李世石妙招逼出阿尔法狗弱点 神经网络有盲点_棋牌_腾讯视频
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学习象棋的方法主要有四点：就是 知、会、理解、创造。
所谓的知，并不只是学会要怎麼样移动棋子，知道要什麼叫做【马卒胜双仕】之类的棋步，而是应该以掌握基本知识为主，再由浅到深的开始学习如何捉子，保子；而在熟悉了捉子跟保子的技巧之后，再进入做杀跟解杀的层面，一步一部有层次的学起，直到可以融会贯通。同时使用多种兵种进攻，因为象棋是活的，所以在每一步下著之前，都要用很清晰的态度去观察整个棋局，而有层次的学习整体的进攻跟防 守，对於预期对手心理也有很大的帮助。
所谓的会就是把所学习到的知识，应用在每一步棋或每一棋局上，来收到实际的成效。例如在棋局中，当我方剩下一将一车，而对方有两相一仕一帅时，要怎麼要利用己方的棋子攻势，先捉死一仕，在顺势破其双相，最后再以车杀孤帅的棋步，巧妙地击败对方。这样在实际操作的时候， 这一个棋步就算是真正的变成自己的基本知识之一，而在《会》 项目的最高峰便是纯熟，而为了使自己能够达到这个目标，充分且频繁的练习是不可以缺少的，即使背了再多的棋谱，而连一次真正对对手下棋的经验也没有，即使你有再好的记忆力来背所有的棋谱，只要对方一个变化，就会让你不知所措.这种只会看棋谱下棋的人，充其量也只是个会看棋谱的人罢了，因为他们根本不懂这些棋步的意义，又怎麼能要求他们把这些知识转呈自 己的一份力量，再进而用这个技巧去取胜呢?
&#8231;理解
理解再象棋中是很重要的，是能够掌握关键，察觉变化的一种活动. 而要能够掌握关键并且察觉变化的能力就建立在前两项的〈知〉与〈会〉上面..下棋是一种偏重脑力思考的活动，必须要理解整个棋步是如何运作的，才能够在接下来的布局当中，巧妙的引对手入陷阱，或是破除对手的布局.与其说一个善於下棋的人，他了解棋艺知识的多寡，倒不如说是他计算每一步棋路的思考多少;与其说他善於攻守，倒不如说他善於理解整个棋局的变化.善於思考和推测对手下一步的人，往往在棋局上面会有较好的表现.当然专注力是很重要的，能够把全副精神都放在一个棋子上面，仔仔细细的去考虑下一步该怎麼走，然后对方会怎麼应对，而这一步所下的棋，对之后的整个布局又会有什麼样的影响?理解越深的人，专注力就越强，对棋局的考虑也深，再对奕的时候也就能够掌握住关键点.
&#8231;创造
这一点在象棋的世界里尤其重要，很多人已经掌握了[知][会][理解]三个大项目，跟别人在下棋的时候也都可以掌握到关键的地方来攻击或反击，但是也只限於在棋谱或是他所见过的棋步之上，也就是在处理棋步的问题的时候，也只是搜寻脑里面的棋步，看看有没有是恰巧可以使用的，再加以代入罢了，只是不断的重复模仿跟抄袭，这样的棋局也只能称是&影子棋局&.要创造，则必须要自己独立钻研。
以下是一些对於学象棋的建议
1.技术演练：
自学象棋的基本方法就是象棋的技术演练，例如用少数的棋子，用自己思考呢模式来想，排成一个残局来演练，也不需要翻看棋谱或是请教他人，再第一次的练习当中先想想看这种棋路应该要怎麼样去走，多多尝试之后，找出最快跟最直接的破解方法，在对照棋谱看看有什麼出入.思考自己的想法跟棋谱的差异在哪理，在了解之后再继续排下一个局面来演练。
2.残局解析：
练习解析残局，应该从棋谱中的简易和，杀残局开始，然后再进去其他较深的残局，因为这是近一步的演练，所以想要直接就进入高阶的残局是不可球的，一步一步的慢慢进阶，并且在学习解析的过程中找到自己思考的盲点，深入了解，一有错误就马上思考，有出入就检查。
