突發奇想，如果使用2臺alphaGO主機，使用同樣的算法和策略，互奕一局，結局如何？

crazypeanut

這個是不是有點自相矛盾的味道？？ 但是我對結果很感興趣

愛貓人士薛定諤

這算是“迭代”嗎，昨天也想到這個了
以后辦圍棋賽，可以分設AI組與人類組，

滅嘎嘎

勝負五五開吧

yestwp

早已經自我進化3000多萬局啦

# u; b2 e) \; o: q4 e" l靠人來比試獲取電腦算法經驗值的速度太慢

2266998

不會的，依然是一方贏，并且肯定是一方贏，毫無疑問，
% V8 n% z0 U0 ^- ]. I
0 W2 P2 L" K" I3 Q' E1 T- b因為每個系統是一個小組，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，山本就進不了賭場，
* V* r0 D0 s) W) w- W3 O
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，

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，

) Z$ J: W. t- z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‘挑戰與賭氣’，哈哈，

1 q5 n& U0 _& E7 t# r5 G跑速度與航程，跑不過諾格，有點‘丟分兒’哈哈，
5 g1 X" E. f% P- q7 `+ `) x
5 |  X( g4 w, k9 w( R; c總體說水平，可能現在還是洛馬第一，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，

就像中國專家希望在‘神農架’里面找的‘非凡者’，哈哈，他們跟俺說這些，俺哈哈大笑，

; P* R$ c/ ~: L中米社會條件不同，論侃，米國肯定不是對手，哈哈，

crazypeanut

滅嘎嘎 發表于 2016-3-10 18:42
勝負五五開吧

我曾經在一臺雙路E5 2680 v2的主機上，使用軟件對軟件下象棋，總計25盤，本來我以為，這個應該遵循p=0.5的0-1分布，但是，結果讓人意想不到，紅對藍，紅勝22盤
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crazypeanut

2266998 發表于 2016-3-10 18:47
3 `+ N% v( r( ~! ?: L; [$ S不會的，依然是一方贏，并且肯定是一方贏，毫無疑問，

因為每個系統是一個小組，其‘策略’是完全不同的 ...

, P3 @' S% f  |+ C/ ^我曾經在一臺雙路E5 2680 v2的主機上，使用軟件對軟件下象棋，總計25盤，本來我以為，這個應該遵循p=0.5的0-1分布，但是，結果讓人意想不到，紅對藍，紅勝22盤；看來就像8爺所說的那樣，還是一方贏
. ~% E% g) u* [- m' m, P

negtive

馬上fps，rts游戲也要沒意思了，阿爾法狗下一個目標就是星際爭霸。
) ?5 f8 k! v+ }  M
幸好我已經是劇情黨了。

劉景亞

看了下DeepMind團隊發表在Nature上的文章，AlphaGO深度學習、蒙特卡羅樹狀搜索、自我進化三大招齊出。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，這就是訓練。等下次再對弈時，就會使用上次蒙對的走法。經過上萬次甚至甚至上億次的訓練淘汰，水平會不斷上升，也就實現了自我進化。
) V" z- k9 y! q根據這個原理，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，實現進化。這很像人類的自然進化法則，這也正是AkphaGO厲害的地方。
" s5 ?/ `: V2 q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習到的。

icegoods

外太空這要這家伙去開疆拓土，進化吧