这是一个创建于 2899 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
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 2017-01-05 12:58:32 +08:00 via iPhone
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 |
Select Language