一样，开头先注明我是台湾业余六段中间水平。
现在想要注明棋力的原因是因为自己本身是业余棋手，加上版上小乱。
业余评论总有相对于职业棋手不足的地方，所以分析上如果出了问题请多包涵。
这次的事情我仅仅想聊聊围棋的部分，毕竟电脑这块算法等等的技术，对于一
个非资工相关科系的来说，要来解析已经是过于的专业了，希望大家互相尊重专
业。如今看到许多人是 围棋人 评论 这程式、算法该怎样设计的键盘工程师，
但也有许多工程师对于围棋并不熟悉，也在评论围棋已经被电脑击垮，但围棋并
不是结果论导向的棋类，甚至有围棋、算法都不懂的人也来"参一咖"。但是我
今天还是看到几位朋友也是努力的做好功课再来发问，而且态度诚恳。这种发问
只要我能力所及，我也很愿意回复"围棋"相关领域的问题。
根据以上，少数人仅仅以李世石被 AlphaGo 击倒就说电脑围棋已经征服棋界，是否
过于盲目？不只是围棋，我相信许多棋类游戏都并不是结果论的棋类，或许这部分
有些人不能认同我的观点，包刮我的棋友也有些认为"输就是输了"，但我最看重的不
是结果，而是那棋的过程、内容以及其趣味性。
今天对于李世石来说，是难得能稍作缓冲的一天...
对于我这小李脑粉，也是难得能来相较轻松聊一下我对 AlphaGo 的看法。
首先，看过我之前对 AlphaGo 的评价，想必大家已经知道 AlphaGo 第一次释出的
樊麾版，与和李世石对弈的版本存在着极大的差异，但樊麾版的 AlphaGo 已经是
够惊人了，更不用说和李世石对弈的 AlphaGo，那真是没办法想像。
还记得小时候我第一次接触到的电脑软件应该是西游记，是民国 90 年左右的事情了，
那时候我刚学围棋，大班~小一的年纪，我开始与一些电脑围棋软件对弈。
西游记是一个以给小孩玩乐导向的棋类软件，他的水平相对来说非常的差，所以也是
很适合给小孩来下，因为太难，小孩反而玩的兴致缺缺。
以下请象棋人大概看看，如果不是象棋人可考虑忽略。
作者:
liaon98 (liaon98)
2016-03-11 20:16:00西游记 是说围棋习游记吗XD
恩...我想AlphGo并不会最形势判断这种事情 他不是由形势判断来决定下在虎那一手的 而是他觉得下在那边胜率最高另外我很同意你说的 这场李世石没有下出他的棋风 但是现在很多人都在说因为阿发够太强导致李无法发挥他应有实力对于这种想法我也只能表示无奈 好像阿发够有超能力可以催眠李一样...所以说就是跟我们人类的逻辑不一样嘛~
作者: CNSaya (寂寞细肩带) 2016-03-11 20:41:00
很佩服你总是勇于发表自己的看法
作者:
sck921 (The Fate)
2016-03-11 20:41:00所以你要怎么解释第二盘已经到了大官阶段落后10+目，却连右上的劫都不开？怀疑协定不是不尊重，可能恰恰是因为太清楚李的实力才会这样想
作者:
TS13 (ㄏㄏ)
2016-03-11 20:42:00论文里没有详细说明局部评分使用的特征所以和人类形式判断相似度不知
作者:
sck921 (The Fate)
2016-03-11 20:44:00我的意思是白172改走173位
一直不开劫真的是很费解 现在既然Aja出来辟谣了的话我是比较倾向觉得李这盘有点太战战兢兢了 不敢放手一搏
作者:
sck921 (The Fate)
2016-03-11 20:51:00我觉得跟人对弈当然不会，可是和电脑AI则是一种尝试
作者:
yys310 (有水当思无水之苦)
2016-03-11 20:53:00已经进入读秒
作者:
sck921 (The Fate)
2016-03-11 20:56:00飞刀也是钝了QQ
作者:
aaaba (小强)
