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阿法狗会死机吗？
 | 1 mofet 2017-01-05 09:56:28 +08:00 你看不到的时候它一直在自己跟自己下棋。 |
 | 3 RqPS6rhmP3Nyn3Tm 2017-01-05 10:03:40 +08:00 via iPhone ……这玩意的学习过程主要就是自己和自己下棋，然后学习 |
 | 4 qiayue PRO 今天读读日报上有一篇讲得比较细致，看完你就明白了 |
 | 5 ycge234 2017-01-05 10:07:23 +08:00 当然是有输有赢，赢的多了那个就可以当下个版本了 |
 | 6 laoyuan 2017-01-05 10:11:28 +08:00 想象一下自己给自己调参数，然后两个参数下 100 盘，输了的参数淘汰，继续下一调。。 |
 | 7 ethanlu OP |
 | 8  7 把上万只阿尔法狗关在同一个房间里厮杀 能站到最后的那个 就被称为狗中之王:P |
 | 9 Mark24 2017-01-05 10:21:51 +08:00 他一直和自己下啊，自我学习。 |
 | 10 grayon 2017-01-05 10:26:09 +08:00 然后 AlphaGo 就变成了 Master |
 | 11 hackerwgf PRO |
 | 12 debiann 2017-01-05 10:50:26 +08:00 via iPhone 你没自己跟自己下过棋么，这是自我提高的过程啊 |
 | 13 markx 2017-01-05 10:56:51 +08:00 结果就是 赢的继续是阿法狗，输的什么都不是。 |
 | 14 SuperMild 2017-01-05 11:05:30 +08:00 via iPad 输的版本被舍弃，赢的版本继续撕杀，这不就是养蛊吗！ |
 | 15 deadEgg 2017-01-05 11:10:15 +08:00 感觉楼上很多都不了解深度学习。。 和版本一点关系都没有，阿法狗的版本不是自己迭代的。阿法狗是一个很多层的神经网络架构。版本只和开发调整了网络架构有关。 和自己下棋就像是自己和自己全力玩游戏而已。产生的结果是可以作为样本的，自己下棋会让自己变得更强为啥呢？就是因为样本越来越大。 |
 | 16 zuotech 2017-01-05 13:29:06 +08:00 这个他们早就测过了,AlphaGo 联机版 VS 单机版 的胜率是 70% , 单台对战胜率应该是 50%咯 |
 | 17 BOYPT 2017-01-05 13:31:42 +08:00 这不是测不测过的问题， AlphaGo 的下棋过程每一步全都是自己跟自己下, |
 | 19 BeSmile 2017-01-05 14:01:45 +08:00 这注定是一场没有结局的战争，一盘棋下一个多世纪 |
 | 21 ayconanw 2017-01-05 14:13:41 +08:00 2 说胜率 50%的估计不懂围棋。 目前黑棋贴 7.5 目（或 6.5 目）是人类的凭经验定的，然而人类的围棋经验还远远不足，所以这个贴目未必合适。 alphago 自己跟自己下，要么是执黑胜率远超执白，这说明贴目贴少了；要么是执白胜率远超执黑，这说明贴目贴多了 那么有没有一个贴目 x ，可以让 alphago 自己跟自己 50%呢？ 我认为是没有的，因为胜负只有两种状态。比较大可能是贴 x 目黑大概率胜，贴 x+0.5 （具体 0.几都无所谓，因为盘面目数只有整数）目白大概率胜 |
 | 22 stcasshern 2017-01-05 15:36:33 +08:00 这就是学习过程。。。 |
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 | 24 ovear 2017-01-05 16:18:24 +08:00 感觉阿法狗玩星际比人类有优势啊，精确到毫秒级别的运营。。 |
 | 25 hoythan 2017-01-05 16:53:39 +08:00 阿尔法狗每下一子都是跟自己博弈无数把后的最佳结果. |
 | 30 LeeCloud 2017-01-05 17:54:41 +08:00 就像高手过招，对视十分钟，一方卒。。。 |
 | 33 scriptB0y 2017-01-05 22:40:13 +08:00 会出现更厉害的阿发狗 |
 | 34 t6attack 2017-01-05 23:01:54 +08:00 3 年前， DeepMind 在自主增强学习算法上有了一个突破。这是“深度学习”领域，最接近 AI 的一个研究方向。 其中一个令人振奋的成果，就是不去由程序员编写 传统的固定下棋算法。而是初始化一个空白的深度神经网络系统，然后让 AI 自我对弈，自己学会了下棋。之后通过无限自我对局，不断完善自身。 DeepMind 的论文引起了 Google 的关注，随即以超过 4 亿美金的价格收购了 DeepMind 。 |
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