: → devidevi: AI選擇投子之後，已經認為沒有贏的希望.... 05/27 23:18
: 推 HeterCompute: 說句實話，AlphaGo想要投子的時候古力是真的完全沒 05/27 23:19
: → devidevi: 對AI而言怎麼下都是輸，這樣不算是BUG吧 05/27 23:19
: → HeterCompute: 機會了，古力只是想要整理一下心情，畢竟從大優變成 05/27 23:19
: → HeterCompute: 輸棋，那時差距已經二十目了，不可能逆轉的 05/27 23:20
不是有意抬摃，但這裏是有盲點的。
這局棋就是個很明顯的例子。在人機配對賽裏，人就是最大的變數。暫且不論時力
故意自緊一氣自填一眼的極端例子，以人加機器這樣的組合，只要是人，就有可能
出錯，或是下出緩著。
今天配對的是兩位高手，所以這樣的情況並不明顯，換成兩位業餘棋手上去，可以
預期出現意外翻轉的可能性更高。
這在現實應用上的意義更深遠。以自動駕駛為例，ＡＩ在判定時也許總是可以做出
最佳決策，但總是有突然衝出的老人，油門當煞車踩的新手，硬闖紅燈的死小孩。
在類似這種情況下，防禦性的應對，柔軟性的妥協忍耐，都是極為重要的。
ＡＩ在逆境劣勢裏的反應，是一個很重要的課題。應該沒有人願意看到，輸給李世
石的ＡＩ發神經的樣子。因為這和ＡＩ「求勝」的原始指令是有所衝突的。
只是這討論下去沒完沒了。這種事，還是留給黃博士這種專業人士傷腦筋吧。XD