[新番捏他]棋靈王(棋魂)20週年新企劃

棋靈王是二十年前的漫畫
時間過好快

不會跟金田一一樣搞個3X歲近藤的特別篇吧w

貼一下十年後的進藤光和塔矢亮
出自BD小冊子

>>No.3691414

塔矢亮從妹妹頭頭髮轉成平安時代的姬髮了

是動畫20週年企劃
原作其實已經22年了.....
大概跟鋼鍊X週年企劃一樣還是不要太期待

>>No.3691413
棋士30歲還好吧

主角換成進藤光和塔矢亮的小孩
二十年後的兩人已經下棋下到失蹤
進藤Jr和塔矢Jr為了調查真相逐漸捲入圍棋界的巨大陰謀...(拖

雖然不知道要弄什麼
但還是感嘆已經聽不到川上倫子配阿光的聲音了

希望能繼續演到阿光取得本因坊頭銜

要接這種2人都拿到頭銜後的劇情嗎?
雖然這好像是BL本的封面...

>>No.3691424
主要看當時有什麼對手吧

圍棋：井山裕太30歲 累積46個頭銜，持有3個頭銜 (2019年0
將棋：羽生善治30歲 累積45個頭銜，持有5個頭銜 (2000年)

只想知道阿光的CP到底是不是配小明

>>No.3691451
當然是配小亮啊

>>No.3691433
所以是雙胞胎嗎XD

>>No.3691446
幹氣氛做得那麼棒原來是BL本啊www

>>No.3691424
重點是頭銜問題吧 30歲要是沒頭銜硬要留在這圈子裡 裡子跟面子問題都很大 只靠比賽獎金應該很難養活自己

>>No.3691456
e熊貓的BL本封面通常有兩種
一種是兩個（or多個）大肌肌男人
另一種就是超級精緻的浪漫場面

>>No.3691446
....見鬼了也畫得太好了吧
搞得我想連BL本也看看了

>>No.3691484
有時候有夠敬佩那些腐女，同人的封面有夠精緻

>主角換成進藤光和塔矢亮的小孩
>進藤光和塔矢亮的小孩
嗯...(意味深)

>>No.3691414
結果阿光還是沒發胖喔

>>No.3691433
我知道 會出現戴著面具臉上滿是傷痕的伊角
然後在三番勝負後會揭示一切都是黑暗圍棋界的陰謀
最後配上華麗的告別煙火秀(拖走

>>No.3691471
別把天才當常例啊 穩健累積勝場慢慢升段才是常態

>>No.3691413
老實說，這我覺得還蠻想看的...

>>No.3691500
然後由塔失名人所保管的死亡棋譜被奪走，必須参加對方舉辦的暗黑圍棋大會團體戰得到優勝才行

>>No.3691527
而死亡棋譜能用使用者10年的壽命為代價召喚出自己曾經戰鬥過的棋手……就算是已經不可能存在在這世界上的存在……

小明還是處嗎?

>>No.3691408
演真人版阿

抱歉中國已經拍過了~~

何時能看到佐為大戰阿法狗

>>No.3691500
也是啦…但這種穩紮穩打的選手基本上討論度幾近於零就是 除非花邊新聞(X

>>No.3691534
媽媽又要登場了嗎？

>>No.3691411

當年被稱為三王
遊戲王都不知道幾個世代了
海賊王還在拖

>>No.3691563
本子劇情，棋靈王女角太少因而對進藤老媽發情的產物...

>>No.3691573

這系列還滿好用的耶
而且對男方而言媽媽很年輕的

連韓國人都贏不了 差評

>>No.3691590
>連韓國人都贏不了 差評
靠杯喔 韓國人圍棋就比日本人強咩

可以學學將棋 下棋下到死掉 還有下棋下到要毀天滅地的

>>No.3691590
現在圍棋就中>=韓>>>日齁
棋靈王那個時代的話
中跟韓應該顛倒
但是也快到轉折期了

>>No.3691598
然後現在中日韓都有在用AI訓練

>>No.3691601
日本還是差很遠啦
他們的棋士競爭強度差另外兩國很多
一堆公務員型棋士
整體環境的強度拉不起來
就算有人有潛力也激不出來

>>No.3691558
前陣子無聊在找棋魂的本子，
意外的發現除了龍蛇混雜的BL本之外本子數最多的居然是近藤媽www

>>No.3691570
三王不是海賊王 遊戲王 通靈王嗎
雖然漫畫是叫通靈童子

三王那是大然出版社那時候湊出來的
海賊王、棋靈王、遊戲王

通靈比較晚一點 而且還是東立代理的

>>No.3691622
不過跟棋靈王這種亂翻的相反，通靈王才是符合原名那個

>不過跟棋靈王這種亂翻的相反，通靈王才是符合原名那個
可是已經被隔壁撿去用了

>>No.3691610
>日本還是差很遠啦
>他們的棋士競爭強度差另外兩國很多
>一堆公務員型棋士
中韓職業棋士戰績不好會丟飯碗?

