t******l
发帖数: 10908 | 1 如果这不是简单 bug 的话，那看起来阿狗不怕局部乱，而是怕全局乱。也就是
造成全局上的雷蒙九段说的 “get really complicated”。
不过可能也应该能理解。类似 Deep Blue 这种暴力计算的 MCT，其实不怕乱。
怕乱的可能是 training 的 policy 网，而 policy 网更多管全局的事儿。
另外如果狗对狗 training 都是目标以赢棋为主的话，说不定大部分狗都
力求把大局的局面简单化，结果出现狗对狗 training 的互相画地为牢，
死锁在某一类 local 情况？出现 “三个臭皮匠，加起来还是臭皮匠。” |
a****t
发帖数: 7049 | 2 全局复杂的另一种说法就是不常见（这是复杂论用的定义），所以训练数据少，这部分
的神经网模拟的函数有问题，我觉得bug就在这里了。 |
m**o
发帖数: 9805 | 3 显然的
前几局，狗局面只要略优，都是尽量简化局面，不留变化
【在 t******l 的大作中提到】
: 如果这不是简单 bug 的话，那看起来阿狗不怕局部乱，而是怕全局乱。也就是
: 造成全局上的雷蒙九段说的 “get really complicated”。
: 不过可能也应该能理解。类似 Deep Blue 这种暴力计算的 MCT，其实不怕乱。
: 怕乱的可能是 training 的 policy 网，而 policy 网更多管全局的事儿。
: 另外如果狗对狗 training 都是目标以赢棋为主的话，说不定大部分狗都
: 力求把大局的局面简单化，结果出现狗对狗 training 的互相画地为牢，
: 死锁在某一类 local 情况？出现 “三个臭皮匠，加起来还是臭皮匠。”
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M*******p
发帖数: 5626 | 4 全局复杂，加上劫争，柯洁早指出来了，石头第三盘前和朋友们通宵复盘也总结出来了
。结果由于第三盘石头太勉强，被阿法狗完胜，结果一大帮键盘侠猛喷棋渣。 |
D*******r
发帖数: 2323 | 5 也不是光复杂就可以的，deepmind回去后肯定回细看白78手前后，黑的选点评估是把78
点漏算了，还是对78点的计算有误砍枝？
并不是所有复杂局面都能让狗迷惑，恰好让狗迷惑的复杂局面可能是可遇不可求的
【在 t******l 的大作中提到】
: 如果这不是简单 bug 的话，那看起来阿狗不怕局部乱，而是怕全局乱。也就是
: 造成全局上的雷蒙九段说的 “get really complicated”。
: 不过可能也应该能理解。类似 Deep Blue 这种暴力计算的 MCT，其实不怕乱。
: 怕乱的可能是 training 的 policy 网，而 policy 网更多管全局的事儿。
: 另外如果狗对狗 training 都是目标以赢棋为主的话，说不定大部分狗都
: 力求把大局的局面简单化，结果出现狗对狗 training 的互相画地为牢，
: 死锁在某一类 local 情况？出现 “三个臭皮匠，加起来还是臭皮匠。”
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t******l
发帖数: 10908 | 6 这局雷蒙九段开局时说李九段是更多用第二盘的战术，从抢边往中腹发展。
这样看来可能是两者结合，先搞定一定根基的前提下，然后依赖根基掀起全局大乱盘？
【在 M*******p 的大作中提到】
: 全局复杂，加上劫争，柯洁早指出来了，石头第三盘前和朋友们通宵复盘也总结出来了
: 。结果由于第三盘石头太勉强，被阿法狗完胜，结果一大帮键盘侠猛喷棋渣。
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t******l
发帖数: 10908 | 7 指从阿狗算法角度的“复杂”：首先是更需要 policy network 做决定而不是 MCT。
然后是出现多个非正交大热点，使得按狗经验能拟合的 policy network 部分失效。
还有就是出现狗咬狗训练时，狗狗们都不愿往那种情况走的情况，导致不被训练到。
78
【在 D*******r 的大作中提到】
: 也不是光复杂就可以的，deepmind回去后肯定回细看白78手前后，黑的选点评估是把78
: 点漏算了，还是对78点的计算有误砍枝？
: 并不是所有复杂局面都能让狗迷惑，恰好让狗迷惑的复杂局面可能是可遇不可求的
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m**o
发帖数: 9805 | 8 不光是漏算的问题
78就是神手，算到了黑棋也没有太好的办法
78
【在 D*******r 的大作中提到】
: 也不是光复杂就可以的，deepmind回去后肯定回细看白78手前后，黑的选点评估是把78
: 点漏算了，还是对78点的计算有误砍枝？
: 并不是所有复杂局面都能让狗迷惑，恰好让狗迷惑的复杂局面可能是可遇不可求的
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l*****i
发帖数: 20533 | 9 我也认为这么打更好。早期确保局面平衡，各处有根，从而让自己之后的战斗更有选择
余地。然后率先在电脑的大模样里发动进攻，线条走乱一些。
【在 t******l 的大作中提到】
: 这局雷蒙九段开局时说李九段是更多用第二盘的战术，从抢边往中腹发展。
: 这样看来可能是两者结合，先搞定一定根基的前提下，然后依赖根基掀起全局大乱盘？
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l*****i
发帖数: 20533 | 10 我看不懂的是103。什么意思？
【在 m**o 的大作中提到】
: 不光是漏算的问题
: 78就是神手，算到了黑棋也没有太好的办法
:
: 78
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a****l
发帖数: 8211 | 11 这个是有道理的。狗的全局搜索是使用快速下子的低准确度网络快速摆出变化来估计，
一旦全局复杂就很容易误判导致失误。局部的搜索是使用类似暴力算步的，不怕复杂。
【在 t******l 的大作中提到】
: 如果这不是简单 bug 的话，那看起来阿狗不怕局部乱，而是怕全局乱。也就是
: 造成全局上的雷蒙九段说的 “get really complicated”。
: 不过可能也应该能理解。类似 Deep Blue 这种暴力计算的 MCT，其实不怕乱。
: 怕乱的可能是 training 的 policy 网，而 policy 网更多管全局的事儿。
: 另外如果狗对狗 training 都是目标以赢棋为主的话，说不定大部分狗都
: 力求把大局的局面简单化，结果出现狗对狗 training 的互相画地为牢，
: 死锁在某一类 local 情况？出现 “三个臭皮匠，加起来还是臭皮匠。”
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h*h
发帖数: 27852 | 12 就是当年对付武宫正树的办法。狗杀棋不如武功，行棋比武功还高
【在 t******l 的大作中提到】
: 这局雷蒙九段开局时说李九段是更多用第二盘的战术，从抢边往中腹发展。
: 这样看来可能是两者结合，先搞定一定根基的前提下，然后依赖根基掀起全局大乱盘？
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