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1 、将 19x19 的棋盘改成 25x25 的，这个对人类应该影响不大吧，对 ai 呢？
2 、立体化棋盘，将棋盘布置到一个地球仪类似的球体上，类似于经纬线，南北极不落子。这样不存在围棋中的金角银边概念了！
2 、立体化棋盘，将棋盘布置到一个地球仪类似的球体上，类似于经纬线，南北极不落子。这样不存在围棋中的金角银边概念了！
 | 1 aheadlead 2017-01-05 09:02:42 +08:00 我感觉人类会直接 gg 吧…… |
 | 2 wclebb 2017-01-05 09:06:00 +08:00 via iPhone  1 Ai 可以自己无限下棋。但人类需要睡觉。 |
 | 3 scgy5555 2017-01-05 09:10:23 +08:00 对有限规则的探索，时间空间都超越人类的机器更有优势吧 比如二叉树，你脑子再快也没有一个靠谱的算法快 |
 | 4 quake0day 2017-01-05 09:11:02 +08:00 1 、将 19x19 的棋盘改成 25x25 的，这个对人类应该影响不大吧，对 ai 呢？ 2 、立体化棋盘，将棋盘布置到一个地球仪类似的球体上，类似于经纬线，南北极不落子。这样不存在围棋中的金角银边概念了！ ------------------ 1. 现在是 Deep learning 的时代了， AI 早就不做暴力搜索了。所以 19x19 改成 25x25 对现在的 AI 无效。 2. 同上，依然无效。 现在的 AI 是通过模拟人类大脑进行学习，不断调整参数寻找最佳策略。改变规则的话只要安排 AI 重新学习就可以变得越来越强... |
 | 5 nolan1864 2017-01-05 09:17:16 +08:00 你改变了棋盘也就改变了问题，我觉得对人类是有影响的，因为以前人下棋的策略都是针对的大棋盘。同理对 master 也是有影响的，需要重新“学习”。 |
 | 6 hzw 2017-01-05 09:27:20 +08:00 棋盘一变 master 马上歇菜，人类还好。但是 master 会马上重新学习起来，进步神速，最后重新超越人类。 |
 | 7 jhaohai 2017-01-05 09:32:16 +08:00 via iPhone 能，阿尔法狗可以以极高的速度自己推演，人类只能肉搏，一盘盘的下，人类的围棋靠的是几千年的棋谱积累，估计阿尔法狗一晚上就能全推演完 |
 | 8 deadEgg 2017-01-05 09:34:55 +08:00 1 1. 改变棋盘对人类的影响 作为一个曾市里奖的选手负责任的告诉你影响很大。 19 -> 25 那么你的星位的范围多大。学围棋的高手都是看残局看定式长大的。如果范围都变了，那以往学习产生的那些“经验”肯定是有很大误差的。所以我不认为对人类影响不大 2. 改变棋盘对 ai 的影响 个人认为影响也是很大的。 ai 基于神经网络，如果是阿法狗还是基于以往版本 15 年的那篇论文，个人认为需要重新训练，但是 25 的训练集都没有，你这怎么训练。 3. 立体化棋盘 那不是成了另一个游戏了 ， 2333 |
 | 11 clino 2017-01-05 09:37:21 +08:00 "这个对人类应该影响不大" 下完棋的时间是不是要成倍了?这个对人类有利还是对电脑有利? |
 | 13 jy02201949 2017-01-05 09:40:54 +08:00 狗重新训练几年就好了，反正它都是跟自己左右互搏选择赢面最大的落子点，人的话这几百年积累的经验、定式都要推翻重来了吧，前期阿尔法狗肯定是要被吊打的，但是锻炼两年出来又是六十连胜了 |
 | 14 Baymaxbowen 2017-01-05 09:45:28 +08:00 需要一个谢尔顿的立体棋盘 |
 | 15 cw35 2017-01-05 09:57:37 +08:00 显然对人类影响会更大啊。。。 |
 | 16 kliy 2017-01-05 10:00:07 +08:00 和计算机比计算能力不就和汽车比奔跑能力一样吗 |
 | 17 Phariel 2017-01-05 10:09:03 +08:00 via Android 阿法狗要开始打星际了 拭目以待 (⊙⊙) |