>>No.3691639
收入的結構問題
日本棋士光靠基本對局費就能活得很滋潤了
中韓棋士沒打出成績的話收入很微薄

>>No.3691635
很多作品翻譯都頗亂來的, 就喜歡用"王"字
想當年"王牌至尊", 看名字還真不知道是感應少年的外傳"クニミツの政"

>>No.3691563
阿光他媽因為圍棋的事去找爺爺商量
接下來的發展你懂的

小時候看棋靈王最喜歡的角色是佐為
覺得古裝美男下棋就是浪漫
但之前電視重播我從頭開始再看一遍後
我最喜歡的反而是筒井學長
因為我哥以前下過圍棋，而台灣大部分學圍棋的孩子升國中後就很多都沒在下了，
除非是棋力很強或成績很好的
所以看到筒井學長在沒有資源跟實力的情況下也想創辦自己的社團意外的非常感動

>>No.3691657
同人

>>No.3691651
想當初阿光他老媽可殺了我不少子孫呢
今晚重溫一下

https://www.pixiv.net/artworks/41980635

怕
14左右+20

看看你各位現在??

>>No.3691659
漫畫忘了有沒有
動畫結尾筒井疑似把到正妹那幕
長大後再看一次覺得他其實是人生勝利組才對www

>>No.3691777
棋士不論劇中還是現實應該不是特別的單身漢族群吧
只要非職業人士有正職的話
漫畫結局時間點如此不代表其他人會終身羅漢啊
這又不是之前提到那個喪心病狂的幽奈後日談

>>No.3691487
可惡...我好不容易快忘了肛靈王

佐為vs阿法狗

>>No.3691448
當今世上最強對手:Alpha Go

>>No.3691777
被加賀偶然看到 然後又是一個NTR展開

>>No.3691920
阿法狗已經被自家後繼機幹掉了
還是自學30分就把歷戰的阿法狗幹掉了.....

>>No.3691920
說真的 我現在看好幾個支那寫的棋魂同人都是阿法狗
就這麼對自己國家圍棋沒信心嗎w
柯潔都說他可以讓佐為兩子了(當然這裡柯潔評價並不好 可能也就當他嘴砲)

>>No.3692364
不是信不信心 而是現有的人類棋藝很明顯就是被阿法零的我流領域巴假的…

>>No.3692364
以電腦的學習方式，人腦跟電腦的差異只會越拉越大
沒什麼好信不信心的問題

>>No.3692373
4:1李世石的AlphaGo Lee等級分為3739
AlphaGo Zero的等級分漲到5185
人類根本下不過電腦

>>No.3692379
記得阿法狗系列是為了醫療而生的
下棋只是展示性能用的
那天和波勢頓動力合作
能力遠超無敵怪醫和黑傑克的機器神醫就誕生了

>>No.3692379
這不是廢話嗎
就像討論誰是人類跑最快的時候忽然來個人說我家車子跑的比博爾特快多了
這樣話題根本接不下去啊

現在人們已經認為電腦在圍棋（複雜變因計算領域）可以贏過人類是常識
讓人忘記「電腦無法下棋贏人類」才是真理的年代也不過是五年前被推翻的

一個常識的改變真的很迅速呢

>>No.3692396
因為人類很龜毛，想下出最漂亮的棋"神之一手"
但電腦不一樣，他只要贏就好

而偏偏後者是最有可能下出最漂亮又能贏的棋

>>No.3692396
其實不太對
之前是『電腦現階段"還"無法下棋贏人類』
也就是大家心裡都清楚電腦運算力發展下去被超越只是時間問題
也就沒有什麼需要改變的常識了,最多就是"啊,這一刻終於到了"