这是学棋的主要实践，没有这一步，所有的技巧跟练习就都没有应用的机会，也不能练好棋.实战跟练习的时候是不相同的，因为除了对局时候的紧张赶， 对手的下一步棋会怎麼出也不容易预测到，再自己的棋跟对方的棋之中，都要仔细的思考这些棋步对以后的影响。
4.复局(复盘)：
再对局完毕之后，再重新排一次棋，把刚刚所走过的棋步重新再演练一次，在藉由一个旁观者的眼光来看当时的棋步，是过於急躁，还是思虑不周，并藉由检讨这个部分来达到反省的目的.有的是跟对手一起复局，有的则是自己复局，并且详细的纪录自己的心得跟著法，一起记载，以作为这一盘棋之总结
观察别人的对局实战其实重点并不在於谁胜谁负，而是观察每一个回合跟回合之间双方的走动跟著法.看看其变化和得失.在观摩之后再自行复局，加上自己当时的想法，看看是不是有更好或是需要改进的地方。
就是参考棋谱，从浅入深，从少的部分开始掌握重点，没有把握好的部份就不能停止，直到真正的了解了每一段每一段的内容，在慢慢的进到下一个阶段.重点在於看作者对於棋局的研判跟见解，把重要的想法纪录下来，并激发你的灵感去发挥新的棋步。
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写的这么好，顶
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TA的每日心情奋斗 20:48签到天数: 1 天[LV.1]初来乍到
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写的不错，支持下
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謝謝提供分享
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顶一下楼主！
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好东西，学习了，谢谢
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学习了，谢谢
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看来楼主的棋艺已经达到相当的境界啦
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3秒自动关闭窗口江铸久九段：AlphaGo抓住了人类没有想到的一个盲点江铸久九段：AlphaGo抓住了人类没有想到的一个盲点航天员的百家号▲柯洁对战AlphaGoAlphaGo又来了。5月23日，目前世界排名第一的柯洁九段与人工智能程序AlphaGo的2.0版本展开对弈，经过猜先柯洁执黑先行。最终，由AlphaGo执白1/4子战胜目前等级分排名世界第一的中国棋手柯洁九段，暂时以1比0领先。虽然双方还有两局比赛将在25日、27日进行，但包括柯洁九段本人在内的棋手们都已经不得不承认，今天的AlphaGo已经在围棋的世界中彻底甩开了人类。“AlphaGo在今天最亮的一个亮点，抓住了人类没有想到的一个盲点。这也显出了人类思维的局限性。”著名围棋国手江铸久九段是最早认识到AlphaGo可怕实力的人之一。“因为AlphaGo的运行原理是遇强则强，简单来说就是AlphaGo的进步是不需要传统意义上的对手的，达到一个高度后，只需要自己克隆自己，昨天的自己就是它今天最好的对手。