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标题: 电脑教人类下围棋——浏览master的首胜对局 [打印本页]

作者: 天马行空 时间: 2017-1-5 15:38 标题: 电脑教人类下围棋——浏览master的首胜对局

来源：新浪看点弈客围棋 2017年01月05日 09:48

本文转载自微信号:醉危奇，作者吴碁。（弈客功勋直播员）

2016年底，大家都准备迎接元旦小长假的到来，气氛一片洋溢。然而一个披着master 9d马甲的人物开启了无敌模式于网络平台上疯狂肆虐，职业棋手的权威遭到严重的质疑和动摇。

义愤填膺的古力九段发出了赏金猎人的活动——悬赏10万元奖励首胜master者。

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前段时间阿狗和小李对弈数局，结果虽然小李大败，但是人类并没有感到什么警觉，这次阿尔法狗阴魂不散卷土重来？

首先来说明一下阿狗是靠什么提升棋力的？

（AlphaGo）的主要工作原理是“深度学习”。学习什么？职业高手十几万局棋谱和各种套路。deepmind团队构建了一个数字的神经网络系统，通俗点说就是把抽象的东西具体化逻辑化，把虚的变实，寻找参照物对焦，算出概率，按权重来抉择所要下的每一手棋。所以我认为目前阿狗已经具备了大数据基于全局的思维方式。

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如果master真的是AlphaGo的话，那么可能是2.0版本，年底的首秀则是全民公测的序幕。

眼看着职业高手一个个地被担架抬走，有人会怀疑是否是商业炒作。但是从被害者和受益者角度分析，以职业棋手尊严为代价来提高master的影响力，是否背后推动力过于庞大。

我们先理智的看一下master的首胜对局。

黑满汉(P) 白 master

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首先master白18的一碰是否完全颠覆了传统的理解。

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局后看43分断两块活棋有些过分。

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抢到72白棋占据主动。

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78手以攻为守继续扩大优势

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白棋有80靠的治孤

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黑空不够只能89手掏空

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黑棋111手勉强苦活。

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114手犀利的一击，逼黑棋还债。

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白中盘胜感觉差距如此之大

Master刚刚达成60战全胜伟业，飘然仙去，不久的将来，电脑也许就将教人类学围棋。

有规则可寻的游戏总有破解的方式

—— master

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