Re: [情報] deepmind又在下了！

看板GO (圍棋)作者yyhsiu (hsiu)時間9年前 (2016/04/13 14:39)推噓9(9推 0噓 5→)

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回原po 影像辯識當然in general當然是很困難的問題，全人類都還在研究… 但如果只是辨識個19路棋盤的落子，不要說碩士論文純論辯識的話，資工系大學生專題都嫌簡單，棋盤都定在那給你看顏色而已了除非包含了整個系統，然後辯識後要怎麼落子，那還有點看頭當然有板友提的攔截封包，也是有機會的，相比影向辯識可能也是比較乾淨的做法無論如何…對Google說，要寫到會work，推文說是一個下午的事真的不誇張都搞出alpha go了這個相對太太太支微末節了另外有人說很驚訝李世石不是直接電腦落子我印象中當時就有人貼文說 Google本來就有讓李世石選擇要不要有個真人來擺子李世石選擇了真人擺子也很合理 (雖然結果黃士傑的表情跟Alpha Go差不多就是了XD) 就算是職業棋士，用滑鼠來落子，下意識隨手的機率略微增高，可能也是有的 ※ 引述《mathbug (天堂的定義)》之銘言： : 標題: Re: [情報] deepmind又在下了！ : 時間: Wed Apr 13 09:47:47 2016 : : ※ 引述《ctrl (大覺者)》之銘言： : : 對手是ruogu(P)9段 : : deepmind現段位戰績進步到64勝36負 : : 本場deepmind執黑 : : 貌似ruogu(P)9段的白棋開局不錯!? : : 果然deepmind的黑棋佈局比較弱吧？ : : ……白棋走出一串送菜的棋之後現在劣勢了Orz : : 黑棋下棋的速度有一些很快不像是 AlphGo - 中介人 - 奕城網棋落子 : : 不知道奕城/Tygem 有提供介面給AlphaGo團隊嗎? : : 有的話真相就大白了 : : -- : ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 180.177.12.82 : ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/GO/M.1460512070.A.7A8.html : ※ 編輯: mathbug (180.177.12.82), 04/13/2016 09:49:20 : 推 mrbigmouth: 在電腦上跑的東西....寫個仲介程式完全不難啊.... 04/13 10:00 : → mrbigmouth: 不需要仲介程式 04/13 10:00 : → deathcustom: 不用唷，十幾年前就有種東西叫做按鍵精靈 04/13 10:00 : → mrbigmouth: 我是說不需要提供介面也能寫 04/13 10:01 : → deathcustom: 寫個程式直接中介讀譜落子對DM來說是一片蛋糕啊 04/13 10:01 : : Are you sure about that? : : 如果沒有介面 : : 1. 落子"也許"只需要類似"按鍵精靈"的功能但是 : : 2. 讀取落子(包括可能的提子狀況)就需要引進視覺辨識等功能了 : : 3. 以上功能如果自己做應該至少一個碩士等級的論文了 : : 推 ctrl: deepmind外掛下棋落子速度上確實有優勢 04/13 10:02 : 推 deathcustom: 對於(奕城的)網路伺服器來說，他收到的資料只是 04/13 10:04 : → deathcustom: 滑鼠座標+clicking flag，那這個alphago可以自動送出 04/13 10:04 : → deathcustom: 而不需要實體滑鼠，對AG來說他只需要讀當前的棋盤 04/13 10:05 : → deathcustom: 然後決定要在哪個棋盤座標落子->轉成滑鼠座標送出 04/13 10:05 : → deathcustom: 另外，AG vs Lee第一天我很驚訝居然要有代理人 04/13 10:06 : → deathcustom: 我本以為只需要把譜投到大螢幕，李直接電腦落子即可 04/13 10:07 : ※ 編輯: mathbug (180.177.12.82), 04/13/2016 10:31:35 : 推 staristic: 不需要什麼視覺辦示啊…直接攔截封包就好了 04/13 10:37 : → staristic: 對google來說，寫這個的外卦大概就一個下午的事… 04/13 10:37 : 推 deathcustom: 基本上，奕城送來的封包不會是全圖像，為了流量控制 04/13 10:39 : → deathcustom: 應該只會是一個19x19 matrix記錄當前棋盤 04/13 10:40 : → deathcustom: 然後是由用戶端程式轉成為螢幕上的棋盤，所以的確是 04/13 10:41 : → deathcustom: 攔封包解讀矩陣就可以的事 04/13 10:41 : → deathcustom: 視覺辨識來說，那也只是一個固定圖樣 04/13 10:42 : → deathcustom: 開局讀棋盤轉出19x19的座標轉換矩陣，每次比對前次 04/13 10:43 : : 這也是一項工程大學部專題? 有大學生說說看三個月做得出來嗎? : ※ 編輯: mathbug (180.177.12.82), 04/13/2016 10:46:33 : → deathcustom: 盤面跟本次盤面差異判讀對方/己方落子 04/13 10:44 : → deathcustom: 不需要很複雜好嗎~"~ 04/13 10:44 : → deathcustom: 原po想像的視覺辨識技術太高級了，但是在這個case裡 04/13 10:45 : → deathcustom: 用不到那麼高級的視覺辨識...... 