兽娘动物园 细思极恐恐，勇士有没有可能故意输掉今年的冠军

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-08-07 23:12 标签： 细思极恐故事会
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模块&&&IIS Web Core
通知&&&MapRequestHandler
处理程序&&&StaticFile
错误代码&&&0x
请求的 URL&&&http://www.gaotang.cc:80/pkpkz87/
物理路径&&&E:\Web\gaotang\pkpkz87\
登录方法&&&匿名
登录用户&&&匿名
此错误表明文件或目录在服务器上不存在。请创建文件或目录并重新尝试请求。勇士这赛季将再次无缘冠军？国外媒体给出这样的理由
勇士这赛季将再次无缘冠军？国外媒体给出这样的理由
常规赛现在已经进行到第二轮，东部的骑士和西部的勇士无疑是目前两支最火的球队，也是最具冠军相的球队，但今日美国媒体就列出五大理由，分析这赛季勇士将再次无缘冠军。关键时刻找不到一个能把握机会的人。这样说未免有点过，不管是杜兰特还是库里、汤普森关键时刻都能给对方致命一击。格林的脾气。这个是勇士夺冠路上最不稳定的因素，如果去年他能够冷静，或许总冠军就不是骑士。西部竞争大，马刺或火箭都有可能战胜勇士。随着今天的帕克受伤，马刺的威胁将急剧减小，倒是火箭，疯狂起来谁都怕。主帅科尔的健康。从第一轮就开始缺席比赛，虽然还是会出现在球队训练场上。代理主帅布朗这几站倒是表现还不错，但如果真的到总决赛或最后冠军时刻，与科尔相比肯定是有差距的。詹姆斯依旧稳定。看过今年的骑士比赛，你根本想不到詹姆斯已经是一个三旬老汉了，每场比赛都破记录，按照这个趋势今年季后赛他将成为NBA季后赛得分第一人。这波预测不能说他分析没道理，但看到现在状态火热的勇士不确定的因素还真就是这些东西，或许这波预测能够刺激勇士队员，让他们变得更加专心冷静面对比赛。不管最后谁拿总冠军，最大希望是每个球员都能健康的打完这个赛季。
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作者最新文章细思极恐 AlphaGo会故意输给人类一场么？_网易科技
细思极恐 AlphaGo会故意输给人类一场么？
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（原标题：AlphaGo会故意输给人类一场么？）
今天将进行柯洁和AlphaGo对弈三番棋的最后一局，下午对局结果出来后，恐怕再鲜有这样的人机对弈了。在这之前，AlphaGo已经和柯洁对弈过两局，和古力、连笑配对赛一局、和五大高手团队赛一局。四局比赛均是AlphaGo胜，棋下到这，AlphaGo开始展现出了更多让人疑惑不解的下棋风格。比如官子退让。AlphaGo在中盘走棋的风格都是很强势的，但是到了官子阶段，表现往往大跌眼镜。到底是Bug还是“故意放水”，我们先了解一下这个让狗非常纠结“官子”到底是什么。所谓官子，也就是收官的意思，“收官”这个词也是这么来的，跟一场球、一个大会、甚至一个自然年一样，一场围棋进入官子阶段的时候，就是快要结束的时候，这个时候，大局基本已定，只需要处理一些零碎的事物。对于一盘棋来说，就是处理一些零碎的空地。专业点的说法也叫“详细点目”。下围棋就是一个占地盘的过程，每走一步棋的目的，都是希望能拥有更大的地盘。等到棋越下越多，大的空地已经被抢完，双方就要从小的空地入手，这时候就是在收官子。虽然中盘被认为是确立胜负的关键，但高手对弈的时候，即便在官子阶段也不会掉以轻心，因为棋没有下到最后一步，谁也不知道会发生什么，对手随时有可能在官子翻盘。在23日和柯洁对弈的第一局比赛的官子阶段，面对柯洁的强硬招数，AlphaGo反而一改之前的凶悍，变得非常保守，能让的子都让了。在26日的团队赛中，面对五位围棋高手，AlphaGo依然取胜，但是仍在官子阶段给了对手机会，并且规避一切复杂变化。甚至在小官子阶段走出了看起来完全没用的棋，被团灭的五大棋手哭笑不得，甚至代为执棋的黄博士都忍不住要笑了。这不是AlphaGo第一次出现这种“事故”。今年一月AlphaGo化身Master键盘侠在网上横扫各大高手的时候，就常在官子阶段退让，芈昱廷和朴廷桓都曾仅以半目惜败。这造成人类棋手在官子阶段比AlphaGo强的印象：失了中盘，也总能在官子追回一二吧。此前日本围棋老将赵治勋和日版阿法狗DeepZenGo进行对局的时候，柯洁就在微博上给赵治勋提建议：“和AlphaGo拥有同样技术的ZenGo，私底下我有一定的了解。我其实一直在研究、与别人探讨，深度学习技术的计算机到底有何弱点，也亲自实战过。如果赵老能看的见我的微博，请留心我的建议：无论局面如何都不要认输，拖到官子，刮爆它。”