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全部话题 - 话题: 下围棋
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a*****g
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1
我的围棋观(下)——围棋对孩子成长的助益zz
现在家长让孩子学棋,很少有希望孩子成为专业选手的,因为这条路太艰难。成为专业
棋手,要有天赋,也要讲缘分。1998年 左右上海市小学生比赛的前六名,大概只有两
个成为专业选手(但有两个在北大,呵呵)。而外地,围棋的基础教育不如上海发达,
但专业棋手却出了不少,这同家 长让孩子学棋的指导思想是有关的。现在上海的孩子
将来机会很多,因为教育资源丰富,经济发达。所以家长让孩子学棋,主要是为了开发
孩子的智力,让孩子学有 所长,当然能取得较高段位证书的话最好,可以用来做小升
初的敲门砖。但外地不同,机会相对少一点,选择相对少一点,一旦选择围棋,他们的
投入更多。以下我 的文字就基本衔接现在家长的目的表达自己的观点。
围棋对孩子成长的助益,有直接效果、间接效果,有近期效果、有远期效果,有显性效
果、有隐性效果。我是以既功利、又不太功利的视角来提出我的思考。并且根据效果的
层次推进我的叙述。为了便于叙述,我整了三个版块。
1、启迪智力。这是大部分家长最初始、最直接的动机。棋类、牌类活动,都有益智作
用,说句笑话,麻将算是牌类的话,也有益智作用。学围棋的... 阅读全帖
a*****g
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2
我的围棋观(下)——围棋对孩子成长的助益zz
现在家长让孩子学棋,很少有希望孩子成为专业选手的,因为这条路太艰难。成为专业
棋手,要有天赋,也要讲缘分。1998年 左右上海市小学生比赛的前六名,大概只有两
个成为专业选手(但有两个在北大,呵呵)。而外地,围棋的基础教育不如上海发达,
但专业棋手却出了不少,这同家 长让孩子学棋的指导思想是有关的。现在上海的孩子
将来机会很多,因为教育资源丰富,经济发达。所以家长让孩子学棋,主要是为了开发
孩子的智力,让孩子学有 所长,当然能取得较高段位证书的话最好,可以用来做小升
初的敲门砖。但外地不同,机会相对少一点,选择相对少一点,一旦选择围棋,他们的
投入更多。以下我 的文字就基本衔接现在家长的目的表达自己的观点。
围棋对孩子成长的助益,有直接效果、间接效果,有近期效果、有远期效果,有显性效
果、有隐性效果。我是以既功利、又不太功利的视角来提出我的思考。并且根据效果的
层次推进我的叙述。为了便于叙述,我整了三个版块。
1、启迪智力。这是大部分家长最初始、最直接的动机。棋类、牌类活动,都有益智作
用,说句笑话,麻将算是牌类的话,也有益智作用。学围棋的... 阅读全帖
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我的围棋观(下)——围棋对孩子成长的助益zz
现在家长让孩子学棋,很少有希望孩子成为专业选手的,因为这条路太艰难。成为专业
棋手,要有天赋,也要讲缘分。1998年 左右上海市小学生比赛的前六名,大概只有两
个成为专业选手(但有两个在北大,呵呵)。而外地,围棋的基础教育不如上海发达,
但专业棋手却出了不少,这同家 长让孩子学棋的指导思想是有关的。现在上海的孩子
将来机会很多,因为教育资源丰富,经济发达。所以家长让孩子学棋,主要是为了开发
孩子的智力,让孩子学有 所长,当然能取得较高段位证书的话最好,可以用来做小升
初的敲门砖。但外地不同,机会相对少一点,选择相对少一点,一旦选择围棋,他们的
投入更多。以下我 的文字就基本衔接现在家长的目的表达自己的观点。
围棋对孩子成长的助益,有直接效果、间接效果,有近期效果、有远期效果,有显性效
果、有隐性效果。我是以既功利、又不太功利的视角来提出我的思考。并且根据效果的
层次推进我的叙述。为了便于叙述,我整了三个版块。
1、启迪智力。这是大部分家长最初始、最直接的动机。棋类、牌类活动,都有益智作
用,说句笑话,麻将算是牌类的话,也有益智作用。学围棋的... 阅读全帖
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我的围棋观(下)——围棋对孩子成长的助益zz
现在家长让孩子学棋,很少有希望孩子成为专业选手的,因为这条路太艰难。成为专业
棋手,要有天赋,也要讲缘分。1998年 左右上海市小学生比赛的前六名,大概只有两
个成为专业选手(但有两个在北大,呵呵)。而外地,围棋的基础教育不如上海发达,
但专业棋手却出了不少,这同家 长让孩子学棋的指导思想是有关的。现在上海的孩子
将来机会很多,因为教育资源丰富,经济发达。所以家长让孩子学棋,主要是为了开发
孩子的智力,让孩子学有 所长,当然能取得较高段位证书的话最好,可以用来做小升
初的敲门砖。但外地不同,机会相对少一点,选择相对少一点,一旦选择围棋,他们的
投入更多。以下我 的文字就基本衔接现在家长的目的表达自己的观点。
围棋对孩子成长的助益,有直接效果、间接效果,有近期效果、有远期效果,有显性效
果、有隐性效果。我是以既功利、又不太功利的视角来提出我的思考。并且根据效果的
层次推进我的叙述。为了便于叙述,我整了三个版块。
1、启迪智力。这是大部分家长最初始、最直接的动机。棋类、牌类活动,都有益智作
用,说句笑话,麻将算是牌类的话,也有益智作用。学围棋的... 阅读全帖
M********t
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来自主题: Joke版 - Google人工智能 攻破了围棋,然后呢? 雷锋网 study875 39分钟41秒前 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手,这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手,包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过,Google人工智能专家表示, 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。 今天早上,《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述,在AlphaGo中,DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI,让它自己下棋,研习棋谱。不过这只是第一步。理论上,这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩,研究员随后让系统进行自我博弈,计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说,战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是,AlphaGo不仅记录着大量的棋谱,还有一系列规则来指导‘思考’,”DeepMind CEO Demis Hassabis说道,“事实上,该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段,这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说,要让机器人变得更“自然”。 视觉判断 2014年初, Coulom的围棋程序“疯石(Crazystone)”在一次比赛中战胜九段棋手依田纪基。但是当时是在人类棋手让出4子的情况下赢得比赛,而这次AlphaGo并没有被让子,可以说比赛很公平。 人工智能战胜人类围棋到底有多难?即使是最强大的计算机系统也无法在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走,而且计算力远高于人类。但是,围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法,但是围棋呢——在19*19的棋盘内,共有361个点,就机器学习的角度而言,围棋的计算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大致是1047。 使用蒙特卡洛树搜索技术,Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术的话,它们能够对可能性走法进行刷选,然后选择出最优的策略。在大多数情况下,它们能够战胜人类选手,但不是最厉害的那一个。顶级大师中,走法很多时候依靠直觉——做棋除了需要计算,还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起来顺手多了,”Hassabis本身也是一名围棋手,“这其中不只有计算角力,还有审美。这也是围棋几千年来都让人着迷的原因。” 因此,从2014年至2015年间,包括Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等人工智能研究团队都将围棋人工智能系统的突破方向瞄准为——使得程序能够模仿人类的直觉式思维。 