04/13 10:45 : 推 deathcustom: 讀網格JPG/BMP判讀網格座標有難度嗎？ 04/13 10:48 : → deathcustom: 前後兩張圖做XOR讀出盤面變化有難度嗎？ 04/13 10:49 : → deathcustom: 將落子座標反轉換回影像座標(用來產出滑鼠座標) 04/13 10:50 : → deathcustom: 有任何難度嗎？ 04/13 10:50 : → deathcustom: 這三個都沒有難度的狀況下，真的有難度的判斷在哪落 04/13 10:50 : → deathcustom: 子AG做的很好 04/13 10:50 : 推 deathcustom: 我猜原PO想成ROBOT自己用CAM抓影像，但這個case不用 04/13 10:54 : → AmibaGelos: lol3個月哩..應該2小時內KO吧,有點經驗的話半小時以內 04/13 10:57 : 推 deathcustom: Amiba你不能這樣說啦，如果是ROBOT自己用CAM抓影像 04/13 11:01 : → deathcustom: 還要轉出正確的座標，那大學生差不多要一個專題才能 04/13 11:01 : 推 TWN2: 你也太小看google了... 這種程度半小時就解決了 04/13 11:01 : → deathcustom: 作的出來(一個學期的時間)，只是我想原PO想太難惹 04/13 11:01 : 推 WindSpread: 1.軟體對軟體，要連接上哪有這麼困難。 2.它背後是goo 04/13 11:02 : → WindSpread: gle,不是大學生 04/13 11:02 : 推 deathcustom: 還有一種可能就是奕城的使用者端回傳的資料僅僅是 04/13 11:04 : → deathcustom: (落子的)棋盤座標，那這個就更簡單惹 04/13 11:04 : → deathcustom: 連產生滑鼠座標都不用，直接丟一個座標封包回去 04/13 11:05 : → AmibaGelos: 用cam大學生大概1天KO吧..是靜態的可以很輕鬆濾出棋盤 04/13 11:12 : 推 deathcustom: 恩，是沒錯啦，但是專題會過不暸唷XDDD 04/13 11:18 : 推 vencil: 拿大學生跟Google的菁英工程師比... 04/13 11:30 : → vencil: 雖然沒去解讀，不過用一般原理來想封包只有回傳落子座標 04/13 11:32 : → vencil: 根本不需要回傳視覺資訊，一般的工程師來做頂多也幾天吧 04/13 11:33 : → stimim: 網路上都有TYGEM的開源用戶端了，用那個改就好啦 04/13 11:39 : → bigelephants: 可以查一下 sikuli 就知道其實不難了 04/13 11:40 : → Django: 這樣就能生出碩論等級我應該一年就畢業了... 04/13 11:46 : 推 ForeverOrz: 影像處理實驗室報到...專題做這個應該畢不了業+1 04/13 12:03 : 推 profyang: 你太小看它們了吧...大學專題等級的東西對它們就是非常 04/13 12:33 : → profyang: 簡單的東西啊 04/13 12:33 : 推 kafai: AJA那次有說，他們公司有做視覺辨識，看人下一晚棋就學會 04/13 12:44 : 噓 jonathan7988: 碩士論文做這個當口委吃素嗎 04/13 12:58 : → deathcustom: 賣啊捏，說不定在十年前這真的是碩論等級啊 04/13 12:59 : → deathcustom: 我念MS的時候，博班學長說他們當年除頻器會動就畢業 04/13 12:59 : → deathcustom: 可是我們都要搞到SSGS系統有效果才能畢業 04/13 13:00 : → deathcustom: 中間也不過差兩年~"~ 04/13 13:00 : 推 deathcustom: SSCG(single side band clck generator)上面誤繕 04/13 13:03 : 推 bbbtri: 我也蠻好奇，圍棋就是座標，和視覺辨識有什麼關係？另外 04/13 14:11 : → bbbtri: 正式比賽不太可能叫棋手電腦落子，除非本來就約在網路上下 04/13 14:11 : → wadashi1: 網路遊戲的外掛這麼多,Google的技術,一點都不成問題啊! 04/13 14:20 : → wadashi1: 打個比方好了,神魔之塔外掛,判別珠子,規劃路徑,自動轉珠 04/13 14:24 : → wadashi1: 相對於網路圍棋,網路圍棋電腦代下簡直是簡單到爆炸啊! 04/13 14:25 : 推 jyhfang: 棋盤上畫面資訊都很固定、單純狀態有限 04/13 14:27 : → jyhfang: 每個可落子的點: 黑棋白棋沒落子 04/13 14:27 : → jyhfang: 簡單分析判斷一下就出來了您想得有點太複雜了 04/13 14:27 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 175.182.194.107 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/GO/M.1460529560.A.7FB.html