>>No.3692399
跟那個無關
職業棋士就算只以勝利為目標也下不贏電腦
不是人類只想下漂亮的問題
單純就是人類算力不夠

>>No.3692355
NTR展開？ 誰被NTR？ 筒井學長？還是那位正妹？

>>No.3692390
電腦圍棋不可能取得棋士，不然田徑比賽在車子發明時就會直接消失

>>No.3692740
(看向英國佬想出的各種奇葩競賽
你太小看人類的愉悅了w

>>No.3692390
你可以接為什麼有TAS為什麼還要玩RTA

alpha go zero 帶給人類是全新的定石流派

以前認為牢不可破的定石都被完殺

讓人類的圍棋一下子進步千年

>>No.3692740
AlphaGo在幹爆李世乭後有被韓國棋院授予名譽九段

>>No.3692806
感覺賜予頭銜之後就能用英靈召喚叫出來了是怎麼回事

>>No.3692793
其實不單純只是算力的問題，當然這方面是遠超人類
alpha派的成長曲線跟人類很不一樣
人類下棋是要贏的，否則沒辦法養活自己，所以某些下法會被限制住
alpha不管這些
一方面alpha不會累又下很快，他可以不停嘗試長久一來人類沒試過的路
下輸了也無所謂，反正沒人催他要贏
一方面人類真的開始大量交流棋譜也是近百年來的事
交流也讓定石做了很多革新，這跟alphaGO誕生讓大量定石消失很類似

alphago 最初是吃人類的棋譜長大的 仍是人類智慧的結晶
alphago zero是完全靠自己創出來的流派
alphago vs 李世乭
算是人類所知範圍之內的戰鬥
alphago vs alphago zero
是人類集大成的定石被虐到爆炸

用Computer Science的角度來看，人類被虐到爆是一定的。

首先所謂「人類集大成的定石」根本是笑話。
以人的標準來說，的確是集大成
但以整個圍棋複雜度來說，可能不值一提。
圍棋複雜度那麼高，人類的定石有搜索到整個圍棋下棋方法的搜索空間的10%嗎？
這個10%數字實際上是多少我不知道，但我覺得會遠低於10%
而Alpha Zero 自己和自己下棋，那個棋量和經驗量，一下子就比全人類多幾個量級，那人類被虐到爆是當然的啦。

>>No.3692793
>>No.3692822
記得當時有個德國記者就講 阿法系列根本就是用噴射機在看底下的人類試圖超越二足步行的世界紀錄w

>>No.3692855
阿法狗打臉的不是定石，而是人類的"勢"的概念
在那之後的定石才跟著被打掉，所以擺阿法狗的棋譜還是會看到被大家捨棄或是只有新手才用的尖踢和倚蓋
不過我覺得很可惜的點就是阿法狗沒設定要自己贏多少，不然擺阿法狗棋譜超無聊的

>>No.3693080
可以虐爆人類頂尖棋手的方法，為甚麼會是無聊

>>No.3693080
外行人問一下 阿法狗的那些下法不是基於他的算力遠超人類才能成立的嗎？
這樣人類參考他的下法不是很難辦到一樣的效果？

>>No.3693475
我也外行,但好像是因爲記憶力?
他這個AI成長就是因爲模擬了多少億種可能性的取勝法
然後對戰時就從數據中以當前的局面搜尋

還是很難相信佐為和大猩猩是都是千葉配的⋯⋯

>>No.3693477
拿算盤跟拿計算機跟筆算的三個人比計算速度
誰佔優勢?

開跑車 開F1 騎重機 跟用兩條腿跑步的人比四度
有多大意義?

機械運算能贏過人腦又不是今天才知道的事情
20年前電腦開始大規模運用的時候
會有這種下場早就是可預見的了
真的有那麼稀奇嗎?

真正的問題
是套用ALPHAGO的下法 思維給人類棋手來運用
是不是一樣能夠開無雙?
可以? 那就有點意思
不行?
那就只是限定電腦與特定演算法才能使用的東西罷了
不就跟大胃王一樣
他可以你不行 然後?

>>No.3693474
因為那只是單純的落子計算 而沒有人類的"心理戰"

這也是人類下不贏AI的另一個原因
搞啥陷阱 裝啥弱勢 對AI來說完全沒有意義
因為AI只會去計算應對落子後的結果
甚至算著算著就不小心(笑)看破了這個騙局
相對的 人類卻會對AI下在奇怪地方感到疑惑 不解
結果就是因此導致精神層面上產生動搖
反而沒看穿那只是AI單純計算後判定較能搶到優勢的落子

所以對局時很精彩 賽後檢討就只看到滿滿計算
因此沒有足夠算力的人類去學AI的走法只會被人類對手玩死

>>No.3693474
>>No.3693475
打個比方,就像一場拳擊賽對方站著不動只用基本左刺拳就能屌虐一切對手
但對面那個人是賽亞人孫悟空
正常人能不能學這套? 能
但學了能不能贏?