赢了一盘之后，它可以在这个基础上学习对手的长处，发现对手的弱点，不停的练习，这就是深度学习。”▲江铸久九段90年代, 江铸久在北美围棋锦标赛连续数届称雄，之后又担任了美国职业围棋协会会长，多次在国际数学优秀GAME会议中向西方科学界人士进行围棋普及活动讲座。因此，他很早就接触了围棋人工智能，并成为那群美国工程师们的重要讨教对象。“那个时候的人工智能有点像牛车，缓慢而坚定地前行着，但是看上去离你还很远很远……慢慢地人工智能围棋发展起来了，各种围棋软件出现，实力也大大提高了，不过我们还是认为，人工智能要赶上人类还早。直到去年，看到谷歌发表了AlphaGo对欧洲冠军樊麾五番棋的棋谱，我吃惊了，因为在这些棋谱中，AlphaGo展现出强大的实力。所以在AlphaGo和李世石的人机大战前，我就预测这次AlphaGo要赢，电脑战胜人类的那天就要到来。”▲江铸久、芮迺伟夫妇和AlphaGo的设计者戴密斯·哈萨比斯2017新年，AlphaGo以“Master”的网名在各大围棋对弈网站连胜60场，击败了当世几乎所有的顶尖高手。之后，江铸久认真地打了所有这60局棋谱：“在棋局中，我看到它的很多招法有当年吴清源老师的影子，心里非常感动。也许，上天是通过AlphaGo映照出了很多职业棋手在历史上那些让人难忘的场景，那些可歌可泣的精神？我相信，无论科技进步到哪一层面，人类文明的精神、围棋的精神是永远值得我们景仰和致敬的。”2011年，江铸久与夫人夫人芮迺伟九段结束韩国棋院12年客座棋士生涯，回国从事围棋推广普及教育。因此，人机对决对他最大的震撼还在于这件事给围棋教育带来的启示：“我们今后培养孩子们学围棋的时候要更加注重培养他们的大局观，注重培养良好的学习习惯，启发他们的创造性思维。当然这是围棋本身早就有的，也正是因为学习围棋对这些有帮助，所以让孩子们能够喜爱这个事情，能够让AlphaGo的整个团队从围棋中得到和作出这样一个人类智慧结晶超棒的东西来。”在这期音频课中你将听到：江铸久对柯洁和AlphaGo的棋局有什么样的点评？AlphaGo抓住了人类没有想到的什么盲点？江铸久为什么要在现场给Deepmind团队提出所谓的人文建议？今后孩子们学习围棋最重要的是什么？孩子们有可能成为AlphaGo未来的对手吗？如何畅想人类棋手与人工智能的关系？利用单机版AlphaGo进行训练，能让人类的棋力提高到什么程度？▼识别图中二维码，下载『中读』APP"中读"现已全面上线，请到各大应用商店下载！本文由百家号作者上传并发布，百家号仅提供信息发布平台。文章仅代表作者个人观点，不代表百度立场。未经作者许可，不得转载。航天员的百家号最近更新：简介:提供最全，最新，最精彩的内容作者最新文章相关文章真正击败国际象棋大师的是程序漏洞_机器之心_传送门
推荐者/承哲推荐者语：我们以为击败国际象棋大师的好像是计算机完美无缺的计算能力。但事实上，真正击败卡斯帕罗夫的是程序漏洞，正是运算的错误导致了卡斯帕罗夫的失败。我们来看下这个万万没想到的故事。深蓝”诞生于 IBM 的托马斯·沃森研究中心——从威彻斯特县山麓看，这个研究中心就像一座美丽的月牙形复古建筑。该中心的大厅中放置了早期“计算机”的复制品，如查尔斯·巴贝奇设计的众多机器。这座建筑外表看上去有些锈迹斑斑，但是很多科学家把家安在这些办公室中，其中包括数学家伯努瓦·曼德勃罗，他也是诺贝尔经济学奖和物理学奖的获得者。2010 年春，我去托马斯·沃森研究中心拜访了默里·坎贝尔，这位加拿大人性情温和，像个大男孩。