 | 18 crazycen 2017-01-05 10:21:37 +08:00 via iPhone 你改变了问题，有如车在陡峭盘山公路开，并没有人跑的快！ |
 | 19 grimpil 2017-01-05 11:18:19 +08:00 via Android 多少懂一点围棋的人都会知道，把棋盘搞改成 25*25 ，人类就真的傻逼了。上千年积累的经验，定式，策略，大多都没用了，都得重新摸索研究。 在 19*19 的棋盘上，几岁的 AlphaGo 是在和进化了上千年的人类作战。换成 25*25 ，大家就在同一起跑线上，人类根本没有机会。 |
 | 20 buckyRRRR 2017-01-05 11:59:10 +08:00 via Android 讨论输赢应该是和 AI 相关话题里最没有价值的吧 |
 | 21 Izual_Yang 2017-01-05 12:02:56 +08:00 改了棋盘人类更懵逼。 而对 AI 而言，少了初期的积累（没有人类棋局可以参考，只能自己跟自己瞎下），但到后来就会逐渐产生几何级数的飞跃。 |
 | 22 easyzhao 2017-01-05 12:08:32 +08:00 仅仅是改了棋盘 Master 就赢不了 那就不能称之为 人工智能 |
 | 23 jiangzhuo 2017-01-05 12:29:55 +08:00 人类学习了千年都不如狗学一两年，换个更大的新棋盘，肯定是狗比人学的快 |
 | 24 hebeiround 2017-01-05 12:37:26 +08:00 让 Master 赢或者输都已经没有意义了 就好比说改变赛道会不会让人重新跑过汽车一样 新的时代已经来临了 |
 | 25 aitaii 2017-01-05 12:40:08 +08:00 master 下围棋，你跟他下五子棋，这就是机器人跟人的区别了。 |
 | 26 Tink PRO 学要学习 |
 | 27 megatron 2017-01-05 14:23:37 +08:00 可以改成 19*19*19 ，这样，人类就彻底赢不了。 多说几句：机器学习里的“学习”和人类的“学习”不一样，尤其是在这些棋类运动。我不会下围棋，但是会下国际象棋，和人下棋，你能感觉到对手的风格特点，对手的思想，甚至双方的错误都充满魅力。（去年 wcc ， carlsen 的那一招非常 250 的 queen e6 ，成为一段时间的笑谈）这种人的特点（下棋的特点），正是棋类运动吸引人的地方，有些人开局就在强调进攻，有些人像 karjakin 一样精湛防守，有些人善于谋略残局，没几步就大胆换子......这些是机器、引擎不具备的，机器每一步都是最优，赢棋的最优，并没有人类那种属于自己的风格特点，即使学习棋谱，风格变换的也是非常诡异，有明显的切换。你可以利用机器训练，可是享受不到对弈谋略的乐趣，机器赢棋，赢在方法论方面，而人类的棋类运动，更强调世界观方面。 |
 | 28 cuminflea 2017-01-05 15:58:39 +08:00 via iPad 人类棋手能从跟 alphago 的对局中学到什么吗？有木有可能出现针对 ai 的打法 |
 | 29 shawngao 2017-01-05 16:00:52 +08:00 Master 和 Master 下棋谁会赢？ |
 | 30 lausius 2017-01-05 16:06:46 +08:00 人类跟计算机比计算能力没意义，现在下围棋人脑已经比不过电脑了，今后围棋比赛还是应该限于人类之间的脑力比试。 |
 | 31 xujinkai 2017-01-05 16:15:47 +08:00 人类用了几千年研究围棋，计算机一年就超过了。如果有新的规则，计算机会更容易超过人类 |
 | 32 YvesX 2017-01-05 18:35:14 +08:00 改变以后： 人类瞎蒙 阿尔法狗乱下 菜鸡互啄局人类凭借经验积累与简单分析获胜 以后的以后： 人类瞎蒙中摸索 阿尔法狗套路纯熟 AI 不断向人类演示这个新游戏怎样玩才会高胜率 |
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