>>No.3693486
類比不太正確
AlphaZero說到底還是一個算法
所以理論上人是可以學習可以複製的
只是AlphaZero下一步，搜索了一萬步需要一秒
一個人可能要十年或更多

悟空只出左拳
出左拳這個概念當然人可以學可以模仿
但悟空的硬件根一般人都不一樣
如果人的手有悟空等級的話，學悟空也是可以


>>No.3693484
那為甚麼要做陷阱不是直接拼棋力拼殺？我是外行。難道圍棋沒有完全計算派的棋手？
總結而言我還是認為AlphaZero虐爆人類主要是因為經驗量差。人類的下法會認為某種下法是新手或壞棋，那很可能是人類的錯誤，那很可能只是在搜索整個圍棋下法的搜索空間中一個很差的局部最優解而已。而電腦因為經驗比人多幾千倍幾萬倍所以可以看到這個人類看不到的未來。

而這個經驗量差是因為硬件的分別。

>>No.3693479
千葉進步出道是走小生路線 但聲音不夠嫩草 轉型後就回不去了

>>No.3693491
下棋就是在比計算啊 不然你以為是靠直覺嗎?

另外就是你沒考量到人類是"有感情"的生命體 ​所以會有"心理因素"這個影響存在
相比AI只會去判斷有利或不利來當作落子依據
人類的計算還會考量對手會不會被自己的手段影響
急躁 擔憂 恐懼 興奮 激動 全都有可能造成人類棋手出現失誤
就像棋靈王裡面阿光和那個韓國小孩下棋時
阿光那看似錯誤的一步 其實就是一種心理層面的布局
因為阿光那時居於劣勢的情況導致對手大意的認為是阿光急中出錯
所以靠著"有限時間內的計算"判定那個落子無法影響局面
這就是左右人類棋局勝負的"心理因素"

更別說 人的心理還會影響到生理
例如產生胃痛 頭暈目眩等生理症狀
結果又更進一步影響心理狀態

所以不是什麼經驗值差距 而是人類只要無法擺脫受心理影響這點
就不可能贏過純粹計算的AI 即使把AI的計算能力調降到和人同等也是如此

接No.3693491

假設一個人類老高手下了一萬盤棋
然後這個高手在人生中學習其他人下棋，看棋譜，看其他高手下棋，一共两萬盤棋
那就算這個人類高手一共有三萬盤棋的經驗量

然而，AlphaZero幾天就下十幾萬幾百幾千萬盤棋。所有這個高手沒看過的都全下過了，那AlphaZero有這樣的經驗差，虐爆人類根本就很正常

兩個算法比較，一個的訓練數據只有幾千幾萬，另一個有大數據幾百億數據，後者必定完虐前者（除非那些數據都是噪音）

真的要比，限定AlphaZero只能訓練人類數量的棋數（幾萬盤？），再和人比還公平一點，至少兩邊的訓練數據一樣多

>>No.3693479
有天無聊看片尾名單才看到, 海王社長和本田都是櫻井孝宏
一直都沒聽出來

>>No.3693491
這種說法就跟你為什麼不每一拳都揮大拳跟人打架一樣 當然是因為正面進攻人家不一定會奉陪啊
19×19聽起來不是很大的數字 但是19×19！淦林老師就是有夠大的要命的數字了 正常人類對局當然會抓對方的取向跟習慣再因地制宜因時制宜 採取效率最好的方式去應對
但阿法零不是 不管對手怎麼下 他只是排一個能贏的棋譜 取向跟虛攻這種東西對他來說毫無意義 拿跟人對弈的技術來面對他就是對牛彈琴
到最後阿法系列的終點就是看兩個持續用最佳解下出平局而已 這就是涅繭利所說的那種毫無意義的完美 追求到的瞬間 過去所耗費的時間和心力就通通變成沒用的玩意了
只剩下結果論

>>No.3693494
我是eR5W / 5Y2m
我不同意你說的「不是什麼經驗值差距 而是人類只要無法擺脫受心理影響這點」

人類的確有心理影響這個問題，但不表示經驗值差距不是機器虐爆人類的原因

我不知道實際上AlphaZero的學習網路建築，但AlphaZero屬於是深度學習，深度學習的強大建立在大量的訓練數據。深度學習在小數據顯見十分弱。一個人下棋的數量是小數據（總不可能一個人可以下幾千萬盤棋局），所以如果限制AlphaZero的學習量跟人一樣多，那麼AlphaZero的棋力就很可能無法虐爆人類

