: → devidevi: AI选择投子之后，已经认为没有赢的希望.... 05/27 23:18
: 推 HeterCompute: 说句实话，AlphaGo想要投子的时候古力是真的完全没 05/27 23:19
: → devidevi: 对AI而言怎么下都是输，这样不算是BUG吧 05/27 23:19
: → HeterCompute: 机会了，古力只是想要整理一下心情，毕竟从大优变成 05/27 23:19
: → HeterCompute: 输棋，那时差距已经二十目了，不可能逆转的 05/27 23:20
不是有意抬摃，但这里是有盲点的。
这局棋就是个很明显的例子。在人机配对赛里，人就是最大的变量。暂且不论时力
故意自紧一气自填一眼的极端例子，以人加机器这样的组合，只要是人，就有可能
出错，或是下出缓著。
今天配对的是两位高手，所以这样的情况并不明显，换成两位业余棋手上去，可以
预期出现意外翻转的可能性更高。
这在现实应用上的意义更深远。以自动驾驶为例，ＡＩ在判定时也许总是可以做出
最佳决策，但总是有突然冲出的老人，油门当煞车踩的新手，硬闯红灯的死小孩。
在类似这种情况下，防御性的应对，柔软性的妥协忍耐，都是极为重要的。
ＡＩ在逆境劣势里的反应，是一个很重要的课题。应该没有人愿意看到，输给李世
石的ＡＩ发神经的样子。因为这和ＡＩ“求胜”的原始指令是有所冲突的。
只是这讨论下去没完没了。这种事，还是留给黄博士这种专业人士伤脑筋吧。XD