: 所有变化都被算完了
: 还会有棋士想研究围棋吗?
- 虽然人类输了电脑 但不代表围棋的变化被算尽
算尽的话 每一手都会是固定的
- 人类输在对电脑的未知 但电脑在职业顾问的帮助下
基本上对于人类算某种程度的已知
- 人机大战过后 太少棋手去研究第四局电脑的失误原因(root cause)
只知道google修正了这项错误
要击败电脑 就要从这个失误开始研究
- 目前只知道电脑以获胜为优先考量下出每一步
我比较想知道 若是电脑的每一步的判断条件从获胜改成赢最多
到底结果会变成怎样

获胜跟赢最多应该是一样的，围棋不是每次用强就好而电脑是选择自己计算中胜率最高的一手毕竟不可能全部算尽，因此当下赢最多是没错的

赢最多很难定义吧 30%赢20目 vs 80%赢10目 难道要选第一个对电脑来说这目标太不明确了，但你可以一开始目标15目

为何棋手要去研究失误的真正原因？他又不是RD另外，请问为何算尽，每一手就会固定？最后，如何说明人类是输在对电脑的未知，而不是因为电脑的算路本来就更广更准？

问题是狗不敢出来下了 只有五盘人机棋谱 怎么研究

电脑下的每一手就是当下最多目的人类会觉得为什么不下更强些，但电脑不懂

我是怕有一天真的被电脑暴力破解算进路数的话,虽然大家

赢到最多目本来就是电脑的目标吧

换个角度想，对手的实力只能让电脑盘面10目

在几年前,也没有人相信电脑能赢人类吧?甚至还有人说要1

所以赢最多这概念只在于人类，不在电脑

要100年,科技进步太快,说不定我们会看到棋被破解的那天

棋手没办法研究那个失误吧...更何况连算法都没有根本无从探讨那一手失误是怎么来的

电脑下的不是当下最多目的啊 是以该棋步往下期望值最高但这期望值高的结果 来源有可能是因为这手棋很稳 以此为基础往下几乎都是赢棋 所以期望值高 但要赢到最多目的棋步其实不一定会在以这手棋为基础的集合里

赢到最多和胜率最高(风险最低)绝对是两回事

而且围棋规则里又没有“要赢到最多目”、“要穷尽所有变化”，为何电脑来下，就要被关切有没有做到这两点？前者明显违背围棋十诀里的想法，后者如果有那种计算资源存在，程式写起来根本小菜一碟，问题是有那种资源的话，围棋一定不是第一个被拿来应用的领域，如同深度学习也是至少四年后才被电脑围棋利用，那时你不如先担心你的ptt帐号密码被破解

中国古棋就有赢最多和穷尽变化的观念，虽然现在围棋规则和理论不同了，我觉得还算是个有趣的方向

那古人的结论具体来说是怎样？还是所谓道可道非常道，不方便说得太清楚

中国古棋怎样穷尽变化的概念?我也很想听具体的解说

开赌盘啦我All in不了了之

周东侯：局中义理之所在 务须推移尽变 若稍有余蕴 必不能酣畅淋漓 高手以胜负泥于胸中 故往往中止

翻译米糕：对局中务必尽量细算，高手往往太拘泥于胜负，无关胜负处就不算，这样很不舒服捏。

其实“赢最多”真的跟“获胜”不一样喔。比如说某一手90%赢两目半，另一手60%赢三目半，20%赢半目（或你也可以调成都是90%胜但目数分布不一样就好），那么应该选择哪一手呢？这其中会微妙地牵扯到“值不值得为了多赢一目放弃1%胜率”或甚至“要不要因为有多赢一目的机会，但导致少赢一目的机率也上升了”，这都会造成评估函数有所变化，算出来的当前最佳解会因而改变，一点点的小变化就可能导致模型整体差异很大。

t同意。当“获胜”为目标，一旦胜率超过50％，就会导向尽快定型收束，把棋盘变小。如果想“赢最多”，会持续乱战。