https://www.youtube.com/watch?v=qUAmTYHEyM8&t=15m15s
第三战赛前访问重点整理 - 不可思议的五路肩冲怎么来
AlphaGo 计画的领导人David Silver
(重点听译 有误请见谅)
1.
Redmond(美国九段)问：
第二战的黑37手五路肩冲太令人惊讶了，
我从来没看人家这样下过，阿法狗是怎么想出来的？
Silver回：
很多人都问我这个问题，我就回去找资料看看阿法狗到底是怎么想出来的，
阿法狗有个模型，也就是方针网络(Policy Network)，
是利用人类过去所下过的棋谱，来训练这个方针网络，
让这个模型可以预测人类下一步会怎么下。
然后我就问阿法狗，到底过去人类会下这步五路肩冲的机率有多少？
阿法狗说，人类棋手只有万分之一的机率会选择下五路肩冲这步棋。
(咩按：怪不得李世石要中离去抽菸啊～根本整人嘛)
虽然机率很低，但阿法狗还是有去搜寻这步棋，
经过往下评估计算之后(Value Network, Roll Out等)，发现这步真的是好棋，
所以就下了这步棋。
2.
Redmond问：
即使人类下的机率这么低，阿法狗还是选择这样下了，
表示人类选择怎么下的机率不会影响到阿法狗吗？
Silver回：
人类下一步怎么下的机率，只是在最开始的时候，提供阿法狗一些搜寻的初始选项，
实际会怎么下还是要依靠阿法狗自己后续的评估结果。
(咩按：所以阿法狗有点像是依靠人类的过去下过的棋步，
来舍弃一些根本不需要考虑的位置，所以初手大元还是有可能的(误))
3.
Garlock问：
阿法狗几岁？(咩按：这问题...)
Silver回：
两岁。(咩按：开始讲一些古，台湾之光AlphaGo的脸，黄士杰，巴拉巴拉)
去年发表论文，发现光练习古人的谱，不用做任何计算，AI就可以有业余段位水准，
整个很吃惊。所以就觉得很有希望，跑去找CEO谈谈，结果就开了projetc，
找了很多人进来，成就了阿法狗跟这场世纪之战。
4.
Redmond问：
阿法狗打败了世界冠军，有人说你们有针对李世石做软件上的调整，
但刚刚听你讲起来发现好像不太可能？
Silver回：
阿法狗是用几十万份的棋谱去训练出来的，李世石的谱在数量上相比起来，
就好像把一滴水丢到大海里一样，
不太可能显著的去影响阿法狗的棋风，而且阿法狗还有很多自我对局的强化学习。
对我来讲，我们很难调整阿法狗去针对李世石，
相反的，李世石是一个很棒的棋手，
他比我们还更可能去适应阿法狗的棋风。(咩按：其实还挺有道理的)
而且只针对一个棋手去调整，其实还蛮危险的。
我们的设计目标很简单，就是设计一个程式来让胜利的机率最大化。
我们在比赛前我们还中止了阿法狗的发展进程，让我们可以顺利测试，
所以在比赛过程中，程式的版本其实是没有改变的。
5.
Redmond问：
你觉得像五路肩冲这种神奇棋步，有可能会持续出现吗？
Silver回：
我们在比赛中学到很多，从像你这样的解说评论与分析等等，
我们选择李世石也是认为他可以测试到阿法狗的极限，
但其实我们不知道阿法狗会怎么下。
我们虽然创造它，但这时候也只能站旁边看它会怎么下，
不然我现在应该是在努力coding，而不是来接受访问。
(咩按：AI可以让你不用再当好人工程师)
6.
Garlock问：
我听说阿法狗现在好像甚至不需要人类过去的棋谱来辅助？
听说可以从零开始左右互搏训练，也太让人惊讶了吧
Silver回：
目前阿法狗的确是从人类过去的棋谱来学习，
但是从零开始训练，的确是我们未来的计划，
或许棋风会变得很不一样也说不定。
(咩按：最后再说了一些这可能是五百年来最出名的围棋赛等等...)