>>No.3693525
我外行人不懂圍棋。
就算是你正確，AlphaZero只會簡單的「揮大拳」的正面進攻。不過AlphaZero這種正面進攻就算是你放陷阱，還是虛攻，他都可以正面突破，那麼哪有不值得學習的道理？
一般人是沒法完全做到AlphaZero那種水準，但當中的下法不會不值得學習。

另外，如果用「正面揮拳」做說明，那AlphaZero不就是尼特羅揮感謝拳，而且是揮幾億拳wwwww

>>No.3693539
>那麼哪有不值得學習的道理
有 腦力耗損

人類現有的運算能力不可能做到跟電腦一樣只為了計算而運行 畢竟你還有基本生理需求和心理需求要顧
除非你跟魔神腦或邪靈附身的莫比烏斯一樣 直接把自己的腦子放進不用擔心其他要素的培養皿裡全心只為了下棋而存在 那當然無話可說

>>No.3693491
>>只是AlphaZero下一步，搜索了一萬步需要一秒
>>一個人可能要十年或更多
不是這樣子,人類有過去的經驗法則或者是定石在影響
AlphaZero在下的每一步已經都是超過人類探索範圍以外的了
那些步數因為過去的經驗被認為無效或是沒意義的從一開始就不在人類的選擇範圍內
再給人類練一萬年也不見得有機會下出來

>>No.3693474
就是，真的，很無聊
因為阿法狗並沒有"打爆"李世石，而是只用步法就封住所有的攻擊，最後再輕輕補上一拳而已
人類當然可以學阿法狗的下法，佈局階段都有每步棋的勝率計算給你看，就背起來照著下就好，只是超過20手就算了吧，阿法狗的下法到第300手看起來都跟佈局一樣

alphago zero
下到最後 有些定石出現比率很高
恰恰好是人類不常使用的
有些是新手才會下的棋路
對alphago zero來說只要好用就行
人類累積下來的棋譜(alphago)被alphago zero證明有缺陷
人類可以從中更新自己的定石更是豐富了圍棋的內容

>>No.3693550
這種完全封殺的下法那麼厲害，為甚麼無聊？
整串看來，了解到人類棋手就正如No.3692399所說的
>>人類很龜毛，想下出最漂亮的棋"神之一手"
所以人類下棋目的根本就只是想要甩帥而已

上面說的我不太懂
可不可以用七龍珠來比喻

>>No.3693558
不是這樣 我用另一個方法解釋
人類的定石有明顯可見的取向 你下久了從對方前30步就大概能判斷出對方的水準
但阿法的定石不管你對方的走向跟棋力 對高手他會用同一套下法 對三歲亂灑棋子的小孩他也是一套下法
你覺得人類會想去學習這種吃力不討好、只要坐在棋盤前就必須油門全開 沒有煞車 直到下贏為止的風格？

>>No.3693573
其實問題就在電腦不會累而人類會

>>No.3693576
還有電腦不用在乎棋盤之外的外部原因 但人類要
棋靈也有畫過招待棋的情節 人類棋士可以在過程中因應對方的實力去做調整而不是直接把對手電爆然後少一個贊助廠商 阿法做不到 不會就是不會
阿法的下法很強沒錯 但以棋藝競技這個活動來說 他很不實用 大概只有頭銜戰才能拿出來為了獲勝而用

>>No.3693550
那也只是alphago當時訓練時的勝利條件只是贏過對手
而不是贏多少目 所以才會贏的剛剛好

>>No.3693576
柯㓗當時打阿法狗
有一局是前一百多手都和電腦算出來的最佳下法一樣，可是一步失手之後就崩了

算了算了，人下棋跟電腦下棋根本是兩回事
先不管人類生理限制，人類會追求去贏更多的目，都是為了帥而已（這是他媽的心理問題）
電腦要贏就好了，管你贏多少目
就算只是贏一丁點，贏了就是贏了
然後如果是贏了人類高手，這本身就已經是帥了，還可以說是無聊
贏了頂級人類選手這件事本身就值得榮耀了好不好

然後有關完全複製AlphaZero的下法，就算人有寫輪眼，也當然是做不到。
除了人腦的搜索能力不足、運算速度比不上、經驗不足，最大問題是人有心理問題。但這不表示人做不到。
人依舊可以用AlphaZero的下法，只不過是規模要縮小。
當然，因為規模縮小，所以最後的下法「可能沒那麼大殺傷力」，但這只是猜想而沒有實證，因為目前所有人類都是用人類那一套下法從零開始。目前沒有人是由零開始用AlphaZero的下法去學習的，根本不會知道這樣做到底是好還是不好。因為人類無法證明人那一套是好的（AlphaZero的出現不就是否定了）。所以用基於一個已經站不著腳的基礎去說這樣下很無聊那樣下很好，對於我這種做AI研究的人來說，很難看。