自我强化 深度学习要依靠神经网络技术,它是可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络。神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则,而是会分析大量数据,“学习”特定的任务。给神经网络提供足够的喵星人照片,它就能学习识别喵星人;提供足够的语音,它也会学习理解人类的语言;提供足够的围棋走法,它也会学会围棋。 在DeepMind,爱丁堡和Facebook,研究人员希望神经网络能像人类选手一样,通过观看棋盘学习围棋。Facebook在最新的研究中表明,这种方法确实可行。结合深度学习与蒙特卡洛树搜索方法,Facebook打败了一些人类选手,虽然并非是Crazystone和其他顶尖选手。 但DeepMind走得更远。在经过3000万步人类走法的训练后,它的神经网络能以57%的准确度(此前记录是44%)预测人类的下一步。然后Hassabis和团队通过强化学习技术,让这一神经网络与它自己的另一个稍有区别的版本对战。两者互搏中,系统会评估哪一步效果最好,即占领更多棋盘区域。最终,神经网络在判断哪一步更好时会越来越优秀。 DeepMind的研究者David Silver表示,“在与其它神经网络和它自己对战数百万局后,AlphaGo学会了自己发现新策略,并逐渐提高了水平。” 正是这种方法帮AlphaGo超越了其它围棋AI系统,包括Crazystone。但事情还没完,研究人员随后将结果再反馈给第二个神经网络。了解前任的走法了,第二个神经网络会使用许多相同的技术来判断每一步的后果。这一过程与深蓝等旧系统在国际象棋上的做法类似,只是它会在下棋过程中学习,分析更多数据,而非暴力破解所有可能的步骤。这样,AlphaGo不仅能战胜AI,还能战胜顶尖人类选手了。 计算机网络 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0128/7bfcf7e43c9064b.jpg 李世乭 与其它神经网络一样,DeepMind的系统运行在配备了GPU的机器上。GPU最初用于渲染游戏图像,但后来有人发现,它们很适合深度学习。Hassabis表示,DeepMind系统在装备了一定数量GPU芯片的单一电脑上也可以用,但与樊麾对战中,他们用上了更大的计算机网络,其包括170个GPU和1200个标准CPU。大的计算机网络训练了同样的系统并进行了实际对战,还借鉴了训练的结果。 尽管Hassabiss会不断改善系统,但待AlphaGo与韩国选手李世乭对战时,他们会使用相同的配置。比赛中系统也需要网络连接,而且他们会“自己铺设光纤”。 挑战世界冠军比挑战樊麾难得多,但Coulom还是认为DeepMind会赢。他过去数十年一直在开发能打败最好选手的系统,现在他认为这一目标已经实现了,他买GPU会赢。 接下来…… AlphaGo的重要性不言而喻。同样的技术还能用于机器人和科学研究,以及类似于Siri的数字助理和金融系统。深度学习创业Skymind的创始人Chris Nicholson就认为,技术“能用于任何对抗性问题,任何类似于游戏且需要策略的事情,包括战争、商业和交易”。 对有些人来说,这是一件值得忧虑的事,特别是DeepMind的系统还能自己学会下围棋。它不仅能从人类提供的数学中学习,还能生成自己的数据,在与自己下棋中学习。特斯拉创始人埃隆·马斯克等大佬多次声明,这类AI系统会最终超越人类智能,脱离掌控。 幸而DeepMind的系统还在Hassabis等人的控制之下。虽然他们用系统破解了复杂的游戏,但这仍只是个游戏。AlphaGo离人类智能还很远,更不论超级智能了。下棋是一种高度结构化的情景,系统也没有人类级别的理解力。但它代表了一种方向,即如果AI能理解围棋,它也会理解更多事。如果宇宙就是一局超大型的围棋呢? via Wired
Google人工智能
攻破了围棋,然后呢?
雷锋网
study875
39分钟41秒前
Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手,这意味着人工智能技术又或
得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手,包括国
际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——
比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过,Google
人工智能专家表示, 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情
况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李
世乭。
今天早上,《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰
写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述,在AlphaGo中,DeepMind研究员在程序
中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练
AI,让它自己下棋,研习棋谱。不过这只是第一步。理论上,这样的训练只能让这个人
工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的... 阅读全帖
L****8
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来自主题: Joke版 - Google人工智能 攻破了围棋,然后呢? 雷锋网 study875 39分钟41秒前 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手,这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手,包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过,Google人工智能专家表示, 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。 今天早上,《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述,在AlphaGo中,DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI,让它自己下棋,研习棋谱。不过这只是第一步。理论上,这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩,研究员随后让系统进行自我博弈,计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说,战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是,AlphaGo不仅记录着大量的棋谱,还有一系列规则来指导‘思考’,”DeepMind CEO Demis Hassabis说道,“事实上,该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段,这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说,要让机器人变得更“自然”。 视觉判断 2014年初, Coulom的围棋程序“疯石(Crazystone)”在一次比赛中战胜九段棋手依田纪基。但是当时是在人类棋手让出4子的情况下赢得比赛,而这次AlphaGo并没有被让子,可以说比赛很公平。 人工智能战胜人类围棋到底有多难?即使是最强大的计算机系统也无法在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走,而且计算力远高于人类。但是,围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法,但是围棋呢——在19*19的棋盘内,共有361个点,就机器学习的角度而言,围棋的计算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大致是1047。 使用蒙特卡洛树搜索技术,Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术的话,它们能够对可能性走法进行刷选,然后选择出最优的策略。在大多数情况下,它们能够战胜人类选手,但不是最厉害的那一个。顶级大师中,走法很多时候依靠直觉——做棋除了需要计算,还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起来顺手多了,”Hassabis本身也是一名围棋手,“这其中不只有计算角力,还有审美。这也是围棋几千年来都让人着迷的原因。” 