討論串[請益] 關於一些遊戲的AI
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之前我說圍棋跟圖形辨識很像的原因就在這邊. 例如說一個簡單的死活題. 若白下於A點，黑必死. 若黑下於A點，則活. ┌┬○●┬┬┬. Ａ┼○●┼┼┼. ├○○●┼┼┼. ○○●●┼┼┼. ●●●┼┼┼┼. ├┼┼┼┼┼┼. ├┼┼┼┼┼┼. ├┼┼┼┼┼┼. 一般而言，學到上面那個基本型. 不論是在
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圍棋的AI確實不難寫阿！ =.=a. 只是電腦計算能力有限，要幫電腦判斷分析哪些路徑是比較重要的，. 而那就是人類把自己的一些經驗傳給電腦，好增加電腦的分析效率。. 所以如果讓職業棋手先分析某個棋手的下棋習慣，. 讓職業棋手指導電腦分析各路徑的權重應該怎麼分配，. 電腦就可以學會怎樣更有效率的計算路
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在igdshare 2011/2/20 的活動中 我有針對遊戲AI做一個15分鐘的簡介.. 其中一個重點可以貫穿整個遊戲AI. "遊戲AI設計的目的就不是以打倒玩家為目的，. 遊戲AI設計的概念反而是基於終要被玩家打倒。". --. "May the Balance be with U"(願平衡與你
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關於人工智能方面, 一般來說, 邏輯思考只有這種結論:. 1. 是. 2. 非. 3. 未知. 其中「未知」往往是源自資訊的不足, 面對資訊不足的事情時, 理. 性和邏輯思考能得出最正確的結論, 往往是未知, 在一定要得出是. 或非的問題上, 資訊量有量的理性思考是有瓶頸的.. 過去人工智能的結構,
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圍棋AI到底有多難？. 是不是最難寫的AI我不知道. 不過從1969年有人寫出圍棋程式之後到現在. 依然距離職業圍棋手有約3~4子的差距. 跟頂尖的圍棋手的差距可就更大了。. 這還是最近5年左右有人發現蒙地卡羅演算法. 可以應用到圍棋上的成果. 不然如果使用傳統的暴力法或比較Pattern法. 也許
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