tsumego를 해결하는 방법


우수 답변

Tsumego는 Go로 강해지는 가장 효율적인 방법 중 하나입니다. 목표는 상대가 특정 동작에 응답 할 수있는 특정 방식과 관계없이 최적의 결과를 얻는 것입니다. 일반적으로 주어진 tsumego 문제에 대한 최적의 단일 솔루션이 있습니다. 때로는 지역 상황에서 가능한 최상의 결과를 위해 최적으로 작동하는 두 개 이상의 솔루션이있을 수 있습니다.

가능한 tsumego 상황은 생사 문제 일 수 있습니다. 상대방 그룹을 죽이려고 할 수도 있습니다. 두 눈을 만드는 것을 막아서. 또는 올바른 동작을 수행하여 자신의 그룹을 활기차게 만들어야합니다. 다른 가능한 tsumego 문제는 자신을 잡기 전에 상대방의 돌을 잡아야하는 semeai (소위 자유 싸움), 올바른 동작 순서를 찾아야하는 ko 상황 등을 다룰 수 있습니다.

츠 메고 문제에 필요한 동작 수는 일반적으로 상대방의 가능한 대답에 따라 다릅니다. 때때로 tsumego의 최종 결과가 명확 해지기 전에 15 개 이상의 동작을 연속적으로 플레이해야 할 수 있습니다. 하지만 걱정하지 마세요. 비교적 쉬운 츠 메고는 단지 몇 가지 생각이 깊어 질 수 있습니다.

지금까지는 츠 메고와 tesuji로 중독성있는 시작을 원하는 경우 Tesuji를 좋아할 수 있습니다. Mark Davies에 의해 15-5 큐 정도의 플레이어를위한 것입니다. 방금 Go를 배웠으므로 9×9 보드 게임에서 발생할 수있는 모든 흥미롭고 매혹적인 패턴에 먼저 익숙해지는 것이 좋습니다. 그런 다음 여러 게임을 한 후 플레이 할 위치를 결정하기 전에 한 번 또는 여러 번의 움직임을 생각하는 데 익숙해지기 시작할 수 있습니다. 그리고 자신의 게임에서 많은 tsumego를 해결하고 있다는 사실을 알기도 전에.

그런 다음 Go 24/7 (이따금)을 먹고 마시고 생각하고 꿈을 꾸기 시작하면 계속 진행할 수 있습니다. 현재 플레이하고있는 레벨에서 다른 소스에서 점점 더 많은 tsumego. 세계 최강 선수 (예 : 이세돌 9p)조차도 미리 읽기 수준을 최대로 유지하기 위해 매일 연습 시간을 연습합니다.

마지막으로 플레이 할 장소를 결정하기가 어렵거나 해야 할 일. 상대방이 두 번의 움직임을 계속할 경우 상대방이 어디에서 플레이 할 것인지 생각하여 시작하십시오. 따라서 상대방의 자리에 있다면 어디에서 플레이 할 것인지 상상해보십시오. 상대가 츠 메고 (또는 바둑판) 상황에서 두 번의 동작을 연속으로 (일반적으로 한 번 대신) 수행함으로써 무엇을 달성 할 수 있는지 확인하면이를 방지 할 방법에 대한 많은 아이디어를 얻을 수 있습니다!

tsumego와 함께 행운을 빕니다. 지구와 아마도 우리가 실제로 살고있는 우주 전체에 존재하는 가장 흥미롭고 고무적인 보드 게임을 평생 즐기십시오.…

Answer

AlphaGo는 심층 강화 학습을 기반으로합니다. 그들은 인간처럼 단순히“화면을 보며”오래된 Atari 게임을 처음부터 어떻게 플레이하는지 알고리즘을 가르치기 시작했습니다. 그런 다음 Go와 Chess가 훨씬 더 복잡한 작업을 수행했습니다. Go는 “지혜”를 받아 들여 컴퓨터가 인간을 때리는 것과는 거리가 멀다는 것을 받아 들였습니다.

이러한 모든 성과는 동일한 기본 알고리즘을 기반으로하며 다른 ANN 아키텍처의 도움으로 보상 기능을 평가하는 방법.

최소한 이론상이 동일한 접근 방식을 “가상”뿐만 아니라 거의 모든 실제 작업에 사용할 수 있습니다. 예를 들어 실제 세계에서 로봇 공학. 예를 들어 로봇에게 오믈렛을 만드는 방법을 가르칩니다. 또는 문명 6을 연주하는 방법 또는 바이올린을 연주하는 방법. 기본적으로 “성공”에 대한 명확한 정의와 각 단계에서 유사한 패턴을 식별하는 능력이있는 모든 것-ANN을 통해 보상을 평가하는 데 사용됩니다.

또한 하나 AlphaGo의 매우 흥미로운 점은 그것을 연주 한 사람들이 인간적이지만 비인간적 인 방식 이라는 것을 알아 차렸다는 것입니다. 창의적인 움직임의 의미에서 인간으로서, 비인간적-그것이 만든 움직임은 때때로 완전히, 절대적으로 인간 플레이어에 의해 예상치 못한 것이기 때문입니다. 즉, 알고리즘이 인간이 시도조차하지 않은 많은 Go 위치 공간을 탐색했음을 의미합니다!

유사한 효과가 실제 문제에서 나타날 수 있다고 상상해보십시오. 예 : 전쟁? 꽤 무섭습니다.

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