圍棋是唯律遊戲的極緻
步數變化之大 不是一般人可以好好計算的出來
我比較好奇的 假如AlphaGo 跟3個人類 一起打4人局的波多
他還算的出未來十幾局步數嗎?
AlphaGo 還能玩到第一名嗎?
或者 3個AlphaGo 跟一個人玩
那人類玩家有可能獲勝嗎?
畢竟3個AlphaGo 每個都想贏的話 到底誰會贏呢?
還是永遠會是第一個起始玩家的AlphaGo 會贏?
謝謝 討論
再補充一題 假如是 農家樂 或者是 歷史巨輪呢
AlphaGo 或許不能每場皆贏 但至少勝率很高吧!
作者:
ddxu2 (東東)
2016-03-14 12:35:00多人遊戲要考慮其他玩家的行動，這種預測很大程度上是建立在對對方實力的了解上。阿發狗能事先知道、或在遊戲過程中評斷一個人的實力嗎？
作者:
twofoot (哎呀呀呀呀)
2016-03-14 12:40:00下一篇，AlphaGo打農家樂會贏嗎？
所以 ai 還是有其侷限性 開放式的策略遊戲 變數太多了
作者:
ddxu2 (東東)
2016-03-14 12:43:00其實我比較想知道它打拼布對決會不會贏......我估量這遊戲的計算量跟圍棋有得比（？）（如果要平等對待應該是版面也要19*19）
作者:
youga (妖嘎)
2016-03-14 12:49:00三家搞一家必敗 有合作性質的遊戲沒有在一打三的
我覺得ai下圍棋贏沒什麼突破性 假如今天ai能設計出玩開放性策略遊戲 勝率很高 那才可怕或許3個人跟一個ai下ai輸面大 但假如是3個ai跟1個人呢?
甚麼叫做開放性策略遊戲?我覺得圍棋就是開放性策略呀
作者:
youga (妖嘎)
2016-03-14 12:56:00那就看AI寫得好不好啊 XD我也不懂什麼叫做開放性?
作者: ashades (騎雞降臨) 2016-03-14 13:05:00
開放式遊戲應該是指高自由度的遊戲
作者:
leafgg (leaf)
2016-03-14 13:05:00我無言 不是板塊格子數差不多變化性就差不多好嗎
ai下圍棋贏沒什麼突破性...標準一日迷的想法...
作者:
ddxu2 (東東)
2016-03-14 13:14:00我沒有這麼說，拼布第一回合三片都可以買的話，選擇大概也有200種，雖然選擇數遞減的很快，但我覺得量級是可以比的。
作者:
x801124 (想找到一顆星星)
2016-03-14 13:42:00那alpha go 玩阿瓦隆適合嗎？
作者:
mimocat (米茉貓)
2016-03-14 13:49:00不是一對一，那就不用看了，比賽會沒有公信力
作者: jackuly (小毓) 2016-03-14 14:07:00
那AlphaGo 玩MTG自己組牌能打贏大獎賽嗎？AlphaTeam!
作者:
whatai (多多)
2016-03-14 14:11:00看到覺得alphaGO沒有突破性我笑了..而且什麼叫做唯律類遊戲?? 你所謂開放性又是什麼?
作者:
hita10 (Hita)
2016-03-14 14:14:00他的應用很多，若決策的模擬過程有大量資料可供分析，那真的可以大展身手，例如股票投資。
作者:
whatai (多多)
2016-03-14 14:17:00你還是沒有回答什麼叫做唯律類阿, alphaGO的AI本來就不是
作者: jackuly (小毓) 2016-03-14 14:17:00
可是股票的問題大概就是有人為操作的因素，是嗎？
作者:
whatai (多多)
2016-03-14 14:18:00你想像中的那種AI...
作者:
whatai (多多)
2016-03-14 14:19:00IPAD的波多也有AI阿 沒認真玩還會被AI們聯手表圍棋用的不是公式好嗎....
