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第30章 幼狗的尾巴(第2页)

反而是中盘,尽管前三选率降到93,可一选率反而上升至67!

最后的收官,则更为离谱,前三选率98,一选率也高达76!

“黄爷爷,这……为什么人类棋手的中盘的一选率反而会比布局还高啊!”李菁哲的声音吃惊得略略有点发颤。

“其实这个不一定,大多数时候还是布局要稍高的。”

黄宝洋笑着解释道:

“但是,因为布局其实可选点非常之多,而且前三选非常接近。作为人类棋手,很多时候并不会完全按照ai选择行动。

“反倒是中盘,因为战斗的逐渐展开,棋手必须尽量敏锐地抓住当下最为重要的点,所以有时会有些棋出现中盘一选率反而比布局高的情况。”

“可……中盘前三选率93,一选率67?”李菁哲依旧惊疑不定:“这真的是人能做到的?”

他虽然不会下围棋,但家中毕竟有个棋迷令他耳濡目染,他还是知道围棋与象棋、国象并不一样,中局战局复杂的同时还可选点极多。

结果,在这么个情况下,人类居然下出了93的前三选率,和67的一选率?!

要知道,随着近年ai水平的发展,现在的围棋ai如果要下当年的初代ogago,必然是毫不留情的屠杀!

而如果一个人,哪怕在中盘也能下出如此之高的现代ai吻合率。那单凭当年的初版ogago,搞不好真的很难单靠计算能力在中盘阶段追回布局时的劣势!

“怎么样?我们的这些职业棋手,还算努力吧?”

正当李菁哲还没从惊讶中缓过神来时,黄宝洋不无得意地说道。

“啊,当然啦,这盘应该算是小雷发挥得相当好的一局棋,不过这也绝非偶然。

“就像台上那位顶尖棋手刚说的,上一届农心杯擂台赛的最后一局,南韩的柳世贤发挥也是极为出色,和今天的情况几乎如出一辙。

“就是在那盘棋过后,围棋论坛上开始有人怀疑:是不是人类顶尖棋手已经能和初版ogago一较高下了。”

“可……人这是怎么做到的呀!”李菁哲对此依旧有些难以相信。

作为有志于一线计算机科学研究的天之骄子,李菁哲自然知道以ogago为代表的现代围棋ai,都是采用深度学习,通过合理减少棋类冗余计算,以保证有效计算上拥有人类绝对无法企及的强大计算能力。

可现在,人类居然能够与现代深度学习ai一较高下?!

要知道,现代ai出现前最强的国象计算机软件“雪鱼”,其完全体几乎从未被人类击败过!

但“雪鱼”在ogago衍生而出的ogazero软件学习了4小时国际象棋的情况下,就被对方以28胜72和、未尝一败的成绩狂虐。

其中ogazero先行战绩是25胜25和,这个胜率在普遍认为最终解是和棋的国象里,简直就是惊世骇俗!

所以,基本可以认为,棋类游戏上,人类在深度学习ai面前,就是被降维碾压的份。

可结果在围棋棋手被深度学习ai无情碾过的七年后,他们居然反过来开始触碰到那最早碾压过他们的深度学习ai了?!

完全理解到这个事实后,李菁哲一时有些恍惚。

当初oga软件之所以拿围棋作为其深度学习ai的出山之作,很大程度上就是为了抓人眼球——有什么比攻略“世界最难的棋类游戏”、“人类智慧的最后尊严”更引人瞩目的呢?

不过,当ogago软件轻而易举地打碎了几千年来无数围棋棋手的骄傲之后,却并未在此多加驻留。

毕竟人是商业团队,围棋这种小众棋类游戏能挣几个钱啊?

自此之后,顶尖商业ai基本都不太会关注这个流行范围仅限东亚三国的小众项目,最前沿的ai研究者也懒得留意被他们搅成一锅粥后的围棋圈内的状况。

也只有国内及南韩、东瀛的一些ai公司,在根据围棋圈需要,进行ai发展迭代,但这种发展基本仅限于更迭优化,从未再有内核质变。

可谁曾想,在围棋从ai前沿研究中彻底淡出之后,反而出现了让人瞠目结舌的新情况!

面对李菁哲的提问,黄宝洋扬了扬眉毛:

“菁哲啊,这我个老古董可就真不知道了!

“但……或许这就是我们仍然一如既往地热爱围棋的原因吧?”

正当黄宝洋说完这句话时,台上突然有了新的响动。

对弈至第286手,黑方林睿昕投子认负!

同时穿越:从凡人修仙传开始  穿到东宫当宦官,太子成她裙下臣  穿成寡妇的养娃日常  梦回抗战之山城猎谍  穿进兽世甜文,干掉女主成功上位  从1997开始的华娱  斗罗:武魂葫芦藤,开局镇压唐三  美漫:全员恶人什么鬼?  出狱后,我在赛博世界斩神  都重生了,谁还去扶贫啊  论我该如何苟成武林盟主  惊悚游戏:这个女鬼是演员  绝世唐门之朕真的是正人君子!  被捅死后,冰山校花疯狂倒追  墨兰重生之这一世我叫安陵容  女友失踪后,健忘的我忘记我是人  炼神丹!御神兽!废材大小姐竟是绝世帝女  吞噬从合成基因碎片开始长生不死  渣男家的未婚妻重生了  惊!嫡长女她撕了豪门炮灰剧本  

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