早在卡内基梅隆大学开始“深思”这个项目时，坎贝尔就是该项目的主要工程师之一（他现在是 IBM 统计建模部门的主管）。坎贝尔的办公室里有一张卡斯帕罗夫的大幅海报，海报中的卡斯帕罗夫怒视棋盘，标题是：且看计算机棋手如何马失前蹄？ 卡斯帕罗夫对弈“深蓝” 1997 年 5 月 3 日~1997 年 5 月 11 日但最终失利的却是卡斯帕罗夫，而非计算机“深蓝”，尽管这个结果与坎贝尔及其团队的预想大相径庭，但它却实实在在地发生了。深蓝”的设计初衷就是要打败卡斯帕罗夫，这个程序就是为打败卡斯帕罗夫而专门设计的。该团队试图预测卡斯帕罗夫最有可能采用的开局方式，并研究如何反攻。（卡斯帕罗夫使用以往在国际象棋锦标赛中很少使用的开局来避开他们的圈套。）在 1996 年与卡斯帕罗夫的对弈中，“深蓝”表现一般。另外，该程序在与思路相似的棋手博弈时，也出现了一些问题。因此，“深蓝”团队将该程序的处理能力提高了一倍，对其启发法作了进一步完善。坎贝尔知道计算机“深蓝”还需要对数据库进行更深入（且更具选择性）的搜索，才能与卡斯帕罗夫的深度战略性思维相抗衡。同时，研究人员还改进了“深蓝”对复杂棋局的适应能力，使其优势得到充分发挥。坎贝尔告诉我：“对计算机有利的棋局通常都是棋子很多的复杂棋局，这样就会有许多设定的走法可选。我们希望遇到战术比战略更重要的棋局。这样就可以花一些心思琢磨战术了。”如此说来，“深蓝”便是空前绝后的更“人性化”的象棋计算机了。虽然博弈论在象棋中的作用与它在信息不完整的游戏中（如纸牌）的作用程度不同，但在开局中可能却是一样的。一个稍微逊色的走子就会打乱对手的阵脚，使他数月时间的准备毁于一旦——如果对手知道如何应对的话，数月作无用功的人就是你了。但是，大多数计算机都想下出“完美的”象棋，而不是根据对手的状况调整比赛策略。“深蓝”却能像人类棋手一样比赛，并且会将局面扭转至坎贝尔眼中相对有利的局面。1997 年时，卡斯帕罗夫的棋艺实在太高超了，当时的确应当好好想想该如何设计程序，让“深蓝”赢得比赛。从理论上讲，对计算机可以下国际象棋这种情况进行编程并不难：如果让一个国际象棋程序无限期地进行搜索运算，那么全部 10 的 1050 种棋局都能得到解决方法。坎贝尔对我说：“有一个运算程序简单易懂，又能解决国际象棋中的问题，我也许半天就能写出这个程序，若给它足够的时间运转，便能够完成比赛。”可他又哀叹道：“可这样的计算，可能需要花费人类一生的时间来完成。”若想让计算机棋手打败世界冠军，通常要作无数次索然无味的反复试验。设计者需要思考，是否应该让程序多注意残局阶段，而在中局阶段应少耗费时间，以达到表现上的平衡？是否有更好的办法能让电脑在开局阶段就能评估出舍马换象的价值？另外，有的棋路的确暗含“将军”的机会或能变成一个陷阱，但最终却不能帮助棋手赢得比赛，对这种棋路，程序需花多长时间才能识别出其无用性并且对其忽略？通过调整这些参数并观察调整后的变化，坎贝尔对“深蓝”进行过多次试验。但有时“深蓝”还是会犯错，会出现一些奇怪的、出人意料的走法。在这种情况下，坎贝尔只得询问老程序员：新出现的走法究竟是程序的特征——是一个预示着其技巧正在提升的顿悟时刻，还是程序中的漏洞？我一般会说这是程序中的漏洞。在更宽泛的预测环境中，当一个模型产生了一个意料之外或难以解释的结果时，通常是由漏洞造成的。把噪声误认作信号的情况太普遍，也太容易了。漏洞甚至能让最出色的预测者前功尽弃。在本书上一章中为你介绍过那位身家百万美元的篮球赌客鲍勃·乌尔加利斯。有一年，乌尔加利斯决定要在棒球比赛中一试身手。他设计的模拟器建议把赌注压在费城费城人队，但这次乌尔加利斯赌输了。