討論串[請益] 關於一些遊戲的AI
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我自己想了一下，如果寫圍棋的AI，有甚麼特別的怪招可以對電腦路徑計算有利，. 於是就想到鏡射的結構，如果電腦傾向把路徑演化成鏡射結構，. 那電腦的計算量就可以大幅減輕非常多.... 最極端的方式，就是電腦執黑都一律天元開局，而後每一步電腦都鏡射模仿棋，. 最後白子一定要從天元附近下手，這時盤面的棋型
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圍棋的AI跟西洋棋AI的處理方法，採用了不同的發展方式，. 圍棋AI程式設計師思考的點是，如何在現有的硬體計算能力下，. 讓電腦算得『更聰明』，可是這背後是很矛盾的一件事，何謂算得更聰明？. 對人而言，很簡單，越厲害的人，能在越短的時間想出更多的組合變化，. 可是對電腦而言呢？ 除非提升你的硬體，否
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現在用principal component analysis來辨識指定的視覺特徵已經不是. 奇怪的技術了，只要在適當的AI架構之下也不難用類似技術來辨識前述的棋. 型。但這裡有個問題：AI所受的期待本來就和人類棋士不同，這導致他們無. 法在同樣的基礎上習得技能。. AI在運算速度上有絕對優勢。直接
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其實最有趣的就是這點。為什麼你會覺得人腦就不是一種一種特別去寫的呢？那. 為什麼人類也會有定石辭典這種東西呢？而且，雖然那個五目點眼型我們都知道它可. 以這樣被搞定，可是人類棋手卻會在這個特徵都還沒出現時就提前把它辨識出來。這. 辨識真的都是人類某些特有的機制完成的嗎？還是其實也都是經驗 + 窮舉計
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其實要下贏圍棋AI有很多奸詐的技巧，當你掌握技巧後，就很好贏AI了，. 其中一個技巧就是棋子在空間的分佈要散，. 因為圍棋AI很重要的一點就是，路徑分析的權重因子，. 而權重因子最簡單的判斷方式就是從局部空間棋子的密度來判斷，. 讓電腦決定是否那附近的路徑選擇要計算得更細.... 而佈局上越分散，就
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