因此,从2014年至2015年间,包括Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等人工智能研究团队都将围棋人工智能系统的突破方向瞄准为——使得程序能够模仿人类的直觉式思维。 自我强化 深度学习要依靠神经网络技术,它是可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络。神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则,而是会分析大量数据,“学习”特定的任务。给神经网络提供足够的喵星人照片,它就能学习识别喵星人;提供足够的语音,它也会学习理解人类的语言;提供足够的围棋走法,它也会学会围棋。 在DeepMind,爱丁堡和Facebook,研究人员希望神经网络能像人类选手一样,通过观看棋盘学习围棋。Facebook在最新的研究中表明,这种方法确实可行。结合深度学习与蒙特卡洛树搜索方法,Facebook打败了一些人类选手,虽然并非是Crazystone和其他顶尖选手。 但DeepMind走得更远。在经过3000万步人类走法的训练后,它的神经网络能以57%的准确度(此前记录是44%)预测人类的下一步。然后Hassabis和团队通过强化学习技术,让这一神经网络与它自己的另一个稍有区别的版本对战。两者互搏中,系统会评估哪一步效果最好,即占领更多棋盘区域。最终,神经网络在判断哪一步更好时会越来越优秀。 DeepMind的研究者David Silver表示,“在与其它神经网络和它自己对战数百万局后,AlphaGo学会了自己发现新策略,并逐渐提高了水平。” 正是这种方法帮AlphaGo超越了其它围棋AI系统,包括Crazystone。但事情还没完,研究人员随后将结果再反馈给第二个神经网络。了解前任的走法了,第二个神经网络会使用许多相同的技术来判断每一步的后果。这一过程与深蓝等旧系统在国际象棋上的做法类似,只是它会在下棋过程中学习,分析更多数据,而非暴力破解所有可能的步骤。这样,AlphaGo不仅能战胜AI,还能战胜顶尖人类选手了。 计算机网络 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0128/7bfcf7e43c9064b.jpg 李世乭 与其它神经网络一样,DeepMind的系统运行在配备了GPU的机器上。GPU最初用于渲染游戏图像,但后来有人发现,它们很适合深度学习。Hassabis表示,DeepMind系统在装备了一定数量GPU芯片的单一电脑上也可以用,但与樊麾对战中,他们用上了更大的计算机网络,其包括170个GPU和1200个标准CPU。大的计算机网络训练了同样的系统并进行了实际对战,还借鉴了训练的结果。 尽管Hassabiss会不断改善系统,但待AlphaGo与韩国选手李世乭对战时,他们会使用相同的配置。比赛中系统也需要网络连接,而且他们会“自己铺设光纤”。 挑战世界冠军比挑战樊麾难得多,但Coulom还是认为DeepMind会赢。他过去数十年一直在开发能打败最好选手的系统,现在他认为这一目标已经实现了,他买GPU会赢。 接下来…… AlphaGo的重要性不言而喻。同样的技术还能用于机器人和科学研究,以及类似于Siri的数字助理和金融系统。深度学习创业Skymind的创始人Chris Nicholson就认为,技术“能用于任何对抗性问题,任何类似于游戏且需要策略的事情,包括战争、商业和交易”。 对有些人来说,这是一件值得忧虑的事,特别是DeepMind的系统还能自己学会下围棋。它不仅能从人类提供的数学中学习,还能生成自己的数据,在与自己下棋中学习。特斯拉创始人埃隆·马斯克等大佬多次声明,这类AI系统会最终超越人类智能,脱离掌控。 幸而DeepMind的系统还在Hassabis等人的控制之下。虽然他们用系统破解了复杂的游戏,但这仍只是个游戏。AlphaGo离人类智能还很远,更不论超级智能了。下棋是一种高度结构化的情景,系统也没有人类级别的理解力。但它代表了一种方向,即如果AI能理解围棋,它也会理解更多事。如果宇宙就是一局超大型的围棋呢? via Wired
不就是把棋谱数据库增大了么 然后欺负人的记忆力
算个屁的人工智能

在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙
特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走,而且计
算力远高于人类。但是,围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法
,但是围棋呢——在19*19的棋盘内,共有361个点,就机器学习的角度而言,围棋的计
算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才
1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大�: 率�1047。
使用蒙特卡洛树搜索技术,Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术
的话,它们能够对可能性走法进行刷选,然后选择出最优的策略。在大多数情况下,它
们能够战胜人类选手,但不是最厉害的那一个。顶级大师中,走法很多时候依靠直觉—
—做棋除了需要计算,还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起
来顺手多了,”Hassabis本身也是一名围棋手,“这其中不只有计算角力,还有审美。
这也... 阅读全帖
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下围棋使大脑各领域间连接环密度增至平常人2倍zz
(这个新闻应该是去年的)
7月14日,首尔大学院神经科的权俊寿教授组表示“将围棋专家和普通人脑机能比较
的结果显示,在控制集中力、记忆力、空间感和时间感等方面的右方前额部位的大脑机
能上,下围棋的人比普通人要优越得多”。
权教授组以17名拥有十年以上围棋经历的人(9名职业棋手和8名围棋研究生)和19
名不下围棋的普通人为对象,利用MRI(磁共振设备)对脑部进行了拍照比较。调查从
2007年开始共进行了一年的时间。在接受调查的对象中,围棋专家的平均年龄为17岁,
普通人的平均年龄为18岁。
研究结果显示,如果长时间坚持下围棋,脑部各领域间的连接环密度将会增加至平
常人的近两倍,脑神经也会得到更高效率的运转。权教授说:“据我们推测,这是因为
下围棋的人会更加频繁地使用到大脑的空间机能”,“这就意味着在经过长时间的训练
后,脑结构可以得到改变”。另外,具备整体记忆某种事物或者事件内容机能的左侧脑
皮层(颞叶)下方部位也呈现出了明显的差异。
首尔大学医院的专门医师张俊焕(音)解释称:“围棋专家们在记忆一个整体事物
时的‘模式化’记忆机能比一般人... 阅读全帖
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8
下围棋使大脑各领域间连接环密度增至平常人2倍zz
(这个新闻应该是去年的)
7月14日,首尔大学院神经科的权俊寿教授组表示“将围棋专家和普通人脑机能比较
的结果显示,在控制集中力、记忆力、空间感和时间感等方面的右方前额部位的大脑机
能上,下围棋的人比普通人要优越得多”。
权教授组以17名拥有十年以上围棋经历的人(9名职业棋手和8名围棋研究生)和19
名不下围棋的普通人为对象,利用MRI(磁共振设备)对脑部进行了拍照比较。调查从
2007年开始共进行了一年的时间。在接受调查的对象中,围棋专家的平均年龄为17岁,
普通人的平均年龄为18岁。
研究结果显示,如果长时间坚持下围棋,脑部各领域间的连接环密度将会增加至平
常人的近两倍,脑神经也会得到更高效率的运转。权教授说:“据我们推测,这是因为
下围棋的人会更加频繁地使用到大脑的空间机能”,“这就意味着在经过长时间的训练
后,脑结构可以得到改变”。另外,具备整体记忆某种事物或者事件内容机能的左侧脑
皮层(颞叶)下方部位也呈现出了明显的差异。
首尔大学医院的专门医师张俊焕(音)解释称:“围棋专家们在记忆一个整体事物
时的‘模式化’记忆机能比一般人... 阅读全帖
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9
下围棋使大脑各领域间连接环密度增至平常人2倍zz
(这个新闻应该是去年的)
7月14日,首尔大学院神经科的权俊寿教授组表示“将围棋专家和普通人脑机能比较
的结果显示,在控制集中力、记忆力、空间感和时间感等方面的右方前额部位的大脑机
能上,下围棋的人比普通人要优越得多”。
权教授组以17名拥有十年以上围棋经历的人(9名职业棋手和8名围棋研究生)和19
名不下围棋的普通人为对象,利用MRI(磁共振设备)对脑部进行了拍照比较。调查从
2007年开始共进行了一年的时间。在接受调查的对象中,围棋专家的平均年龄为17岁,
普通人的平均年龄为18岁。
研究结果显示,如果长时间坚持下围棋,脑部各领域间的连接环密度将会增加至平
常人的近两倍,脑神经也会得到更高效率的运转。权教授说:“据我们推测,这是因为
下围棋的人会更加频繁地使用到大脑的空间机能”,“这就意味着在经过长时间的训练
后,脑结构可以得到改变”。另外,具备整体记忆某种事物或者事件内容机能的左侧脑
