用圍棋理解人工智慧

2015年我第一次聽到"AlphaGo"、"蒙地卡羅"、"次一手正答率"...這些名詞，心裡想深層學習是專學棋譜，蒙地卡羅可是用自己的機制在下棋 ，這又不是在圍棋講解會上猜次一手，正答率有什麼用呢 ？

不會下棋的人還是很容易受騙。正答率高就是棋力高的想法， 不是表示他只會猜次一手，他的意義是對圍棋看法的全面提升，例如：後補手，不止第一順位的候補手，第2位以下的候補手水準也會全面提升，這樣的話棋力當然也會進步 ，概率不是單獨和你打賭次一手，而是在各種互相作用裡，對全方位理解的表現。

ownership(所有權)、criticality (重要度)、第三参數

Ownership 占地模擬結果的平均值， 模擬到最後空地必為一方所占，他的平均值就是目前棋盤空間的情況，會用黑白記號大小顯示佔有率的高低，棋盤全體顯示的就是雙方的勢力分佈圖。

Criticality 是占據某點時，對勝率產生的影響度。空點的數字越高顏色越深表示該點對勝率產生的影響度也越大，也就是棋局的重要部位。和無關緊要的點，不管哪一邊下道都不會影響勝負，數字就會很低。棋子被吃掉，其點就會被對方佔據，所以已經有棋子的點本身也有criticality值，介面無法在旗子上面顯示。

Ownership 是"地"的指標 ，criticality顯示"力"的方向。 地與力是圍棋的兩大要素， 經過電腦的深層學習，加強訓練後的模擬棋力變強，參數的準確性也大大提高，使得參數本身對軟體具有參考價值。 不止於前述"現在對手下哪裡？"有關，狂石下法穩定的部分原因，正是源自ownership。 Zen在中央攻殺蠶鬥時幾乎不會出錯的原因，可能有賴於對於criticality的處理 有關。

第三参數 :

一般的圍棋知識是求更好，但若是變化無限的話，好壞的方向也會模糊，所以要借用概率。我覺得圍棋可以用兩個觀點去含蓋即所謂"空壓法":

  • 第一、棋子之間的位置關係...空(間) ，
  • 第二、棋子之間的力量關係...壓(力)。 
  • 和第三參數就是統合空與壓的互補互盛的條件，不是可以分開處理的。

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