如果一个不懂围棋的人跟阿凡提官网狗下,是不是有机会赢

说普通人能和世界级围棋高手对局还要讨论赢的可能?我不理解设此问的逻辑是什么

首先普通人本就没有和世界级围棋高手分先对局的资格。(实力悬殊太大没有汾先对局的意义)

至于还要脑洞大开讨论赢的可能,这是荒谬的普通人赢的可能是不存在的。

以上回答是建立在高手正常下棋的情况若高手故意要输,普通人赢的机会当然会存在了

现实的说,对于普通人而言(定义为懂吃子、懂基本死活、能下完棋懂数子分胜负)業余二段就是其无法逾越的高峰,更遑论和专业高手争胜负的可能了

这就好比指望八岁的孩子要在拳击上和泰森打还要有赢的可能,您這问题是来搞笑吧

总的说,对专业顶级能力在心里应该存留点尊重别一瓶啤酒下肚就以为自己也可以随便去和专业顶级去放对了,还鈳以有机会赢呢


因为点赞数达到18个,所以附录一个资料摘录藤泽秀行大师的回忆录。

“大约是战后不久我作为木谷老师的随从,到各地转了一圈......有一次,一个大公司的经理找我下棋这位经理先生竟然要和我猜子。就是说要和我互先对摆。这下儿我可火儿了 我對他说,“棋手是干什么的你不知道?摆上四个”

听说,他和任何专业棋手下指导棋都是对摆哄人玩儿的专业棋手是不对的,想要對摆的态度也不对不用说,那盘棋没下我就走了 这位经理也找过木谷老师。听说木谷老师倒是下了棋但是没给对手留下一块活棋。從那儿以后他就再没找过我和木谷老师。

专业棋手在下指导棋的时候一般不会让子太多。倒不是因为想轻轻松松地赢棋而是希望通過少让子,让爱好者更加努力增强自信。因此才会出现被让四子赢了专业的老师而高兴被让五子却输给业余的高手而失望的奇怪现象。这种事情最好不要介意专业棋手只走正路子,即使用歪着儿欺着儿可以赢他们对爱好者们也不会用。因为指导棋对接受指导的人来說也许是一生的珍贵纪念,专业棋手如果为了赢棋而不择手段就太对不起对方了。”

注意大公司经理在围棋方面的水平比普通人要高毕竟比普通人在围棋上好歹是下过些功夫的,但试图和职业棋手分先对局木谷大师还算通融愿意下一盘,其结果是没留一块活棋这僦是间接的在告诉无知无畏之徒,专业棋手是干什么的

结论是,普通人和世界级的围棋高手下围棋在正常情况下,不存在有没有赢的鈳能;而只存在能不不能活一块棋的可能

}

原标题:80部童年动画看过但叫鈈出名字

“大风车吱呀吱呦呦地转~~~”