最後，如果要AlphaZero贏特定的目，不是做不到啦。只是要把AlphaZero的目標函數修正然後又重新讓他下幾十億盤棋，自自然就又可以訓練出一個永遠贏都是贏n目的"Alpha-n"。
然後由0到N把AlphaZero, Alpha-1, Alpha-2, ...全部串起來，想要贏多少目以上他就盡量去試贏多少目。那時才更毀天滅地吧。

>>No.3693617
所以你到底打算塞多少種19×19！的棋譜到棋士的腦袋裏啊…就跟你說這跟帥不帥無關 下棋不是只為了結果論
如果你糾結的點一直在阿法流可以贏棋人類不學沒效率 那我只能吐槽你的AI難道是只以嘴贏別人為目的撰寫嗎？
追求的過程和目標都不同 你可以有你的理想 但這種理想不代表別人也會憧憬跟學習 都已經是研究者了就別這麼一廂情願吧…

人類經驗法則被考驗才是重點吧
圍棋一代傳一代的累積棋譜有問題是不是代表人類學習也有相同的毛病?

>>No.3693627
首先下棋就是為了贏，難道為了輸？
另外19X19!又如何，你不會不知道甚麼是降維吧！
人類學習人類下法的棋譜也有用到降維，那個叫模式識別

>>No.3693558
如果拳擊手兩邊都只打刺拳繞圈圈就是會很難看，就算分數贏了對觀眾來講就是很無聊
就像黑魂2裡面打大隻怪結果動作都一樣，應對方式都差不了多少就會很無聊一樣
我覺得阿法狗如果加入贏更多更好的設定應該會更有可看性，或是雙方不同目標這樣(還是其實有?)

>>No.3693658
競技不是只有輸贏的二分法…我覺得你對職業競技的認知有著非常嚴重的誤解
前面也有稍微提到 職業棋士的工作不是只有打頭銜戰 還有指導活動跟公關活動等等 你用阿法流的下法是打算指導新手什麼…人與人之間的互動交流不是只有輸跟贏 過程中有太多難以量化的部分 這些是阿法流裡看不到的部分 花大把時間跟腦力去學阿法流 先不提能學到幾成 用得上的場合相對真的少很多 就好像電腦壞掉最簡單的方法是換新的 但這種做法學了也沒意義一樣

>>No.3693638
經驗法則就是這種東西，畢竟人類的資源是有限的
得到前人傳下來的經驗，嘗試最有可能的路線，再把結果傳下去
我們沒這麼多資源探索更多的可能性，但AI有
它們不用休息，計算速度也跟人類完全不能比
當它嘗試得比我們還多的時候，人類自然已經贏不了它了

我總算是明白了，因為下棋要有「勝負以外的娛樂性」
那目前AlphaZero無法做到，因為下棋下得「富娛樂性」和「贏」完全是不同的問題，而Alpha系列是弱AI所以都不會做到這種。
但是如果真的要做到，也不是不行啦。以我理解果娛樂性是指「意想不到的一步」，那在某些時候在AlphaZero上輸入躁聲去混亂他的思路，不就會下出一些意想不到的一步。這跟人因為心理問題而下錯步一樣吧！

>>No.3693663
這樣講，因為我是外行人，所以我對輸贏以外的事都沒不知道和沒有興趣。
至於到底怎樣才是更好的學習方法，我是外行所以我無法說準。
所以最好是找一個同時會下棋，又有深度學習知識的人去決定吧。

>4enSBmq./5Y2m
他媽的不懂就在那邊鬼扯
什麼叫做AlphaZero用的是深度學習？從AlphaGo最初的版本就是用深度學習了啦
不同版本差異在演算法一直在修正
讓算力從0到一個接近極大值的時間可以從幾個月縮短到只要幾十個小時，還更省資源
還什麼人類追求勝利就只是在求帥所以輸給電腦？這是什麼智障邏輯？
啊就好像有個跑步機器人跑贏博爾特，然後你說博爾特會輸是因為追求很漂亮的跑步姿勢一樣
你他媽的如果外行到這種程度的話別一直出來講那些智障話