皮层(颞叶)下方部位也呈现出了明显的差异。
首尔大学医院的专门医师张俊焕(音)解释称:“围棋专家们在记忆一个整体事物
时的‘模式化’记忆机能比一般人... 阅读全帖
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胡锦涛下围棋 (海外原创)
来源: 李公尚 于 2012-10-05 16:38:42 [档案] [博客] [旧帖] [转至博客] [给我悄
悄话] 本文已被阅读:69次
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论主题
胡锦涛下围棋
李公尚
中国国家主席胡锦涛先生,凡事冷眼相观,处事不动声色,怕是举世闻名的。和他打交
道的诸多国家领导人,多因猜不透他在想什么,而不得不谨言慎行。近期的中日钓鱼岛
之争,就是美国在和“喜不露色,怒不露凶,得意不忘形”的胡锦涛先生下围棋时,突
然发现上自己当失利后,而“急忙补的一手棋”。
美国这次失利,五角大楼的战略分析家们这样承认:“近年美中两国在亚洲棋盘上博弈
,一向不动声色地胡锦涛始终把握着先机。”“被动的美国被迫一步步退出亚洲。”
这盘棋,始自于四年前。当时,非洲亚丁湾索马里海盗猖獗,许多国家深受其害,纷纷
要求领导国际秩序的美国维护航海自由。那时美国深陷于伊拉克战争和阿富汗战争,无
暇觑顾,只好要求“联... 阅读全帖
R****a
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11
基辛格:下围棋则培养战略灵活性 中国绝少会孤注一掷
2013-02-20 | 阅:1 转:1 | 分享
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亨利·基辛格
中国人是实力政策的出色实践者,其战略思想与西方流行的战略与外交政策截然不同。
在陷于冲突中时,中国绝少会孤注一掷,而依靠多年形成的战略思想更符合他们的风格
。西方传统推崇决战决胜,强调英雄壮举,而中国的理念强调巧用计谋及迂回策略,耐
心累积相对优势。
中西方的这一对比反映在两种文明中流行的棋类上。中国流传最久的棋是围棋,它含有
战略包围的意思。棋盘上横竖各19条线,对弈开始时棋盘上空无一子。对弈双方各有
180枚子可用,子与子没有差别。两位棋手轮流在棋盘任何一点上落子,占据有利地形
,同时设法包围吃掉对方的子。棋手在棋盘各处同时展开厮杀。棋盘上每落下一子,对
弈双方的实力对比就略有消长,双方都在实施自己的战略计划,并同时应对对手的棋。
一场势均力敌的比赛结束时,棋盘上双方的地盘犬牙交错,一方常常仅占有微弱的优势
。对于一个外行人,从棋盘上并不总能看出哪一方是赢家。
而国际象棋的目标... 阅读全帖
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12
来自主题: NextGeneration版 - 美国小学校长公子嚷着要下围棋呢
上文书说道,在美国围棋普及,第一次遇到会下围棋的美国小学校长。
结果和校长发了信之后,校长回信了…………
说正巧他的两个儿子都在我们做围棋普及的班级,现在俩公子都嚷着要下围棋呢。
所以他周末要把珍藏的围棋找出来和儿子们一起下围棋,
并且把我们下周组织的【围棋数学】教学研讨会的信息发给了全校的数学老师
-------
I have sons in both 3rd and 5th grade here at the school and they really wan
t to play Go now! I have a full 19x19 set somewhere in the house and I am g
oing to try to find it to play with them this weekend.
I will forward this Go and Math workshop information to all of my math teac
hers.
a*****g
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13
上文书说道,在美国围棋普及,第一次遇到会下围棋的美国小学校长。
结果和校长发了信之后,校长回信了…………
说正巧他的两个儿子都在我们做围棋普及的班级,现在俩公子都嚷着要下围棋呢。
所以他周末要把珍藏的围棋找出来和儿子们一起下围棋,
并且把我们下周组织的【围棋数学】教学研讨会的信息发给了全校的数学老师
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上文书说道,在美国围棋普及,第一次遇到会下围棋的美国小学校长。
结果和校长发了信之后,校长回信了…………
说正巧他的两个儿子都在我们做围棋普及的班级,现在俩公子都嚷着要下围棋呢。
所以他周末要把珍藏的围棋找出来和儿子们一起下围棋,
并且把我们下周组织的【围棋数学】教学研讨会的信息发给了全校的数学老师
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上文书说道,在美国围棋普及,第一次遇到会下围棋的美国小学校长。
结果和校长发了信之后,校长回信了…………
说正巧他的两个儿子都在我们做围棋普及的班级,现在俩公子都嚷着要下围棋呢。
所以他周末要把珍藏的围棋找出来和儿子们一起下围棋,
并且把我们下周组织的【围棋数学】教学研讨会的信息发给了全校的数学老师
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http://blog.sina.cn/dpool/blog/s/blog_714d1ba90101qixs.html
大多数的秘书和首长之间,都是一种亲近如同家人的关系,更何况习近平本身就是老战
友的儿子。
除了工作,耿飚和习近平有着共同的爱好,他们都喜欢下围棋。这种在古代最贴近兵法
的游戏有这样一种魔力,让所有醉心战略的男人欲罢不能。
耿飚让身边所有的工作人员都要学下围棋,他认为这能够训练他们的大局观。习近平的
发小好友围棋运动员聂卫平说,习近平很早就“学会了围棋规则”。
1980年代初,是聂卫平大放光辉的年代,他打破了日本棋手的垄断,一度成为中国的民
族英雄式的人物。
耿飚访日时,中国棋手正在日本参加中日围棋擂台赛时,在习近平的牵线下,耿飚接见
了棋手们,耿飚喜欢下棋,他要求习近平尽快学会围棋,与他对弈。
为此,习近平还专门找聂卫平学下棋。
“当时他(习近平)想学一点快速提高的办法,”聂卫平告诉《博客天下》,“不过我没
教他,我怕他水平不行出去给我丢人。”
耿飚喜欢聪明人,是个爱才的人。12月9日,病榻上的聂卫平向《博客天下》谈耿飚给
予自己的帮助。“当时我还在黑龙江上山下乡,但... 阅读全帖
a*****g
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17
第一次遇到会下围棋的美国小学校长(图)
今天去一所小学普及围棋,在 main office的时候碰到了校长。
随口问了一句围棋,没想到校长说他从前会下围棋。
我给他用最简单的方式介绍了最新的围棋数学的教育理念,
并且告诉他下周我会在大芝加哥地区数学教师conference上组织Workshop
欢迎他也安排数学老师来参加。
校长非常感兴趣,并且在我普及围棋课的时候来来旁听了一节课。
下课了没时间多聊,校长要赶着出去,而我要去其他班上课。
但是能看出来校长非常感兴趣,
home room teacher说也许将来可以做 after school program。
学生们感兴趣的程度就不用说了,纷纷叫嚷着能不能再学围棋。
a*****g
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18
第一次遇到会下围棋的美国小学校长(图)
今天去一所小学普及围棋,在 main office的时候碰到了校长。
随口问了一句围棋,没想到校长说他从前会下围棋。
我给他用最简单的方式介绍了最新的围棋数学的教育理念,
并且告诉他下周我会在大芝加哥地区数学教师conference上组织Workshop
欢迎他也安排数学老师来参加。
校长非常感兴趣,并且在我普及围棋课的时候来来旁听了一节课。
下课了没时间多聊,校长要赶着出去,而我要去其他班上课。
但是能看出来校长非常感兴趣,
home room teacher说也许将来可以做 after school program。
学生们感兴趣的程度就不用说了,纷纷叫嚷着能不能再学围棋。
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来自主题: Chicago版 - Bill Gates 会下围棋么?(图)
微软公司的创始人比尔·盖茨(Bill Gates)会下围棋么?
是的,他的的确确会下围棋。
他不仅仅会下,而且很努力地学过围棋,就是下得不太好,
所以没有发展成美国的职业棋手,再后来改行去搞创业发达了
——不管你信不信,反正我是信了。
所以,鼓励你的孩子学围棋吧,就算学不好围棋也还有个好榜样。
a*****g
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微软公司的创始人比尔·盖茨(Bill Gates)会下围棋么?
