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突發(fā)奇想,如果使用2臺alphaGO主機(jī),使用同樣的算法和策略,互奕一局,結(jié)局如何?

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1#
發(fā)表于 2016-3-10 18:31:07 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
這個是不是有點自相矛盾的味道?? 但是我對結(jié)果很感興趣
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2#
發(fā)表于 2016-3-10 18:42:38 | 只看該作者
這算是“迭代”嗎,昨天也想到這個了
( a# b* v. }& f9 l以后辦圍棋賽,可以分設(shè)AI組與人類組,

點評

這東西只要勝一次,以后就會無敵的,跟人不同,人是有年紀(jì)的,到一個年紀(jì)會出昏招,而這東西是學(xué)了所有‘?dāng)≌摺钠遄V,做‘博弈統(tǒng)計’,用概率跟你玩,你肯定就沒戲了,如果留下一個高手是‘勝者’,則可以再撐  發(fā)表于 2016-3-10 18:51
3#
發(fā)表于 2016-3-10 18:42:49 | 只看該作者
勝負(fù)五五開吧
4#
發(fā)表于 2016-3-10 18:46:55 | 只看該作者
早已經(jīng)自我進(jìn)化3000多萬局啦
* l+ ]( e! U# C. T3 j* j, C; c3 q% [& j0 t, }
靠人來比試獲取電腦算法經(jīng)驗值的速度太慢" L4 \) a  E4 o/ _. U- O: V$ @
5#
發(fā)表于 2016-3-10 18:47:33 | 只看該作者
不會的,依然是一方贏,并且肯定是一方贏,毫無疑問,6 `7 x; J8 I7 l
- q! `# `  q- w2 Z$ }
因為每個系統(tǒng)是一個小組,其‘策略’是完全不同的,就是那個‘總策略’的算法與智商水平,決定了誰是贏家,這家伙假如到賭場,肯定被‘勸阻’的,跟山本一個級別,山本就進(jìn)不了賭場,
2 d( b9 b1 q/ n$ B! o& G. f7 d& S$ Z3 s' y
這個,就跟我玩自動裝配是一個道理,你裝配車的路徑每個人算法是不同的,最終效率是不同的,% w8 q# J; q- q  K5 T: B
/ h* ]/ e4 m5 \1 w- D% _! Q% ~
古狗其實就是向全世界宣布,阿拉是‘老大’,以前是IBM是老大,再后來是洛馬,
/ N5 u1 n! W' E
4 I; p3 V- T/ m; b; p- V洛馬被熊給戲了一次,丟了大面子,但迅速就找回來了,依然用170飛,就是‘挑戰(zhàn)與賭氣’,哈哈,
+ J7 y$ W1 [% u; }& v! Q
: A. a+ N, ]9 S& M跑速度與航程,跑不過諾格,有點‘丟分兒’哈哈,
- r1 [4 I8 T8 c5 e2 J# B- O) g2 u. P; n& ?8 p  {9 B, U5 W& s
總體說水平,可能現(xiàn)在還是洛馬第一,古狗大概排第二,因為洛馬玩這些東西的人,是古狗的好多倍,但也不排除古狗里面有一個‘絕世天才’,跟布勞恩一樣的家伙,6 o; B+ @4 v, t/ f3 j4 Z

  i) Q0 Y. A/ [; d% c; C+ g5 {就像中國專家希望在‘神農(nóng)架’里面找的‘非凡者’,哈哈,他們跟俺說這些,俺哈哈大笑,, f: s+ V' [, w) K

- t. Z9 t$ Q. g7 K% V$ E4 p7 S: M( j中米社會條件不同,論侃,米國肯定不是對手,哈哈,

點評

聯(lián)系這個想到波士頓動力的那個機(jī)器人,結(jié)合起來是相當(dāng)驚人的東西,可以做很多事情  發(fā)表于 2016-3-11 08:23
6#
 樓主| 發(fā)表于 2016-3-10 18:48:23 | 只看該作者
滅嘎嘎 發(fā)表于 2016-3-10 18:42 , c8 t) D' a. Y, i: s/ Y
勝負(fù)五五開吧

3 M) v, ^- A8 O, ^5 a& Y: i0 z我曾經(jīng)在一臺雙路E5 2680 v2的主機(jī)上,使用軟件對軟件下象棋,總計25盤,本來我以為,這個應(yīng)該遵循p=0.5的0-1分布,但是,結(jié)果讓人意想不到,紅對藍(lán),紅勝22盤
0 Y, h/ s& R* |' f7 ?