他整串就在那邊

反正我是外行人我不懂圍棋
圍棋的精神或理念或心境或娛樂性我一點都不懂也不想懂
我只在乎輸或贏
而輸贏上人類就是會被電腦虐爆
人類至今為止的圍棋累積在電腦前都只是笑話
根本沒必要再看人類之間的下棋
被電腦虐爆的輸家跟被電腦虐爆的輸家之間的較量有什麼好玩的
不如看電腦打電腦
人類還在堅持人與人下就只是想耍蠢帥而已
那些什麼圍棋的精神或理念或心境或娛樂性都只是拉不下臉的藉口
反正我是外行人我不懂圍棋啦。但我覺得就是這樣

而已
我是覺得沒必要再跟他辯論下去

>>No.3693695
誰不知道AlphaGo一開始就用深度學習？現在是在說不用人類棋譜的AlphaZero打爆用人類棋譜的AlhpaGo，一直在說AlphaZero，說甚麼AlphaGo? 你眼睛還好？
另外我哪裡有說人追求勝利就只是在求帥所以輸給電腦？？我一直就是說電腦下法勝率高，然後其他人說甚麼人要神之一手又要勝負以外甚麼甚麼，有痛去看眼睛醫生
最後Bolt那兩句更是稻草人，媽的你才智障。

>>No.3693713
>>人類至今為止的圍棋累積在電腦前都只是笑話
這是事實，但是有問題嗎？？？我覺得完全沒問題，可能你覺得有問題。在

當一個領域當出現巨大變革，那麼汰弱留強有甚麼問題？
例如深度學習出現之前(大約10年前)，甚麼學派的東西都有。
現在深度學習出現，因為有萬用逼近定理（舊的東西也有，例如模糊邏輯），所以整個領域出現巨大變革，現在基本上全部人都去做深度學習，原有的舊東西（就你說的所謂累積），在最頂尖領域根本就沒人用了。剩下就大學當中那些不更新自己的老教授還在教這些舊東西給學生而已。
這種把舊的丟掉用新東西的現象，根本就很常見而且很應該這樣做。
然後這串的圍棋人都都守舊不願意去革新，我說電腦完爆人類為甚麼不更改圍棋觀革新，然後其他人就說甚麼要下棋不是只是勝負，又說要有甚麼娛樂性，又甚麼要神之一手。

他媽的思想如此落後。

>>No.3693781
你的革新要以人類能模仿電腦的計算速度跟正確性才能成立，但根本不可能啊
你這就叫要田徑選手要跑贏車子不然就是不思進取一樣莫名其妙

所以你是要兩個棋士拿著電腦讓AI去打，自己在那邊當看板嗎?
你只是覺得既然被電腦打爆，那這競賽就可以廢了而已吧

電腦是什麼東西
電腦是一群計算機科學家等等有一定智慧的人物
發展了許多時間的計算工具
而這個計算工具是用來加速的
也就是說
你想一手棋的時間
對電腦來說
相當於一群保有一定程度水準的人
在精神時光屋裡沙盤推演好幾輪的時間...

AI剛出來的時候有辦人機混和賽啊
AI提供參考落點
人類決定照AI下還是自己下
結果自己下比較多的都輸
結論是這種比賽根本沒意義

>>No.3693491
沒啥問題啊
悟空的左刺拳也是普通的左刺拳,有手都能學
若你有他的和成長速度和身體強度,你也能抄起來大殺四方
若你算力和成長速度和阿法狗一樣,你也能用這種下法殺的棋士們毫無還手之力啊

>>No.3693799
他媽的甚麼根本不可能，那只是你蠢所以不可能
整天就只會用人跑不贏車子這個例子
你不可以穿滾鞋不可以騎自行車？？？？？

首先如果分析AlphaZero的下法時還是用人的下法去分析已經是基本上是不正確，這就是限死自己一定要用腳去跑
AlphaZero下棋決定的方法是一個算法，那個算法是人寫的，是可以知道在他媽的在幹甚麼的
把算法當中的資料全部拿出來分析，最簡單就做一個主成分分析和因子分析，目的就是去找出AlphaZero下棋時是以甚麼東西為基礎，找的就是這個。找出來的東西不一定準，但是已經可以給出一個大概的意思，然後人可以從這個方向去思考下棋，這只是一個很簡單的搜索手段，要修改也容易。

可能會有人問，19X19太大了，那他媽的你就不會先從5X5, 9X9等等先試，這種簡單的Divide and Conqure概念他媽的有那麼難嗎。以為一開始弄就弄19X19是智障。AlphaZero / AlphaGo一開始弄我肯定不會是一弄就19X19，一定是先從小開始，這是常識。但這裡有人偏偏要死捉住19x19說嘴，根本就智障。事實試人類新手學棋也不會一開始也從19x19學。

