大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于阿尔法和柯洁比赛的问题,于是小编就整理了2个相关介绍阿尔法和柯洁比赛的解答,让我们一起看看吧。
当年李昌镐下棋只追求51%的效率,业余棋手和李昌镐下的话,只要不出现明显漏招和过分的无理手,坚持150---200手应该问题不大,当然最后获胜的几率很小。阿尔法狗只是追求胜利,而不是追求把对手杀崩,业余棋手坚持150---200手的可能性还是能出现的。
不能。
alpha zero的训练方法类似于对抗网络,属于自己与自己对弈,而相互进行的对比只是数据而已,相比真正的下棋速度会快很多,而且可以24h不休息地训练,人类的训练强度远远不够。相当于一个人类棋手积累百年的经验,和一个人类棋手里比较优秀的一位对弈,显然经验程度上具有天壤之别,并且会积累很多人类棋手所不成想到过的方法。
相较之下,差距太过悬殊,胜率几乎为0.
deepmind 最后开发的是alphagozero。完全依靠自我学习,3天超过alphago,21天超过master(alphago 和master都是alphagozero的老大哥)。40天后对战alphago和master战绩分别是100:0和89:11。而其对计算量的依赖却更少。也就是说算法的优化是是实现棋力飞跃的关键。
而master对战人类顶尖棋手60:0。
尽管deepmind不再继续投入围棋的研究,但是alphago的技术已经推广到多个领域,也包括电竞。
算法是支撑alphago的核心,即使不再研究围棋,其在其它领域的研究成果也一样可以应用到围棋。
根据deepmind论文开发的绝艺a让二子对战职业胜率百分之九十几(网站数据多数职业少有业余)。而且不是最强配置。
已经有网友使用leelazero和katago,自家的强电脑配置(主要显卡),可以对战人类顶尖让二子不贴目,这已经接近三子水平。
基于以上背景再看对战人类,给alphagozero较短时间,让三子对战人类顶尖应该是好胜负吧。
前提是:
1. alphagozero 需要针对让子棋做调整或设置。(已经有任意让子情况下不损失棋力的技术开发出来了如katago)
2. 计算力配置较好,不必太高。估计四个tpu?
3. 双方用时一样,快棋。
4. 让三子黑贴6.5(差不多分先让26目)
慢棋的话估计人类棋手还是有希望的。
毕竟棋力有个极限。目前的ai应该已经接近围棋之顶了,只是猜想。
到此,以上就是小编对于阿尔法和柯洁比赛的问题就介绍到这了,希望介绍关于阿尔法和柯洁比赛的2点解答对大家有用。