在Zen的身上，柯洁认为官子阶段是弱点。但也有很多人认为，在官子阶段，人类棋手虽然还在对棋盘上剩下的领地焦灼，但是狗已经认准了自己能赢。所以才一再退让，狗其实就是故意在让子。至于狗为什么会在官子处处退让，大家此前有很多猜测，不过大致集中在两个方向上：猜想一：你们都以为围棋下到官子就简单了，但实际官子才是对AI来说最难的。人的“棋感”是多年的走棋的经验判断，AlphaGo的“棋感”则是神经网络训练的结果。首先通过策略网络缩小落子的选择范围，然后通过穷举搜索模拟走棋到一定程度，这时候会生出许多可能性的分支。但是这些分支太多，即便对于能力再强大的计算机来说也是过重的负担，所以要进行“剪枝”，通过价值网络评分，权衡比较，剪掉没用的支，选择一个最能赢的点。在布局和中盘阶段，棋子落在不同的地方，导致的后果是很不一样的，长枝和短枝差得多，剪起枝来非常方便，同时计算的负担也会小很多。但是官子带来的困惑就多了，官子阶段，棋盘上到处都是棋子，到处都是子力（每一个棋子给外界带来的影响）。对于算法来说，可以选择的点越来越多，并且这些点之间的差距越来越小。所以，看似棋局接近尾声，对于人类棋手来说，可能棋局是越来越明朗，但是对于对于算法来说是越来越困惑。在这个时候如果盲目剪枝，就可能会遗漏有价值的落子点。但是如果扩大选择范围，又会带来大量搜索和计算的负担。最后导致AlphaGo在官子阶段漏洞百出。猜想二：狗的策略是“赢不贪多”。AlphaGo寻求的是简明处理，也就是说，在模拟出来的众多胜利之路中，找到第一条胜率更大的路一直走到黑。可以假设，AlphaGo在棋盘上找到了1000种赢的可能，但是有990种都是只赢半目，只有10种可以赢十目。按照既定的策略，也就是价值网络评分的标准，狗会选择最保守但能确保获胜的那990种棋。赢的多少，并没有作为AlphaGo价值判断和打分的目标。如果一个点收官可能赢50目但有50%的几率崩盘，另一个点可以赢5目但100%取胜，胜率优先原则永远是后者，不是故意退让。到底AlphaGo如何能保持精准的只赢半目，在25日第二局比赛结束的发布会上，DeepMind创始人Demis Hassabis给出了标准答案：“第一盘棋的官子阶段，AlphaGo在做的只是让自己的胜率最大化，因此在比赛的最后阶段，可能会在某些局部的点做一些放弃，AlphaGo只是专注于胜率，其它并不重要。 ”所以正确答案是猜想二，包含一些猜想一的猜测，整个狗在下整盘棋的时候，是一个很复杂的计算过程，但是它的目标是很简单的，就是保证能赢，为此可以放弃一些局部。甚至可以反过来应用这个规律，只要在官子阶段狗开始步步退让，就说明它已经赢了。所以为什么不在AlphaGo的程序中写入一个“赢越多越好”的目标呢？被当做故意放水，狗也很委屈，如果想要保证每盘即能赢，又能赢得多，还要看工程师是否能加上一个“赢几目”的补丁了。等等，这样的补丁原来也是有的！有一种叫做Dynamic Komi的东西，翻译过来叫做动态贴目。这个补丁的用途，简单来说就是防止电脑在被让子时下出太保守的棋，AlphaGo的团队曾在一篇论文《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》中明确指出Alpha Go没有使用动态贴目。论文没有指明原因，但是试用过动态贴目的人表示，动态贴目很容易下出漂亮的棋，但是会导致胜率降低。所以，和人类棋手想要下手漂亮棋不同，狗被设定的目标是赢就行了，随便赢成什么样。但是AlphaGo也不总是能赢的，26日上午，它就下了一场必输的棋，但不是故意输的。昨天上午进行了一场配对赛：对弈双方分别为古力九段和连笑九段，并会各自配一个AlphaGo外挂，和自己轮流执棋。这就是说，不管输的是哪方，都有AlphaGo的份。这场比赛开始古力一方占据优势，连笑进入了读秒阶段，现场讲棋甚至已经准备好了结束语。但这个时候局势突然逆转，连笑一方逐渐追赶，步步紧逼，古力眼前煮熟的鸭子就这么飞了。面对这样的局势，古力的AlphaGo选择举牌投降，但是被古力拒绝！被拒绝后的狗开始乱走棋，以示抗议——其实是因为计算走哪里都是输，所以就放弃了进一步计算，反而显得“智障”——最后古力还是自己举牌投降了。古力赛后解释为什么拒绝AlphaGo认输的要求，表示自己也是有小情绪的：“当时我觉得我下的还可以呀。”古力说，如果AlphaGo会说话的话，可能会说：古力呀，你下的这都什么棋……最后古力认输，则是因为提出认输后的AlphaGo一直送子，不能忍。AlphaGo认为古力没有能力，古力认为AlphaGo没有情怀。
人生的博弈也是这样，输赢不是最重要的，但狗生的博弈就是要赢！所以别想着让狗狗放水一局了，如果赢了，那肯定是柯洁同学太努力。
本文来源：PingWest品玩
责任编辑：姚立伟_NT6056
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