Cel mai bun răspuns
Tsumego este una dintre cele mai eficiente modalități de a deveni mai puternic cu Go. Scopul este de a obține un rezultat optim, independent de modul specific în care adversarul tău ar putea răspunde la mișcarea ta specifică. De obicei, există o singură soluție optimă și funcțională pentru o anumită problemă tsumego. Uneori, pot exista două sau mai multe soluții care funcționează optim pentru a obține cel mai bun rezultat posibil într-o situație locală.
O posibilă situație tsumego poate fi o problemă de viață și moarte: fie încercați să vă ucideți grupul de adversari prin împiedicarea acestuia să facă doi ochi. Sau trebuie să-ți faci propriul grup viu jucând mișcarea corectă. Alte posibile probleme tsumego pot acoperi semeai în care trebuie să capturați pietrele adversarului înainte de a fi capturat voi înșivă (așa-numitele lupte pentru libertăți), situații ko în care trebuie să găsiți ordinea corectă a mișcărilor pentru a câștiga un ko etc.
Numărul de mișcări pe care le poate solicita o problemă tsumego depinde de obicei de răspunsurile posibile ale adversarului tău. Uneori poate fi necesară o secvență de peste 15 mișcări pentru a juca înainte ca rezultatul final al unui tsumego să devină clar. Dar nu vă faceți griji, tsumego relativ ușor poate fi doar câteva gânduri adânci.
Până acum, bine, dacă vreți un început captivant cu tsumego și tesuji la un moment dat, vă poate plăcea Tesuji de Mark Davies, care este pentru jucătorii de aproximativ 15 – 5 kyu. Deoarece tocmai ați învățat Go, este probabil o idee bună să vă obișnuiți mai întâi cu toate tiparele interesante și fascinante care pot apărea într-un joc de masă 9×9. Apoi, după mai multe jocuri jucate, puteți începe să vă obișnuiți să gândiți una sau mai multe mișcări înainte de a decide unde să jucați. Și înainte să știi că rezolvi multe, multe tsumego în propriile tale jocuri.
Atunci dacă începi să mănânci, să bei, să gândești, să visezi 24/7 (acum și când), poți continua cu din ce în ce mai mult tsumego din alte surse la nivelul actual pe care îl jucați. Chiar și cei mai puternici jucători din lume (de exemplu, Lee Sedol 9p) practică zilnic ore întregi pentru a-și menține nivelul de citire înainte la maxim.
În cele din urmă, dacă întâmpini că îți este greu să decizi unde să joci sau ce să fac. Începeți prin a vă gândi unde ar juca adversarul dvs. dacă ar avea două mișcări una după alta. Așadar, imaginați-vă unde ați juca dacă ați fi în locul adversarului. Dacă vedeți ce ar putea realiza adversarul dvs. într-o situație de tsumego (sau orice bord Go), având două mișcări la rând (în loc de una în mod normal), atunci veți obține o mulțime de idei despre cum doriți să preveniți acest lucru!
Noroc cu tsumego și bucură-te de o viață de-a lungul vieții, cel mai fascinant și mai inspirat joc de societate care există pe Pământ și poate în întregul Univers în care trăim de fapt …
Răspunde
AlphaGo se bazează pe Deep Reinforcement Learning. Au început cu predarea algoritmului cum să joci jocuri vechi Atari de la zero, așa cum fac oamenii – prin simpla „privire a ecranului”. Apoi, au existat Go și Chess, la fel de mult mai complexe, iar Go a acceptat „înțelepciunea” spunând că computerele sunt la eoni distanță de a bate oamenii.
Toate aceste realizări se bazează pe același algoritm de bază, cu ajustări în cum să evaluezi funcția de recompensă cu ajutorul diferitelor arhitecturi ANN.
Deci, cel puțin teoretic, aceeași abordare poate fi utilizată pentru aproape orice sarcină din lumea reală și nu doar „virtuală”, ci și în lumea reală aplicată de ex robotică. Învățarea unui robot să facă o omletă, de exemplu. Sau cum să cânți la Civilization 6. Sau cum să cânți la o vioară. Practic, orice lucru în care există o definiție clară a „succesului” la final și o anumită abilitate de a identifica modele similare la fiecare pas – care sunt folosite pentru a evalua o recompensă prin rularea lor printr-o ANN.
De asemenea, una un punct extrem de interesant la AlphaGo a fost că oamenii care l-au jucat au observat că a jucat ca om, dar într-un mod neuman . Ca om într-un sens al mișcărilor creative și ca neuman – deoarece mișcările pe care le-a făcut au fost uneori complet, absolut neașteptate de jucătorii umani. Ceea ce înseamnă că algoritmul a explorat o mulțime de spații de poziție Go unde oamenii nici măcar nu s-au aventurat!
Imaginați-vă dacă un efect similar s-ar manifesta în unele probleme din lumea reală? De exemplu, războiul? Destul de înfricoșător.