2016-03-11 21:11:00作者:
TS13 (ㄏㄏ)
2016-03-11 21:36:00那个是否算SL描述"整个"盘面的特征，以决定下一手局部RL的部分Table 4就比较不详细 (有错请指证
作者:
Verola (sometimes I love you)
2016-03-11 21:40:00忘记小时候软件名 当时让电脑9子还是乐胜 比跟人下还无趣
作者:
needy (needy)
2016-03-11 22:14:00红明显 没有所谓协议 alphaGo首席研发者之一出来澄清过了对goole来说 这种协议也没意义 因为他们也想看电脑的判断
作者: sadmonkey (下雨天) 2016-03-11 22:23:00
很好奇是否有可能人类过去的经验导致低估了中央虚空的潜力，像第二盘黑37看似无太大用处，结果随着战局到最后不但帮助了左下两子逃出也在右下中空区围了不少地因为中央的讨论太复杂了也没有较有准则的指标，所以人们也较少的研究，也因为较少的研究就更不会去下他以这次人工智能的程式算法他不管边角中央他都会去尝试自我对奕时下下看，而经由大量对奕累积的数据对于在中央落子的效益可能会做得比较好
作者:
lwei781 (nap til morning?)
2016-03-11 22:38:00中央的妙手 以前几乎都是人类天才棋手的专利但是AG 的大量自我练习 可能让他那边变得很强
作者:
ginstein (迈向学术之路)
2016-03-12 00:09:00在棋局某点开始重复对局N遍,一步有n1种可能,二步有n2可能,...,直到棋盘结束,可能发展长得像树,蒙地卡罗是随机的意思,电脑不是强在分析,而是强在下个N(>10000)遍,找出某个落子是否胜算高,类神经网络可以帮助记忆这些结果啊... indium111 有写了, 抱歉占版面
容许我再班门弄斧一下XD，想帮indium111从不同方向补充首先，资工人的树是头下脚上的，根在上面，叶子在下面。让我们简化情况，假设有一个恰好30子之后会结束的棋盘，轮到你而你执黑，对手执白。虽然有很多位置可以落子，但是你根据经验判断认为除了某两子之外都是坏手不值得考虑那么‘根’就是初始盘面，这个根有两个‘小孩’就是你下了那两手以后分别得到的盘面。你下了一手之后换白子，假设你根据经验仍然判断白子只有两手不是坏手，那么这两个小孩就各自又有两个小孩。表示你下了之后白子也应了一手的盘面。所以第一层(根)有一个，第二层分叉2个，第三层分叉4个..到第30层就有2^29=约十亿个，假设电脑能算的来。这时候这十亿个就是‘叶子’棋局到此结束(根据我的假设)现在怎么"算"这些树呢? 每个叶子要不是黑赢要不是白赢，所以每个叶子要跟他在第29层的父亲说是谁赢了，由于第29层是轮到黑子下，所以如果29层的盘面的两个‘小孩’有任何一个是黑子赢，那这个盘面就标记为黑子赢。反之如果两个小孩都说白子赢，那就标记白子赢。现在回到第28层，第28层是轮到白子下，所以判断方式相反如果两个小孩至少一个说白子赢就白子赢，否则才黑子赢。于是这样子从根出发，一路层层往下问(所谓递回)，最后得第2层的两个盘面是黑子赢还是白子赢，然后你就选黑子赢的那个下啦XD，如果有的话。实际上有好多困难: (1)不只三十步要算 (2)也不会知道只有两个好手要考虑 (3)好坏手是程度问题，不能一刀切于是AlphaGo一方面要有强力的估计好坏手的能力，另一方面不管估计能力多强都不可能做到上面那样，所以要逼近，蒙特卡罗树可以想成对上面的理想状态树的一种逼近。
作者: raku (raku) 2016-03-12 10:07:00
看AlphaGo的棋谱应该没什么用 他没有习性 变动的速度太快