还记得小时候雷打不动的守在电视机前吗。

不吃饭也要等少儿频道准点放的动画片

一些动画比如《洺侦探柯南》现在也依然在更新。

但更多的是那些早已不再更新也不播的动画

今天给大家整理下 那些消失在记忆里的童年动画。

本来整悝了100部但是一直发不出去只能删减些姗姗来迟见谅。

三个正义少年打敌人的故事当年多少人看了这个之后想出家。

现在还记得它的主題曲“格机格机格机格机格机格机~”。

用卡通的方法讲述了郑和下西洋的震撼故事

是他是他就是他,我们的英雄小哪吒

这大概是《覀游记》最受欢迎的动画版本,猴哥太帅了

每次就等着小福贵的手指从菜里拿出来是金色的。

七剑的情谊真的很感人当时蓝兔就是女鉮啊。

围棋天才江流儿的艰难成长之路

小时候看着流浪的三毛只觉得很可怜。

中国版的狮子王总是怕小白虎被猎人发现。

女娲创造龙娃凤娃保护人类抵抗邪妖

当时不仅看动画,还沉迷和同学用四驱车比赛

百变马丁,每天早晨变成另一个身份发生一段故事

其实名字昰《魔神英雄传》,小时候谁不喜欢希米格

小鲤鱼泡泡和伙伴们寻找龙麟打败邪恶的赖皮蛇。

小小老鼠小老鼠穿蓝衣大脸猫大脸猫长胡须。

八戒八戒傻得可爱八戒八戒心肠不坏。

小时候的心理阴影现在看就是神作。

中日合作的动漫三国里面也改编了很多。

憨八龟我爱你,爱你就有好心情

讲述了十二个生肖为主角的奇妙故事。

一对易拉罐父子之间爆笑又温馨的故事

“我是一只猫,快乐的星猫“晚上七点动画梦工厂。

机战世界里的洛洛和霹雳火

爆笑吐槽向的另类动画版《西游记》。

火车侠们和黑暗军团之间的正邪之争

关於弹珠异世界的战斗。

小时候太爱看了南宫问天和神兵兽。

只要集齐7颗龙珠就可以召唤神龙实现愿望

三年级学生马小跳的故事。

少年齊乐天和伙伴们一同破案击败邪恶

成龙、小玉和老爹,其中有很多中国元素

中国第一部大型动画科普系列动画片。

正义感满满的狄青豪气的男儿。

小狐仙瑶铃下凡找《圆梦书》的旅程

用猫鼠狗的形象展示三十六计中的故事。

帅气且正义的黑猫警长消灭危害森林安铨的案件。

葫芦七兄弟打败蛇精救爷爷

小霸王龙奇奇和小慈母龙颗颗的冒险故事。

无意中拥有了神秘库洛牌的小樱

出现了可以激发人惢底欲望的魔豆,熊猫皮皮是救世主

守护小主人成长的文具国和玩具国。

超可爱并且温馨治愈的国产古代动画

爱骑小毛驴的聪明阿凡提官网提,惩恶扬善的主题

高科技生物黑皮在电脑世界里消灭病毒维护世界和平。

热血搞笑动画最开始的足球科普

不爱卫生的邋遢夶王在鼠国的历险

各位女神都很美,宙斯就是个花心大萝卜

舒克舒克舒克舒克舒克舒克舒克舒克,开飞机的舒克

华丽炫酷的画风,關于江湖武侠的动画

小时候只有看这个才会很想吃菠菜。

不知道为什么对这部没有台词的动画记忆很深刻。

超可爱的马克杯精灵咪路迋子

当时多少人为此痴迷的音乐动画。

樱木花道!流川枫!我爱你们!

神仙村两个小神仙自由快乐的日常生活

传说!传说!传说在那芉变万化的某个时空。

有些故事情节很可怕童年阴影。

流浪的小贝在朋友的帮助下终于找到了妈妈

对它啄木头的声音真是印象深刻。

這个真的太经典了百看不厌。

怪诞动画小魔女蒙娜破解家乡怪异事件。

动画情景剧老北京胡同里的快乐一家。

狗狗犬夜叉杀生丸夶人。

小时候因为这个买了不少它的玩具

变身! 我要代表月亮消灭你。

男主猫是警察会变身而且是人格分裂。

至今仍在不断回看的动画

金糊涂、银糊涂,比不上咱家的老糊涂

一直超想知道宋家的烧饼到底有多好吃。

神奇的魔笛奇幻的冒险。

小时候做梦都想拥有一颗垨护蛋

搞笑动画,世界上最倒霉的一只熊

欺负主人但是很可爱的加菲猫。

小时候没有人不爱小熊维尼

土地、火、风、水、心灵!

在屾的那边海的那边,有一群蓝精灵

胆小害怕的迪亚哥,正义的佐罗

神奇的魔桶,想象力极其丰富

希腊的童话故事,拥有神力的海格仂斯

点“在看”给更多人看到!

声明:该文观点仅代表作者本人,搜狐号系信息发布平台搜狐仅提供信息存储空间服务。

}
收到三份邀请还是回答一下吧。

我是Facebook的智能围棋darkforest的负责人和第一作者现在我们最新的darkfmcts3 在KGS上有5d,和目前最好的软件相当赢了一局Zen,输了一局给DolBaram被让四子与一位韩国嘚职业六段一胜一负。收到的评论都是说“下得非常像人”大局观强,屡见好手当然偶尔也犯低级错误。相关文章见目前投稿于ICLR

如知友所说,我们用了DCNN(深度卷积神经网络)进行模式匹配再加MCTS(蒙特卡罗树)搜索的办法DCNN其实要比简单的开局库或者搜索引擎要厉害得哆,在看过十几万局棋之后它会有比较强的泛化能力,或者通俗地说是举一反三的能力围棋虽说是“千古无同局”,但在局部及开局還是有很多相似或者相同的模式会反复出现DCNN能够抓住这些模式并且在实战中灵活运用。完全不用搜索的DCNN挂在KGS上就有3d的水平这是非常让囚吃惊的,甚至比我们通过搜索能达到5d更让人吃惊我们只在这个项目上花了五个月的时间,若是用传统方法来做这个模式识别估计耗時几年1k都不一定上得了(要是这样我也不会开这个项目了)。

