

拜托不要来乱了 O(n)算暴力解啊

结果你标题一点都不重要啊XD 你只是想点出算法的重要性

讲真的和马自己都没搞清楚暴搜是怎么回事我们在这里都是喇低赛阿w

我看河马自己也搞不清楚这些东西 否则也不会写出一堆可笑的物理概念

是不是暴力要看状况啦 有些优化解法都已经是 O(N*logN)了呢

如果复杂度只有O(n)都还算好，最怕的就是O(n^m)这种啊

可是AlphaGo主要是属于类神经网络类型，最重要的部分就是学人类如何避免暴力解法虽然跟这篇已经没啥相关了XD

推楼上...

蒙地卡罗或AB剪枝 其实国中生也可以略懂耶写科幻小说被要求要对题材有所掌握是当然的，不过我

所以AG可以秒达这则运算吗XD答答

不会期待作者一定毫无破绽。比较让我注意的是他周遭

AG后期也会转向穷举吧 这样比较节省时间你看第二场最后都是 30秒下一目y

没有人帮他审稿吗，针对科学的部分？

ag会穷举阿 可是中盘穷举绝对不是好事 真的到收官时穷举比较稳

没有优化才会用1+1的方式去解乘法吧XDDD

那你要如何让AI自己去找1+1以外的算法XD

AlphaGO算法就摆在那边不会变，但当展开空间越少就越有可能接近穷举法

你在设计AI的时候就会考虑进去啦

就文中所提的P_human()与P_human_fast()阿!

和马写魔禁好像是高中的时候...

你的回答是指人类优化，但是要如何让人类优化以外自己去找

0.3ms与2us的差距

ag会学习吧 第一次很烂 但会越算越快

我只是觉得举例问题，基础运算不用AI一般编译器就有优化XD以这篇精神能找类似的例子不会多 就算有我觉得也是慢慢会解

人家是举例咩 = =

但是当你很难举出真的例子，就知道其出现的机率了

不，举1+1是因为他是极简化的例子而以阿~_~

就算是真的1+1+1 真的很笨，弄成类似MAP/REDUCE去跑也会很快

算法真的很常遇到，我上次做的是搜寻，你可以想像是，从

限定问题领域再限定解法 = 人类一定赢，我觉得已经偏掉了www

小时多.... 结果换用 Suffix Tree 的方式，亿开始先扫过一

传奇的热膨胀也是高中写的吗？

次全部文章，之后搜寻，都不用一秒结果就出来了。

对阿w 一定要先建个索引吧 至少有个inverted index也好AI自行找算法的功力 其实进步很快了 阿法狗也会自己找解法

电脑充其量只是工具，至少目前都还只是工具，跟电脑起竞争

电脑很笨R

同意找演算的功力这部分目前还是人类还是屌打的

心态太奇怪了。该竞争的对象是把计算方式写出来的工程师

平行运算也要看问题的平行度 首先计算1*100000000000透过map/reduce计算 要有人类快也要有相应的超级多硬件成本

应该说是 "计算方式写出来后让他自己去长的AI"

这硬件成本本身要跟问题复杂度同个数量集 且前提是此问题要可适用于平行

所以讨论到这个就偏掉啦 要提提不完 何况河马的理工程度对设定上面 我们根本没办法得知太多XDDD

而且若是1*100000000000 = 1+1+...+1的问题 人类是O(1)你用map/reduce也仅能得到O(logn)吧!每个CU都只运算1+1一次可以把运算量减半第二个问题变2+2+..+2 高度会是O(logn)代表要算logn次次与次之间因有相依性所以无法透过平行去做优化 再多硬件都没软用

搞不好学园都市有999999999PHz的CPU啊XD

↑一直想提的一件事就是 先把性能参数喊出来就输了

可是人类会少写好几个0

因为喊出来以后，就可以说它在什么条件下会输。反之，若一直没喊出来，就可以无限膨风，立于不败之地。

穷举法遇到连续函数就gg了 更不要讲机率性运算 是不可能的事

和马可能连国中理化都有问题，别要求太多了XD

快推 不然别人以为我看不懂

我觉得和马搞不清楚硬件跟算法的差异

我怎么觉得ai 讨厌复杂度有点怪 类神经的复杂当你决定完结构后就固定了