是的,他的的确确会下围棋。
他不仅仅会下,而且很努力地学过围棋,就是下得不太好,
所以没有发展成美国的职业棋手,再后来改行去搞创业发达了
——不管你信不信,反正我是信了。
所以,鼓励你的孩子学围棋吧,就算学不好围棋也还有个好榜样。
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第一次遇到会下围棋的美国小学校长(图)
今天去一所小学普及围棋,在 main office的时候碰到了校长。
随口问了一句围棋,没想到校长说他从前会下围棋。
我给他用最简单的方式介绍了最新的围棋数学的教育理念,
并且告诉他下周我会在大芝加哥地区数学教师conference上组织Workshop
欢迎他也安排数学老师来参加。
校长非常感兴趣,并且在我普及围棋课的时候来来旁听了一节课。
下课了没时间多聊,校长要赶着出去,而我要去其他班上课。
但是能看出来校长非常感兴趣,
home room teacher说也许将来可以做 after school program。
学生们感兴趣的程度就不用说了,纷纷叫嚷着能不能再学围棋。
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第一次遇到会下围棋的美国小学校长(图)
今天去一所小学普及围棋,在 main office的时候碰到了校长。
随口问了一句围棋,没想到校长说他从前会下围棋。
我给他用最简单的方式介绍了最新的围棋数学的教育理念,
并且告诉他下周我会在大芝加哥地区数学教师conference上组织Workshop
欢迎他也安排数学老师来参加。
校长非常感兴趣,并且在我普及围棋课的时候来来旁听了一节课。
下课了没时间多聊,校长要赶着出去,而我要去其他班上课。
但是能看出来校长非常感兴趣,
home room teacher说也许将来可以做 after school program。
学生们感兴趣的程度就不用说了,纷纷叫嚷着能不能再学围棋。
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第一次遇到会下围棋的美国小学校长(图)
今天去一所小学普及围棋,在 main office的时候碰到了校长。
随口问了一句围棋,没想到校长说他从前会下围棋。
我给他用最简单的方式介绍了最新的围棋数学的教育理念,
并且告诉他下周我会在大芝加哥地区数学教师conference上组织Workshop
欢迎他也安排数学老师来参加。
校长非常感兴趣,并且在我普及围棋课的时候来来旁听了一节课。
下课了没时间多聊,校长要赶着出去,而我要去其他班上课。
但是能看出来校长非常感兴趣,
home room teacher说也许将来可以做 after school program。
学生们感兴趣的程度就不用说了,纷纷叫嚷着能不能再学围棋。
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第一次遇到会下围棋的美国小学校长(图)
今天去一所小学普及围棋,在 main office的时候碰到了校长。
随口问了一句围棋,没想到校长说他从前会下围棋。
我给他用最简单的方式介绍了最新的围棋数学的教育理念,
并且告诉他下周我会在大芝加哥地区数学教师conference上组织Workshop
欢迎他也安排数学老师来参加。
校长非常感兴趣,并且在我普及围棋课的时候来来旁听了一节课。
下课了没时间多聊,校长要赶着出去,而我要去其他班上课。
但是能看出来校长非常感兴趣,
home room teacher说也许将来可以做 after school program。
学生们感兴趣的程度就不用说了,纷纷叫嚷着能不能再学围棋。
w**********5
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坐在李世石对面的那个人: 第三位主角出现了,中国台湾的黄世杰。
黄世杰的经历就比较中国化了。
1997年,黄世杰进入台湾交通大学读本科,2001年本科毕业,同时狂热喜欢下围棋,是
业余围棋高手。
本科毕业,没找到工作(开玩笑的,:)),于是想, 考个研吧,于是考上了台湾师
范大学。
2001年-2003年,黄世杰在台湾师范大学读研,学习计算机。
硕士毕业,还是没找到工作,于是留在台湾师范大学做临时工(Research Fellow)(
2003-2004)。
2004年,他觉得这样临时工不行,开始准备考博,2004年考取师范大学博士。
2004-2011年,完成博士论文。
千年老博啊,博士读7年,估计打破很多记录,估计是读博期间下围棋太多。
不过好歹完成了博士论文。
论文题目:
New Heuristics
for Monte Carlo Tree Search Applied to the Game of Go.
博士论文:应用于计算机自动围棋的启发式的MCTS算法。
2011年,博士毕业以后,还是找不到工作(谁要一个7年博士就是研究怎么下棋的博士
呢?,呵呵),于是只能又去做临时工... 阅读全帖
w**********5
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坐在李世石对面的那个人: 第三位主角出现了,中国台湾的黄世杰。
黄世杰的经历就比较中国化了。
1997年,黄世杰进入台湾交通大学读本科,2001年本科毕业,同时狂热喜欢下围棋,是
业余围棋高手。
本科毕业,没找到工作(开玩笑的,:)),于是想, 考个研吧,于是考上了台湾师
范大学。
2001年-2003年,黄世杰在台湾师范大学读研,学习计算机。
硕士毕业,还是没找到工作,于是留在台湾师范大学做临时工(Research Fellow)(
2003-2004)。
2004年,他觉得这样临时工不行,开始准备考博,2004年考取师范大学博士。
2004-2011年,完成博士论文。
千年老博啊,博士读7年,估计打破很多记录,估计是读博期间下围棋太多。
不过好歹完成了博士论文。
论文题目:
New Heuristics
for Monte Carlo Tree Search Applied to the Game of Go.
博士论文:应用于计算机自动围棋的启发式的MCTS算法。
2011年,博士毕业以后,还是找不到工作(谁要一个7年博士就是研究怎么下棋的博士
呢?,呵呵),于是只能又去做临时工... 阅读全帖
a*****g
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27
update:
上次的讲座,是因为我们承诺围棋学生的家长免费去孩子学校做一次围棋讲座。
于是这个家长就把这次围棋讲座放在了孩子生日的一周,
作为孩子的生日礼物給全班分享。
今天老师来联系,说上次的围棋讲座太好了,
所以再请我们去給她的其他几个班做围棋普及讲座。
-----------------------------
美国6年级学生(下围棋)有多厉害?(图)
美国6年级学生有多厉害?
这是今天去一所中学普及围棋的一张照片。
学生们从5路小盘开练到了9路盘。后来小朋友非要玩大的,就用了13路。
这个橘色衣服的学生说只要他先走,每步连在一起走,占一半地盘多一点,最后就总会
赢。
这可是黑棋贴目的哲学问题,被这个第一次学围棋的美国6年级学生问出来了……
太佩服了!
a*****g
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update:
上次的讲座,是因为我们承诺围棋学生的家长免费去孩子学校做一次围棋讲座。
于是这个家长就把这次围棋讲座放在了孩子生日的一周,
作为孩子的生日礼物給全班分享。
今天老师来联系,说上次的围棋讲座太好了,
所以再请我们去給她的其他几个班做围棋普及讲座。
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美国6年级学生(下围棋)有多厉害?(图)
美国6年级学生有多厉害?
这是今天去一所中学普及围棋的一张照片。
学生们从5路小盘开练到了9路盘。后来小朋友非要玩大的,就用了13路。
这个橘色衣服的学生说只要他先走,每步连在一起走,占一半地盘多一点,最后就总会
赢。
这可是黑棋贴目的哲学问题,被这个第一次学围棋的美国6年级学生问出来了……
太佩服了!