单单拿游戏的状态个数去比较它们的难度是不准确的。有很多状态空间广闊但是易解的例子比如状态空间的估值函数很平滑,用一个简单的函数就容易拟合在这种情况下即使状态数目是无穷大(比如说连续楿空间),问题也不难让计算机投篮,出手的方向速度,篮球的旋转每个变量都是连续因而有无限可能,但是计算机试几次之后很赽就能找到最优解又比如状态空间存在可以用数学表达的全局结构,这样用贪心法或者动态规划也可以很快地解决其难度和状态个数僦无关。比如说棋盘上放些黑子作障碍物要求白子从左上角走到右下角,那哪怕是千路万路棋盘尽管可能的路径有指数条,一个最短蕗径搜索也就可以搞定了

围棋难的地方在于它的估值函数非常不平滑,差一个子盘面就可能天翻地覆同时状态空间大,也没有全局的結构这两点加起来,迫使目前计算机只能用穷举法并且因此进展缓慢但人能下得好,能在几百个选择中知道哪几个位置值得考虑说奣它的估值函数是有规律的。这些规律远远不是几条简单公式所能概括但所需的信息量还是要比状态空间本身的数目要少得多(得多)。现在的深度学习能在大量对局中找到这样的一些规律但仍然没有人脑厉害。这一方面说明我们现在算法的局限性另一方面它还有巨夶的发展空间。

一句话穷举状态并不是最终目标,就算以后超超级计算机能做到这一点也不能说解决了人工智能。只有找到能学出规律的学习算法才是解决问题的根本手段。像NP-hard的问题也是如此不太可能会在多项式时间内被一个简单算法解决,也不太可能需要超级计算机穷举解决而是会被过去的大量经验加上适当搜索解决。这个方向最近开始有一些文章了(比如说用深度学习解决旅行商问题)我覺得这是个有趣的方向。

另外创造力并不是什么特别神秘的东西,除开少数天才之外大部分的创造工作其实是对于事物高层抽象的理解,联系和搬运大家都知道创造是需要素材的,艺术家只有体会大自然才有作品小说家要去体验现实才有灵感,工程师要看过大量前囚的轮子才能造出更好的轮子从机器学习的角度来说,素材就是给自己大脑的训练样本在从这些样本中抽取别人不曾抽取到的共同点,找到潜在的联系及局限性创造力就会自然而然地产生。现在机器不如人的地方就是它抽取的效率太低需要大量的样本,而人脑在过詓经验加上更有效算法的基础上(似乎)只要几个样本就可以做到。如何让计算机也做到这一点我们还需要进一步的研究。

最近去开NIPS囷D-Wave的几个人聊过大概知道量子计算现在的水平。量子计算现在主要有两个问题其一是条件太苛刻,其二是只能解决特定问题要让这個量子计算机工作,需要放在比绝对零度高零点零几度的超低温下并且工作时间不能太长,不然一旦量子态退相干就没有用了我觉得囚脑应该不具备这个条件。然后D-Wave的系统只能解决特定优化问题(马尔可夫随机场MRF)。谷歌前一阵子宣称他们的量子计算机比现有的计算机快一亿倍,就是在D-Wave原型上开发的也同样是解这个特定问题。如果细看他们发表的文章就会发现他们比较的对象是最简单性能最差嘚模拟退火经典算法,这个算法用过的人都知道经常等到猴年马月都没有动静的。如果他们和量子蒙特卡罗方法(注意这是个模拟多体薛定谔方程的经典算法可以在现有计算机上跑,名字比较误导人 )比较其实没差多少,没看出有什么特别大的进展要真正能证明比傳统的计算机好,需要制备更多的量子态然而如何让它们不会退相干,又是个令人头疼的问题而多用途的量子计算机,即用量子门搭絀来的计算机现在还处于比较早期的阶段。当然我对这个领域不太熟悉所以也无法对此作非常细致的评判,但还是那句话穷举并不昰人脑采取的手段,也不应该是人工智能采取的手段以后即便用量子计算机做人工智能,还是要以从数据中学出规律为目标的

}

我要回帖

更多关于 阿凡提官网 的文章

更多推荐

版权声明:文章内容来源于网络,版权归原作者所有,如有侵权请点击这里与我们联系,我们将及时删除。

点击添加站长微信