作者:
whatai (多多)
2016-03-14 14:20:00alphaGO是 隨機搜尋+局面模擬+深度類神經
作者: jackuly (小毓) 2016-03-14 14:20:00
那就要定義高自由度啦，畢竟圍棋自由度也非常高吧？
作者:
whatai (多多)
2016-03-14 14:21:00反倒一般德式桌遊比較有公式可以追尋
我是覺得唯律跟自由度沒有甚麼關係啦 不過如果n版友說的是像是隱藏資訊甚麼之類的?
作者:
sck921 (The Fate)
2016-03-14 14:28:00圍棋沒有運氣成份，玩家已知悉所有資訊
但我後來想想 如果有隨機成分 AI的機率運算應該超強
電腦分析33%是5，34%是7，15%是K，18是J，數據不夠暫時分析不到是什麼牌。不是7就是J 開張6給他 , 讓他贏莊家200塊
作者:
joelll (햁BzX8湤鋘7M)
2016-03-14 14:52:00一句話回答這篇：多人遊戲，AI算不到king maker和打情章。
作者:
kaseno (六面)
2016-03-14 14:56:00等那天出了ALPHAPuerto Rico或是ALPHAAgricola再來討論吧
作者:
ebv 2016-03-14 15:34:00三AI打一人沒搞頭 像桌遊APP 三家定你一家 任一家贏都算AI贏
作者:
well421 ( No Limit )
2016-03-14 16:25:00我覺得碰撞機器人 AlphaGO贏面很大 該局地圖先存取的話
放置4個機器人的碰撞機器人，不給予AI任何策略單純窮舉 如果正解是10步 其實最多也才16^10種可能而已
作者:
arcanite (不問歲月任風歌)
2016-03-14 17:03:00讓阿法狗打麻將好了
假設三ai為獨立個體皆以自身第一名為考量 會發生什麼事很多麻將的電腦程式都有點作弊 不過阿法狗應該不會做弊
這是挺有趣 因為有隱藏資訊 所以AI是否有辦法判斷人在設陷阱欺騙他就像是德州撲克 程式很容易可以算出獲勝機率 但如果沒辦法透過對手下注來獲得資訊 透過自己下注來誘騙對手 那程式幾乎不可能獲勝
作者:
joaoio (硯に棲む白)
2016-03-14 20:19:00拼布對決計算量跟圍棋一樣？ 這是在開玩笑吧？
作者:
whatai (多多)
2016-03-14 20:37:00他們可能覺得圍棋沒有變化性吧 應該幫圍棋各出1000張職業卡跟次發
作者:
ddxu2 (東東)
2016-03-14 21:38:00我對圍棋也不那麼了解，只知道一盤約有381!的可能結果，而拼布假如有19X19的範圍，我估算大概至少200!左右的可能結果，當然這關係到電腦有沒有好的辦法可以估算拼圖的可能組合，就我所知這是裝行李箱的問題(NP問題)，目前電腦也沒有很快的計算方法。不過假設現在真有人寫出阿法狗拼布，那應該是人會全輸，畢竟這世界上大概也還沒有哪個人打過千場到萬場的拼布（？）
作者:
whatai (多多)
2016-03-14 21:48:00拼布沒有這麼多可能 拼布是自己玩自己的棋盤 與圍棋不同
作者:
ddxu2 (東東)
2016-03-14 21:51:00拼布拼完的地方就不需要列入考慮，確實會大幅降低選項，但也相對的有收入跟連續動作的考量(雖然這部分或許不難)(我沒有要試圖證明拼布同等複雜)雖然是拼自己的，但會得到什麼拼布，是雙方之間決定的......?