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update:
上次的讲座,是因为我们承诺围棋学生的家长免费去孩子学校做一次围棋讲座。
于是这个家长就把这次围棋讲座放在了孩子生日的一周,
作为孩子的生日礼物給全班分享。
今天老师来联系,说上次的围棋讲座太好了,
所以再请我们去給她的其他几个班做围棋普及讲座。
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美国6年级学生(下围棋)有多厉害?(图)
美国6年级学生有多厉害?
这是今天去一所中学普及围棋的一张照片。
学生们从5路小盘开练到了9路盘。后来小朋友非要玩大的,就用了13路。
这个橘色衣服的学生说只要他先走,每步连在一起走,占一半地盘多一点,最后就总会
赢。
这可是黑棋贴目的哲学问题,被这个第一次学围棋的美国6年级学生问出来了……
太佩服了!
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来自主题: Parenting版 - Kindergartend 的6岁小朋友下围棋
Kindergartend 的6岁小朋友下围棋
上午去大学谈#围棋数学#研究,下午在小学教围棋。
Kindergarten小朋友一生中第一次摸围棋,就下出这样形状可算厉害。
最重要的是前任校长会围棋,离开前交代给新校长。
结果新校长来听课并和六年级对弈,
末了问~下次什么时候来?
这次在六年级输了,下次教四五年级的时候,想从那边找回面子
a*****g
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31
Kindergartend 的6岁小朋友下围棋
上午去大学谈#围棋数学#研究,下午在小学教围棋。
Kindergarten小朋友一生中第一次摸围棋,就下出这样形状可算厉害。
最重要的是前任校长会围棋,离开前交代给新校长。
结果新校长来听课并和六年级对弈,
末了问~下次什么时候来?
这次在六年级输了,下次教四五年级的时候,想从那边找回面子
b********r
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【 以下文字转载自 NextGeneration 讨论区 】
发信人: ananpig (安安猪●○围棋数学一把抓), 信区: NextGeneration
标 题: 美国6年级学生(下围棋)有多厉害?(图)
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Mar 13 00:24:48 2013, 美东)
美国6年级学生(下围棋)有多厉害?(图)
美国6年级学生有多厉害?
这是今天去一所中学普及围棋的一张照片。
学生们从5路小盘开练到了9路盘。后来小朋友非要玩大的,就用了13路。
这个橘色衣服的学生说只要他先走,每步连在一起走,占一半地盘多一点,最后就总会
赢。
这可是黑棋贴目的哲学问题,被这个第一次学围棋的美国6年级学生问出来了……
太佩服了!
W*****p
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33
AI下围棋碾压人类已经没有悬念了
1.围棋的数学模型已经建立好了,而且计算量属于机器的舒适区域,这个就是机器的优势
的开始
2.AI模型可以不停的进化,比如学习人类或者自学,所以AI如果还有下不过的段位,慢慢
就能下过,而且越来越厉害.人类水平不会进化.
3.AI可以利用无穷的计算资源,并行CPU,海量存储,人就一个脑袋,下快棋慢棋都没戏
但是就智能水平机器还离人类很远
1.AI只能对于一些特定问题,通过人类建的模型去实现,而实现比人类更准确的结果, 比
如认图像,声音,围棋,驾驶
2.对于人类的高级智能行为,机器基本没有办法
观察->提出问题->提出假设和方法->实现方法->再观察
3.如果AI实现了2,那么人类就直接走向插管或者毁灭了
P*********9
发帖数: 243
34
【 以下文字转载自 WashingtonDC 讨论区 】
发信人: Pragmatic99 (Jenny), 信区: WashingtonDC
标 题: 寻找同伴教小朋友下围棋。。。
关键字: 围棋 小孩子 网络
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Mar 19 18:54:23 2015, 美东)
小朋友学棋几个月了,现在兴致很高。
想找几个Rockville附近或者大华府的围棋爱好者或者围棋小朋友,大家一起教小朋友
下棋,小朋友对练,互相切磋。即使不在大华府附近,可以网上对弈。
另外,我已经找到一个本地的围棋高手在NOVA,如果能够找几个喜欢教小朋友下棋的家
庭,或许可以一起请这个老师教围棋。
请私信联系。私信最好同时告诉电子邮件,或者微信号码或者电话号码以便联系。谢谢。
s******e
发帖数: 1985
35
砍砍第一次接触围棋大约是在初中二年级,那时忽然间大家都开始下围棋,俺也就跟风
了。后来才知道是擂台赛刮来的聂旋风,那年已是第三届了。开始时没人教,没书看,
只是胡下。几个月后,电台开始播放阮云生七段的围棋电视教程,偶才开始渐渐入门。
可惜偶资质平平,学的很慢,很快就跟不上教程了。现在回头看看,阮七段的教程编的
很不错,可能是电视台播的太快了,一般观众无法及时消化,就象同时期流行的一些英
语电视教程一样。不知现在还能不能找到那本教材,下次回国要好好找一找俺的早期围
棋书。
俺初中班上没啥高手,俺很快就称霸了。同班的宋某水平也可以,不过比偶还是差些。
俺们前后下了几十盘,偶吃定他还是有把握的。这期间俺最自豪的事是:宋某有一本名
局精选,收录了几十局中日名谱。俺将其借来,然后一一抄录到本子上。很长一段时间
,怕被俺娘骂不务正业,偶是以写作业为名,挑灯夜战,偷偷的抄谱嘀。后来,偶还抄
过陈祖德《超越自我》附录中的十几局。偶觉得抄谱对俺帮助很大,抄完后,偶自感境
界升华了一大快,从胡下升级为入门了。也是巧合,偶后来的网名居然就叫“抄谱”(
CHOP)。呵呵,这也是今天俺刚刚才发现嘀。
初三时,俺
g*******i
发帖数: 171
36
这位同学, 我们这讨论的是,人工智能与人对弈的问题,人工智能,这里面的智能2字
指的是人的智能, 在围棋这个游戏里面, 具体说是, 1. 识别棋盘上的棋子分布和对
手的落子,2.判断下一步落子的位置, 3.从棋盒里拿子放到棋盘上的准确位置和把被
吃掉的子拿走。 AlphaGo, 在以上3个下围棋必须的智能行为中, 有两个(1和3)须
要人的帮助来完成, 第2个行为当中, 有没有人的介入, 并没有严格的实验环境来确
认。
Google 声称 人工智能Alpha GO 在围棋游戏中 独立的战胜人类最高水平棋手。 这个
结论明显虚假, 因为Alpha Go在围棋游戏中三个必须的智能过程中, 有两个需要人类
帮助才能完成。
既然Alpha GO 选择了传统方式(真人对坐, 木质棋盘上落子, 这也是现在围棋世界
大赛的标准方式)对弈,而非网络对弈或盲棋对弈,那么,Google为什么,不借此显示
一下他自称很牛的,图像识别, 和机器人肢体运动的技术呢?