點評

同樣軟件嗎?如果是這樣,紅藍(lán)算法肯定有區(qū)別!  發(fā)表于 2016-3-10 19:59
7#
 樓主| 發(fā)表于 2016-3-10 18:49:40 | 只看該作者
2266998 發(fā)表于 2016-3-10 18:47 4 Y) T. J' \. F: Q. b& R
不會的,依然是一方贏,并且肯定是一方贏,毫無疑問,7 i% d, J( r/ d

- R% U( _9 S8 }" z5 F因為每個系統(tǒng)是一個小組,其‘策略’是完全不同的 ...
% M5 h1 ?/ L$ a8 s, k" g, r  {
我曾經(jīng)在一臺雙路E5 2680 v2的主機(jī)上,使用軟件對軟件下象棋,總計25盤,本來我以為,這個應(yīng)該遵循p=0.5的0-1分布,但是,結(jié)果讓人意想不到,紅對藍(lán),紅勝22盤;看來就像8爺所說的那樣,還是一方贏
: n9 {9 o$ b: |: O. [# a6 B

點評

當(dāng)年買了給妹妹做渲染用的,有64G ECC內(nèi)存,總價3萬吧  發(fā)表于 2016-3-10 18:59
雙cpu、e5、2680v2工作站服務(wù)器級,20核40線程,這配置超萬把了。  發(fā)表于 2016-3-10 18:58
機(jī)器這個東西,是贏者恒贏的,必須留下一個家伙,是贏機(jī)器的,沒有這個家伙,機(jī)器就把所有人當(dāng)作‘?dāng)ⅰ溥\算邏輯與‘博弈概率’就回到最后被它打敗的那個家伙的算法去了,因為其它家伙都輸給這家伙,  發(fā)表于 2016-3-10 18:55
8#
發(fā)表于 2016-3-10 19:30:11 | 只看該作者
馬上fps,rts游戲也要沒意思了,阿爾法狗下一個目標(biāo)就是星際爭霸。
- q4 b8 U- K, b4 r8 D9 H8 @; Y
/ O, d7 y7 h6 O幸好我已經(jīng)是劇情黨了。
9#
發(fā)表于 2016-3-10 19:34:25 | 只看該作者
看了下DeepMind團(tuán)隊發(fā)表在Nature上的文章,AlphaGO深度學(xué)習(xí)、蒙特卡羅樹狀搜索、自我進(jìn)化三大招齊出。換句話說,最開始的時候AlphaGO并不會下棋,怎么走完全靠隨機(jī)蒙,那些蒙對的走法會記憶下來,那些蒙錯的走法會淘汰,這就是訓(xùn)練。等下次再對弈時,就會使用上次蒙對的走法。經(jīng)過上萬次甚至甚至上億次的訓(xùn)練淘汰,水平會不斷上升,也就實現(xiàn)了自我進(jìn)化。) h8 g0 l8 K2 s* W; \( P! O
根據(jù)這個原理,兩個AlphaGO對弈,總會有一個獲勝,獲勝的新的走法會保留,失敗的會淘汰,實現(xiàn)進(jìn)化。這很像人類的自然進(jìn)化法則,這也正是AkphaGO厲害的地方。
2 P9 s5 r! ]( p& [. n+ j' \事實上目前AlphaGO的技能很大程度上都是通過自己左右互搏學(xué)習(xí)到的。

點評

好可怕!  發(fā)表于 2016-3-11 11:56
原來是這樣啊!  發(fā)表于 2016-3-11 08:20

評分

參與人數(shù) 2威望 +2 收起 理由
不懂的太多xx + 1
愛貓人士薛定諤 + 1

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10#
發(fā)表于 2016-3-11 09:43:48 | 只看該作者
外太空這要這家伙去開疆拓土,進(jìn)化吧
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