主题：【原创】“死活读不下去” -- 语迟

远谈不上和智慧相提并论，用大锤拆房子的人盖不出故宫来。

都是神人。

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颇有些人工智能和围棋高手，已经穷尽了这个话题，我再说也是拾人牙慧。

现在互联网知识模式下，无数知识库随手可得 ，快捷和免费，已经改变了学习方式甚至是经济形态，比如共享经济。谁说的无所谓， 能拿来用即可，并不需要权威性和原创性。

形散神未散啊。

请回答几个你自己的问题

你再看看你说的：“学围棋时候某大师说”

你是在说你自己学围棋时候吧？

你在那里学围棋时？

某大师对你说的吗？

你还记得某大师的名字吗？

你自己学围棋时候听某大师说吗？

你亲耳听某大师说的？

还是你听某大师说听某大师说听某大师说的呢？

你就说你是直接听某大师说的还是间接听某大师说的吧

围棋b位置和d步，状况是250^150，大到不能用暴利法。2个问题 1减少bd值。2 value function很不光滑。 以阿法狗 最重要是用了MCTS,随机树搜索， Selection/Expansion/Evaluation/Backup把胜率高的下法比较大权重。第二用了ML，从KGS Go Server上找了3千万步棋谱训练了 supervised learning (SL)，policy function p-sigma，这样阿发狗能下的像模像样了，它不需要计算，就能猜对手下一手 另一个更快但稍弱rollout policy function p-pi，这个就是线性的softmax 。 第三步是提高阿法狗跟自己下，用reinforcement learning (RL)提高police network function p-rho。，这时候它可以打败相当业余二段的Pachi，当时最好的围棋软件。第四步，阿法狗跟自己下，找最佳位置 而非概率位置， 通过RL估计得到value function v-theta 这步主要靠记忆，比起MC rollout要准确。value function 是个数值，可以解读为当时局面的评估 。这一点，Facebook田渊栋组的软件Darkforest没有。 最后一步 阿法狗把policy function和value function结合在MCTS。值得注意的是 SL police network 比 RL.表现好， 这篇文章猜原因是人类倾向多步最优，而阿发狗喜欢选折一步最优，v-theta 在 rollout中的运用大大加快了MCTS速度。有趣的是，p-sigma + v-theta的组合比p-rho+ v-theta更强

最后，对战中阿法狗用的是 p-sigma + v-theta + p-pi，自认达到专业一段棋力

文章说了单机版用了 48个cpu，8个gpu。分布式版用了1202cpu，176gpu。 网络版对单机版胜率是70%。

文章总结了阿发狗的贡献就是综合了这三种算法， RL,SL和MCTS.

个人感觉统计法的引入人工智能，算法更复杂了，计算更多了，更多是大数据统计，而非核心的人工智能算法突破， 阿发狗的历史地位没有大家想象的那么高。

看了我这篇介绍，可以去下载一个超级简易版的AlphaGo围棋软件玩玩体验下，才400行的程序。 我的说法就是400行程序打败大部分人类智力。

这个围棋程序的名字叫Disco，是使用Python语言实现的。作者是shedskin库的作者Mark

Dufour。

下载链接 https://pypi.python.org/pypi/Disco

比如把你的简历寄给古狗

谢谢你坚持秀至秽，因为，太娱乐啦

如果西方没有那些打败第三世界国家的战争，他们也不会崇拜科学，科学虽然跟武器有关系，却不是直接关系，因为科学白给还公开发表没知识产权，有知识产权的是技术，保密还封锁

琴棋书画，老中古人养性逸情的东西，被商业化成了竟技运动，又被不知道神马叫智慧的人们当成了智慧和智慧的标准

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机械也曾经倾倒无数，也跟当年老农民打开戏匣子一样，一拧就听唱戏，太神奇啦

再比如当年电气化，一按按钮就如何如何，那是当年的科幻

现在，西洋境和戏匣子不神秘了，电影也不神秘了，电气化也不神秘了，计算机还神秘，人工智能更神秘

如果一定要说智慧，计算机的智慧就是高速或大量的算1+1的结果，从某种意义上说是时间，戏匣子的电磁波是空间

老兄好文笔！但是结论却未免轻佻，几点商榷：1、【算法】本身也是人类几千年智慧的结晶。2、【算法】是在学习了人类的对局之后才形成棋力，站在巨人肩上，所以看的远，应该感谢巨人，而不是得意洋洋地说我比巨人高；3、【奥妙无穷】指的是围棋，【东方智慧】体现在极简的规则中蕴含着无穷的变化，如何打败？【算法】打败的是李世石个人，而不是围棋本身。4、【算法】并不轻，它运行在数十台机器组成的计算机集群上。

AUDIOBOOK，非常适合通勤时听。