s******e
发帖数: 1985
37
(忘了写引子了,现在补上)
最近一段时间,俺在MITBBS论坛黑白子版版主“跟俺一起下围棋”(GoWithMe,音:够萎
靡)和已经海归的著名网络围棋活动家"69"(xyh1969)的极力煽动下,又一次投身到黑白
手谈的革命事业中来。自八十年代末偶跟围棋第一次亲密接触以来,几经风雨,时断时
续,俺已记不清这是偶围棋生涯的第几个春天了。回首二十来年,这只木狐狸给俺带来
了多少欢乐,帮俺打发了多少寂寞时光,也已无从计数了。唯一可以肯定的是,此物从
未给俺带来痛苦,这还要归功于俺对于这一爱好的态度:偶是一票友型棋迷,且非追星
族类。此型棋迷的最大特点是人来疯,爱凑热闹,至于涨棋吗,那要随缘,此事是不可
强求的,涨故可喜,不涨也无所谓。
话到此处,诸位看官可能已经明白了,您将要看到的是一棋力平平的棋迷找乐子的故事
,而非传统的某某奋发图强,头悬梁锥刺骨,最终凌绝顶的励志小说。余近日自感记忆
力衰退,往日的棋人棋事渐渐模糊,因此觉得很有必要写点什么,以对得起围棋作为俺
两个掌门级爱好之一在俺生活中的地位。故砍砍俺特撰此文以追忆俺那已逝去的青春。
在此,俺郑重声明,此文绝非虚构,如有雷同,必为抄袭
g*******i
发帖数: 171
38
这位同学, 我们这讨论的是,人工智能与人对弈的问题,人工智能,这里面的智能2字
指的是人的智能, 在围棋这个游戏里面, 具体说是, 1. 识别棋盘上的棋子分布和对
手的落子,2.判断下一步落子的位置, 3.从棋盒里拿子放到棋盘上的准确位置和把被
吃掉的子拿走。 AlphaGo, 在以上3个下围棋必须的智能行为中, 有两个(1和3)须
要人的帮助来完成, 第2个行为当中, 有没有人的介入, 并没有严格的实验环境来确
认。
Google 声称 人工智能Alpha GO 在围棋游戏中 独立的战胜人类最高水平棋手。 这个
结论明显虚假, 因为Alpha Go在围棋游戏中三个必须的智能过程中, 有两个需要人类
帮助才能完成。
既然Alpha GO 选择了传统方式(真人对坐, 木质棋盘上落子, 这也是现在围棋世界
大赛的标准方式)对弈,而非网络对弈或盲棋对弈,那么,Google为什么,不借此显示
一下他自称很牛的,图像识别, 和机器人肢体运动的技术呢?
h*******0
发帖数: 3598
39
谢谢SMALLLAEK妹妹的金面!回帖而且提供这么多信息!
我首先看的是摘芳草,琢磨是不是盗仙草,呵呵。疑惑又明白的进去看了一眼,晕!这
些老外,简直就是大排档啊。。。。。。这样的环境,下围棋。。。虽然我是俗人,但
是BBQ一样的智力活动。。。第一张图那个围棋砌得比长城还齐整,上段是不可能的啦
(要么是明清国手)。
SMALLLAKE贤妹据说是专业二段,是不是?在下最亲近的几个朋友里面最高的也就是业
余四段。所以对您的景仰滔滔如什么就不说了,如果您是专业二段,恳请您赏脸和我对
弈一局。作为回报,琴棋书画,梅兰竹菊,随君心意吧。
如果不是专业棋手,大家交个朋友吧。因为现在这个年头,能下围棋,抚古琴的女孩子
实在是太少了。
我朋友在给我买云子和木棋盘。等我恢复一下棋力再来拜会您吧!我知道你比我小,但
是以棋会友,以棋高者为尊,故以您相称,实是在下诚心一片也!
g*******i
发帖数: 171
40
人工智能下围棋超过人类, 别扯淡了。 Alpha GO 还学要人帮她输入对手的落子,给
他在棋盘摆子。 Google 的图像识别牛逼吹到天上去了, 为何不用AI 机器识别棋盘上
的落子? 为何不用机械手自己落子?
人类智能的最基本的功能, 图像识别, 语言,肢体运动功能,感性认知和创造性,是
所谓的人工智能难以逾越的困难,过去50几年人工智能的在这几方面几乎没有任何突破
性的进展,看看Google Translate
和Goggle 有多屎, 就知道了。
Alphago 的算法只是使用奇技淫巧缩小了运算量,但是他的每一步棋的运算量和相应的
能量消耗,仍然 超过人脑的上亿倍。
Alpha GO 和李世石下的那几盘棋,并没有严格的科学测试环境以保证,整个过程当中
Alpha Go 没有接受人的指导,AlphaGO 至今没有公开放到网上接受任意棋手的挑战,
就更加让人怀疑了。
我是业余3段水平, 跟号称最强的Zen Go 5.0 下, Zen在我面前不堪一击, 没有任何
机会。我曾经被让4子根职业2段 下过, 我没有任何机会。做为计算机算法博士和业余
围棋选手, 我是不会相信围棋机器能击败职... 阅读全帖

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41
LG杯柯洁输给日本第一人 微博丧气:我根本就不适合下围棋
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2017-11-15 17:35:11 字号:A- A A+ 来源:观察者网综合
关键字: 柯洁 不适合下围棋柯洁 日本第一人LG杯
11月15日,第22届LG杯半决赛日本第一人井山裕太执黑267手中盘击败中国第一人柯洁
,闯进决赛与中国小将谢尔豪争夺冠军,这也是日本时隔11年,再次晋级世界大赛决赛。
图片来自微博@棋牌新闻
作为人类围棋界的霸主,这次输棋让柯洁心态有点崩,赛后他在微博表示:“太痛苦了
...或许我根本就不适合下围棋”。
柯洁微博截图
即使输了一场棋,柯洁依旧是人类围棋界的大魔王。据腾讯体育报道,在之前的8强战
中,柯洁击败了韩国被寄予厚望的申真谞,三场中韩对决中国棋手都笑到最后,将韩国
棋手阻挡在LG杯四强之外,这是韩国棋手在22年LG杯历史上第三次集体无缘四强,韩媒
评价称:本次比赛全军覆没,刻骨铭心。
网友认为,柯洁这一番新言论足以让“不会下棋的柯洁”加入悔创阿里杰克马,不知妻
美刘强东,相貌平平古天乐等人的狂欢俱乐部。
g*******i
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人工智能下围棋超过人类, 别扯淡了。 Alpha GO 还学要人帮她输入对手的落子,给
他在棋盘摆子。 Google 的图像识别牛逼吹到天上去了, 为何不用AI 机器识别棋盘上
的落子? 为何不用机械手自己落子?
你知道 以现有的图像识别技术,判断棋子在棋盘上的节点的位置有
多难吗? 人类棋手落子,不是精确地落在某个节点上,而是有偏差,当这些有偏差的
棋子挤在一块的时候(中盘对杀的时候),机器识别每个棋子节点位置的准确率会降到
50%一下。
人类智能的最基本的功能, 图像识别, 语言,肢体运动功能,感性认知和创造性,是
所谓的人工智能难以逾越的困难,过去50几年人工智能的在这几方面几乎没有任何突破
性的进展,看看Google Translate
和Goggle 有多屎, 就知道了。
Alphago 的算法只是使用奇技淫巧缩小了运算量,但是他的每一步棋的运算量和相应的
能量消耗,仍然 超过人脑的上亿倍。
Alpha GO 和李世石下的那几盘棋,并没有严格的科学测试环境以保证,整个过程当中
Alpha Go 没有接受人的指导,AlphaGO 至今没有公开放到网上接受任意棋手的挑战,
就更加... 阅读全帖
a*****g
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43
美国总统欧巴马拜访中国的时候,曾经赠送胡锦涛一副围棋。大家一直都很好奇——欧
巴马总统到底会不会下围棋?现在这个问题终于有了答案。这两天美国围棋协会主席
Andy在加州的一次募捐会上遇到了欧巴马,并且谈起来了围棋。欧巴马知道Andy的身份
后说,他曾经在上大学的时候跟一个叫 Tim的人学过围棋。
http://www.usgo.org/news/2015/10/obama-played-go-in-college/
g*******i
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人工智能下围棋超过人类, 别扯淡了。 Alpha GO 还学要人帮她输入对手的落子,给
他在棋盘摆子。 Google 的图像识别牛逼吹到天上去了, 为何不用AI 机器识别棋盘上
的落子? 为何不用机械手自己落子?