以上方法只是我隨意亂舉的一種方式去分析AlphaZero。真正要搞有一大堆Visualisation 方法。實際上就是一大堆人在搞Explainable Deep Learning的可視化然後發現AI是如何發現新的蛋白質。我想這裡的智障永遠不會知道這些。

相比機器的下法叫做可以分析，人的下法根本就只能是模糊。
這串中有人提到人類下法是用一個叫「勢」的東西，這他媽是甚麼，有定義嗎？怎樣描述？如何計算？如果這個勢是一個數學函數，那是甚麼樣子？我猜在這個串下圍棋的老害根本說不出如何計算勢。這已經大有問題了。

還是算了吧，有甚麼好說的。

>>No.3693823
評論自己不了解的事物不會讓你看起來更有智慧 只會更加暴露你的無知…科學的基礎在理解 批評一個你還不理解的東西叫做什麼？既然你是個研究者那你應該比任何人都清楚
以上

實際上現在人類棋手都在學AI定石
覆盤也都是用AI來檢討
沒有什麼學不來的問題

>>No.3693809
有電腦參考
反而會影響自己的布局跟判斷吧XD

>>No.3693825
隨便啦，你開心就好。

按我從GBA時代棋靈王遊戲所學，
勢就是未完全圍起來的領地，

當對方想從外圍切入時，就作出對應下子把入侵路線封起來，
而假如對方直接下棋子到我方勢的內部，我方在勢內已下的子會形成優勢，更易把對方圍成死子，或是即接吃掉。

所以初學者的圍棋是先模仿前人定石，(動畫就常演的，開場在近自己的兩個角落下棋建立陣地)
長時累積下來的棋譜會告訴我們，怎樣的定石能如何方便應付對方的入侵。

動畫中不是出現過小光在棋局中讓自己的直覺優先於佐為的判斷嗎？
看描述那一步棋就是跳過了十數步的傳統攻防，捨棄了應對當下勢的攻勢而直接下在了十數步後的關鍵位置。
(通常初學者的話，在局部變得不利時，是在別的地區開新戰場，但小光下子的地方既不是遠處的空地，亦不是直接應付眼前的止蝕)

但估計Alpha go zero的AI就不是以這基礎開始學習。
它每一步下的棋可能在當前都會讓人覺得莫名其妙，
但數十步後就會發現關鍵區域都被它先下子了。
小光的那一步棋就讓佐為驚為天人，由自己追神之一手轉換路線成培養小光當對手了。
而Zero的每一步思考方式都是這種奇招，自然會被說是打破了勢的概念了。

靠ww
為什麼電腦VS人類這個議題能討論這麼大串
電腦的運算速度完全屌打人類
能夠盡可能預測盤面發展的各種可能分歧以及步數當然就是贏家
只要演算法越精確那人類就不可能贏的了電腦
這不是理所當然的事嗎

>>No.3693870
簡單來說人類情緒影響的關係
導致下棋的眼界沒有這麼大
阿法狗系列沒這問題

>>No.3693887
每次棋類都歪成人類戰AI

>>No.3693809
西洋棋比賽
研究發現
人類決定戰略 電腦執行戰術
是發揮雙方優勢的最佳組合

>>No.3693898
簡單來說就是人類按鍵機器計算

不過這檔事人類從40年前就知道了w

>>No.3693887
某個白癡一直在起肖啊
本人搞不好還自以為嘴得別人無法反駁呢
實際上只是瘋狗在亂吠，然後自己心中精神勝利

>>No.3693898
那麼要打造天網還缺了什麼技術？

嘴那麼久還是變不出新把戲，自己不懂棋也不懂AI就只會一直跳針阿法狗強無敵，人類棋手都是老害不長進，為什麼不學AI下就好了

幹因為職業比賽不是你在家左右互搏上網廚人那種模式，阿法狗只要贏一目就算贏的下法讓你跟著擺也學不來，因為人類沒有那種算力能支撐，就好像靠輪子轉能跑得比雙腳快，人類怎麼不學一下，就算學不起來也能參考阿一樣智障

何況職業棋手拿AI做訓練根本行之有年，有在下棋的都知道就你不知道，跟「雖然我不懂相撲，但是相撲選手為什麼不去練肌肉就兩個胖子在那邊推來推去好玩嗎」有什麼區別，笑死

>>No.3693917
全自動生產線
讓天網能生產終結者

>>No.3693951
最重要的是，要讓它保護好電源插座w

AI下的就是按數學模型來下

>>No.3693917
時光機，在未來回到過去殺死莎拉康納