Legjobb válasz
A Tsumego az egyik leghatékonyabb módja annak, hogy a Go-val erősebbé váljon. A cél az optimális eredmény elérése, függetlenül attól, hogy az ellenfél miként válaszolhat az adott lépésed során. Általában csak egyetlen optimális és működő megoldás létezik egy adott tsumego problémára. Előfordulhat, hogy két vagy több megoldás létezik, amelyek mindegyike optimálisan működik a lehető legjobb eredmény elérése érdekében egy helyi helyzetben.
A lehetséges tsumego helyzet élet-halál problémát okozhat: vagy megpróbálja megölni az ellenfél csoportját megakadályozva, hogy két szemet csináljon. Vagy meg kell élesztenie saját csoportját a helyes lépés lejátszásával. Egyéb lehetséges tsumego problémák magukban foglalhatják a semeai-kat is, ahol meg kell ragadnod az ellenfél köveit, mielőtt elfognád magad (ún. Szabadságharcok), ko helyzeteket, ahol meg kell találnod a helyes mozdulatsorrendet a ko megnyeréséhez stb. >
A tsumego problémához szükséges lépések száma általában az ellenfél lehetséges válaszaitól függ. Előfordulhat, hogy egy 15-nél több lépésből álló szekvenciára van szükség a tsumego végeredményének egyértelművé válása előtt. De ne aggódj, a viszonylag könnyű tsumego lehet, hogy csak egy pár gondolkodás mozog mélyen.
Eddig nagyon jó, ha valamikor egy addiktív kezdetet akarsz a tsumegóval és a tesujival, akkor kedvelheted Tesujit Mark Davies, amely 15 – 5 kyu körüli játékosoknak szól. Mivel most ismerkedtél meg a Go-val, talán jó ötlet először megszokni az összes érdekes és lenyűgöző mintát, amely egy 9×9-es társasjátékban előfordulhat. Ezután több lejátszott játék után elkezdhet megszokni, hogy egy vagy több lépést előre gondoljon, mielőtt eldönti, hol játszik. És mielőtt tudnád, hogy sok-sok tsumegót oldasz meg a saját játékodban.
Akkor ha elkezdesz enni, inni, gondolkodni, álmodni Menj a nap 24 órájában (hétköznap), folytathatod egyre több tsumego más forrásból, a jelenlegi szinten. Még a világ legerősebb játékosai is (pl. Lee Sedol 9p) gyakorolnak naponta órákat, hogy maximálisan tartsák az előre elért olvasási szintet.
Végül, ha azt tapasztalja, hogy nehezen tudja eldönteni, hol játszik, vagy mit kell tenni. Kezdje azzal, hogy átgondolja, hol játszana az ellenfél, ha két mozdulata lenne egymás után. Tehát képzelje el, hol játszana, ha az ellenfél helyében lenne. Ha látja, hogy ellenfele mit tudna elérni egy tsumego (vagy bármelyik Go board) helyzetben, ha egymás után két mozdulattal rendelkezik (normál esetben egy helyett), akkor rengeteg ötletet kap arról, hogyan szeretné ezt megakadályozni!
Sok szerencsét a tsumegóhoz, és élvezze egy életen át a Föld legelegzetőbb és leginspirálóbb társasjátékát, és talán az egész világegyetemben, amelyben valójában élünk …
Válasz
Az AlphaGo a mélyreható tanuláson alapul. Azzal kezdték, hogy megtanították az algoritmust arra, hogyan kell a régi Atari játékokat a semmiből játszani, ahogy az emberek – pusztán „a képernyőre nézve”. Aztán ott volt a Go és a Sakk, mint sokkal bonyolultabb feladatok, a Go elfogadta a „bölcsességet”, miszerint a számítógépek messze vannak az emberektől.
Mindezek az eredmények ugyanazon az algoritmuson alapulnak, kiigazításokkal. hogyan lehet értékelni a jutalom függvényét különböző ANN architektúrák segítségével.
Tehát, legalábbis elméletben, ugyanez a megközelítés jóformán felhasználható minden valós feladathoz, és nem csak „virtuális”, hanem a való világban, pl robotika. Robot megtanítása például omlett készítésére. Vagy hogyan kell játszani a Civilization 6-ot, vagy hogyan kell hegedülni. Alapvetően bármi, ahol egyértelműen meghatározva van a „siker” a végén, és van némi képesség azonosítani az egyes lépésekben hasonló mintákat – amelyeket a jutalom értékeléséhez használnak azáltal, hogy egy ANN-on keresztül vezetik őket.
Ezenkívül egy rendkívül érdekes pont az AlphaGo-nál az volt, hogy az emberek, akik játszották, észrevették, hogy emberként játszik, de embertelen módon . Emberként, bizonyos értelemben kreatív mozdulatokként, és embertelennek – mert az általa végrehajtott mozdulatok néha teljesen, teljesen váratlanok voltak az emberi játékosok részéről. Ami azt jelenti, hogy az algoritmus sok olyan Go pozíciót fedezett fel, ahová az emberek még soha nem is merészkedtek!
Képzelje el, ha hasonló hatás jelentkezne a valós világ problémáiban? Pl. Hadviselés? Elég ijesztő.