你知道 以现有的图像识别技术,判断棋子在棋盘上的节点的位置有
多难吗? 人类棋手落子,不是精确地落在某个节点上,而是有偏差,当这些有偏差的
棋子挤在一块的时候(中盘对杀的时候),机器识别每个棋子节点位置的准确率会降到
50%一下。
人类智能的最基本的功能, 图像识别, 语言,肢体运动功能,感性认知和创造性,是
所谓的人工智能难以逾越的困难,过去50几年人工智能的在这几方面几乎没有任何突破
性的进展,看看Google Translate
和Goggle 有多屎, 就知道了。
Alphago 的算法只是使用奇技淫巧缩小了运算量,但是他的每一步棋的运算量和相应的
能量消耗,仍然 超过人脑的上亿倍。
Alpha GO 和李世石下的那几盘棋,并没有严格的科学测试环境以保证,整个过程当中
Alpha Go 没有接受人的指导,AlphaGO 至今没有公开放到网上接受任意棋手的挑战,
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人工智能下围棋超过人类, 别扯淡了。 Alpha GO 还学要人帮她输入对手的落子,给
他在棋盘摆子。 Google 的图像识别牛逼吹到天上去了, 为何不用AI 机器识别棋盘上
的落子? 为何不用机械手自己落子?
人类智能的最基本的功能, 图像识别, 语言,肢体运动功能,感性认知和创造性,是
所谓的人工智能难以逾越的困难,过去50几年人工智能的在这几方面几乎没有任何突破
性的进展,看看Google Translate
和Goggle 有多屎, 就知道了。
Alphago 的算法只是使用奇技淫巧缩小了运算量,但是他的每一步棋的运算量和相应的
能量消耗,仍然 超过人脑的上亿倍。
Alpha GO 和李世石下的那几盘棋,并没有严格的科学测试环境以保证,整个过程当中
Alpha Go 没有接受人的指导,AlphaGO 至今没有公开放到网上接受任意棋手的挑战,
就更加让人怀疑了。
我是业余3段水平, 跟号称最强的Zen Go 5.0 下, Zen在我面前不堪一击, 没有任何
机会。我曾经被让4子根职业2段 下过, 我没有任何机会。做为计算机算法博士和业余
围棋选手, 我是不会相信围棋机器能击败职... 阅读全帖
g*******i
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人工智能下围棋超过人类, 别扯淡了。 Alpha GO 还学要人帮她输入对手的落子,给
他在棋盘摆子。 Google 的图像识别牛逼吹到天上去了, 为何不用AI 机器识别棋盘上
的落子? 为何不用机械手自己落子?
人类智能的最基本的功能, 图像识别, 语言,肢体运动功能,感性认知和创造性,是
所谓的人工智能难以逾越的困难,过去50几年人工智能的在这几方面几乎没有任何突破
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和Goggle 有多屎, 就知道了。
Alphago 的算法只是使用奇技淫巧缩小了运算量,但是他的每一步棋的运算量和相应的
能量消耗,仍然 超过人脑的上亿倍。
Alpha GO 和李世石下的那几盘棋,并没有严格的科学测试环境以保证,整个过程当中
Alpha Go 没有接受人的指导,AlphaGO 至今没有公开放到网上接受任意棋手的挑战,
就更加让人怀疑了。
我是业余3段水平, 跟号称最强的Zen Go 5.0 下, Zen在我面前不堪一击, 没有任何
机会。我曾经被让4子根职业2段 下过, 我没有任何机会。做为计算机算法博士和业余
围棋选手, 我是不会相信围棋机器能击败职... 阅读全帖
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人工智能下围棋超过人类, 别扯淡了。 Alpha GO 还学要人帮她输入对手的落子,给
他在棋盘摆子。 Google 的图像识别牛逼吹到天上去了, 为何不用AI 机器识别棋盘上
的落子? 为何不用机械手自己落子?
你知道 以现有的图像识别技术,判断棋子在棋盘上的节点的位置有
多难吗? 人类棋手落子,不是精确地落在某个节点上,而是有偏差,当这些有偏差的
棋子挤在一块的时候(中盘对杀的时候),机器识别每个棋子节点位置的准确率会降到
50%一下。
人类智能的最基本的功能, 图像识别, 语言,肢体运动功能,感性认知和创造性,是
所谓的人工智能难以逾越的困难,过去50几年人工智能的在这几方面几乎没有任何突破
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Alphago 的算法只是使用奇技淫巧缩小了运算量,但是他的每一步棋的运算量和相应的
能量消耗,仍然 超过人脑的上亿倍。
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Alpha Go 没有接受人的指导,AlphaGO 至今没有公开放到网上接受任意棋手的挑战,
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人工智能下围棋超过人类, 别扯淡了。 Alpha GO 还学要人帮她输入对手的落子,给
他在棋盘摆子。 Google 的图像识别牛逼吹到天上去了, 为何不用AI 机器识别棋盘上
的落子? 为何不用机械手自己落子?
你知道 以现有的图像识别技术,判断棋子在棋盘上的节点的位置有
多难吗? 人类棋手落子,不是精确地落在某个节点上,而是有偏差,当这些有偏差的
棋子挤在一块的时候(中盘对杀的时候),机器识别每个棋子节点位置的准确率会降到
50%一下。
人类智能的最基本的功能, 图像识别, 语言,肢体运动功能,感性认知和创造性,是
所谓的人工智能难以逾越的困难,过去50几年人工智能的在这几方面几乎没有任何突破
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Alphago 的算法只是使用奇技淫巧缩小了运算量,但是他的每一步棋的运算量和相应的
能量消耗,仍然 超过人脑的上亿倍。
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来自主题: History版 - 请问太祖下围棋的水平如何?
好像都没听说过太祖下围棋跟象棋。照理说,太祖大局观那么强的人下围棋也应该不差
吧。
目前,只听说过陈毅围棋不错,彭大将军貌似会杀几盘象棋,还有就是设计师打桥牌很
牛。其他人就不太听说了。
a***e
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50
尼玛真能扯淡,你是不是认为在网上或者计算机上用鼠标下的围棋不算符合围棋规则的
棋局?
谁规定的必须用一个类似人的手抓棋落子才叫人工智能下围棋?
棋盘读棋更是不需要任何人工智能的东西,就是个简单的图像算法,一个数码相机加简
单算法
就能搞定,而且精度比人靠谱,类似判断百米赛谁赢比人眼靠谱
这几样简单情形都不是人的优势,别自取其辱
人手的模拟很复杂没错,但是和下棋这件事情无关
没有模板的图像识别可能很复杂,也和下棋无关
事实上你这种抬杠做法是个无底洞
这些做到了你会开始机器怎么不能模拟人的情绪,怎么不紧张不流汗
怎么不会判断对手情绪等等,扯淡没边了
其实你可以就说一句话包赢,“还不是个人脑子”
人工智能的难度,是学习能力的模拟,自适应,总结,慢慢形成合理信息提取和预测判
断这种
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