作者:
whatai (多多)
2016-03-14 21:58:00這有很難嗎? 你最多走3步 然後帶走拼布 對手也是 可預測性非常非常高 但是圍棋是每次你都可以空降一顆棋子到一個非死氣的位子
作者:
ddxu2 (東東)
2016-03-14 22:02:00你的意思是，電腦可以一開始就估算他這場會拿到哪些拼布，例如他估某20片會被他買走，結果可能有16片以上真的如他所願。
作者:
whatai (多多)
2016-03-14 22:04:00我的意思是圍棋的思考量度比你所想像的要高出非常非常多你可以先去研究圍棋規則 勝負判定 再去比對拼布你就知道了另外alphaGO不是窮舉法 因為361!無法及時算出 人機比賽還是有規則時間的 但依照拼布的思考量是可以窮舉的如果變成19*19的拼布當然無法窮舉 但思考量度還是不能比PS 這裡的窮舉不單單是目前場上的最佳解 而是對整場遊戲發展的最佳解 會預測往後數十動
作者:
ddxu2 (東東)
2016-03-14 22:10:00你拋這句話我也沒辦法回(嘆)，所以就這樣吧（？）我是說前面那句話沒辦法回。我知道alphaGO不是窮舉，以窮舉的角度來看可能選項有得比，圍棋很難估量，但拼圖也未必很好估量啊@@。我知道是對整場遊戲的發展，在拼布對決中，對手拼的造型是怎樣應該也是計算的考量，但對手的造型就跟圍棋棋盤有差不多的可能性（？
作者:
pikacha (小億)
2016-03-14 22:16:00打TTA也一定是勝率高的固定打法...
作者:
whatai (多多)
2016-03-14 22:17:00TTA是一個摸到拿破崙贏一半 摸到步步馬馬贏一半 有飛機就看不到車尾燈的遊戲 新版好像有改散很多不過兩種都沒玩過太多次就是了
拚布一片大約是5格 走10手定型了 後面能選擇的變化不多而圍棋雙方走10手才佈局到一半 之後每手都有200個選擇以上 這樣你能明白了嗎?
作者:
ddxu2 (東東)
2016-03-14 22:42:00當然不能明白……要這樣類比就要站在同樣19x19的角度，走60手(約300格)也還不到定型吧＠＠好啦……我沒有要證明拼布也如圍棋那般複雜，純粹個人存疑都被我們推到32推了呢（驚
作者:
whatai (多多)
2016-03-14 22:49:00我也覺得農家樂如果職業次發都有1萬張 然後打300回合也比圍棋複雜阿 (攤手
作者:
seccret ( )
2016-03-14 22:51:00拼布電腦AI一定會贏吧，局面簡單多了，圍棋很複雜都行了
正常情況下沒得比 圍棋的難度大概就好比上大學只不過四年來只修一門課 就是圍棋 而且都要ALL PASS再加上書卷 最後只有兩個人可以畢業 其他人淘汰這樣大概就是職業水準 但是世界冠軍又更難了
樓上比喻很妙 之所以開這個主題 就是想了解ai是不是強大到 可以預測上下家的行為模式 因為阿法狗 真的是被許多棋譜及對手的比賽資料 加上一些深度類神經等 專門針對圍棋的程式 雖然這種科技未來會應用到其他方面不過 我想在預測上下家的行為模式 就如同桌遊高手去跟到一團自己沒玩過 且對手背景都不了解的遊戲一樣
作者:
whatai (多多)
2016-03-16 00:47:00類神經不是專門針對圍棋設計的...嚴格來講整個alphaGO只有權重分析是針對圍棋規則去設計其他所有演算法都跟圍棋一點關係都沒有權重分析舉例來說 你通常會算你這動可以賺幾分 能不能順便卡其他玩家, 下一動會有什麼樣的變化 要不要修正我的決策從以上去為每個決策打一個分數其他所有的演算法都是在減少權重分析的寬度與深度
作者:
kersihi (小柯不姓柯)
2016-03-16 14:20:00XDDDDDDDDDDDDDDD
先說一下人類一出生 就有數十億的神經元透過不斷的學習產生數10兆的神經連結 有些不常用的神經連結 會在學習過程中 喪失連結 有些則透過不斷學習強化連結 所以小朋友的神經元連結比大人多 代表小朋友學習力強相反 大人則是神經元連結數量少 但神精元連結較粗代表大人某方面的領域比較專精熟練 可以持續發展我不知道alphaGO的運作方式 但人類數10兆的神經元連結所要處理的面象 肯定比較多元全面 畢竟李世石除了下棋還要應付生活中的其他事情 畢竟棋手對奕 有時還要應用話術 氣勢來唬弄對手 影響對手判斷能力