结果证明是因为模拟器 1 000 个行代码中有一个字母输入错误了：费城人队的主场球场市民银行球场是一个有助于防守和本垒打的小型球场，其编码为 P–H–I，但乌尔加利斯的助手却错误地把编码输成 P–H–1。仅一个错误的行代码就足以“淹没”程序中所有的信号，害得乌尔加利斯将赌金压在了“噪声”上。这次失败让乌尔加利斯沮丧万分，从此彻底停用了这个棒球程序。对坎贝尔而言，他们设计的“深蓝”程序在国际象棋方面早就比设计人员厉害百倍，这是坎贝尔面临的挑战，因为很有可能“深蓝”走了一步他们都没走过的棋，但他们却未必知道这是由于漏洞造成的。刚开始调试‘深蓝’时，每次它走了一步不常见的棋，我都会说，‘哦，一定出错了！’我们就会去探究，查看编码，最后弄明白问题所在。但随着时间的推移，我们越来越少这样做了。虽然当该程序继续出现奇怪棋局时，我们还是会去查看一下，但我们却发现它已经想出了一些人类很难搞懂的走法。”在国际象棋史上，最著名的几步棋也许要数国际象棋天才波比·费希尔在 1956 年所谓的“世纪大赛”中走的那几步了。当时只有 13 岁的费希尔在对阵国际象棋大师唐纳德·波恩盖尔时，出现了两次戏剧性的弃子——一次是费希尔白白地牺牲一个棋子马，几步棋后，他又故意地让自己的棋子后失去防护，而让棋子象前进一步。这两步棋都是正确的，几步之后，费希尔的策略就使波恩盖尔损兵折将，自己的优势则越来越明显。然而，不管是当时还是现在，都很少有国际象棋大师仔细地考虑费希尔的招数。一直以来，棋手们都对“除非是置换对方的棋子后，或是可以立刻将对方一军，否则绝不能放弃自己的棋子后”这样的启示法深信不疑，之所以这样做，是因为这些方法屡试不爽，几乎从没出现过失误。我把这个棋局输入我的笔记本电脑，通过费里茨程序运行，几秒钟之后，费里茨就识别出费希尔的招数。事实上，该程序认为这样的局面只有费希尔的招数方能奏效。在搜寻到所有可能的走法后，费里茨识别出这种情况下应该抛弃上面提到的那个启示法。我们或许不能说计算机找到了这些走法是因为它具有“创造性”，相反的，它只是通过其强大的计算速度找到了这些走法。但是，计算机确实另有优势：下棋时，即使在走法上遇到了大难题，计算机也可以识别出特定棋局里的绝妙招数。但对于人类棋手而言，要做到这一点就需要突破传统，变得富有创造力和自信心。人们赞叹费希尔小小年纪却棋艺高超，可也许正是因为年龄小，他才能创造出这个招数：他充分地发挥自己的想象力处理每一步棋。人类的思维盲点通常是我们自己一手造成的，并且会与日俱增。计算机也有盲点，但它至少能够考虑到所有可能出现的招数，进而避免这些空想问题。然而，“深蓝”的程序中还存在一些漏洞：数量不多，但肯定会有几个漏洞。采访接近尾声时，坎贝尔戏谑地提及 1997 年计算机“深蓝”和卡斯帕罗夫的对决，在第一场比赛快结束时发生了一个意外。“‘深蓝’在比赛过程中出现了一个漏洞，这个漏洞很可能使卡斯帕罗夫对其能力做出错误判断，因为卡斯帕罗夫没想到这步棋是因为漏洞造成的。”这个漏洞是在第一场比赛走到第 44 步棋时出现的，由于无法决定该走哪步棋，“深蓝”系统默认使出最后一招自动防故障装置措施，完全是随意走了一步棋。这个漏洞无足轻重，因为它是在比赛接近尾声时才出现的，而此时胜负已定。次日，坎贝尔及其团队修补了这个漏洞。坎贝尔告诉我：“1997 年年初，我们曾遇到同样的问题，当时认为漏洞已经修补好了，不幸的是，我们还是漏掉了一个漏洞。”事实上，漏洞对计算机“深蓝”来说代表很多东西，唯独不代表灾难，因为漏洞似乎可以使计算机击败卡斯帕罗夫。卡斯帕罗夫迎战“深蓝”的比赛一直为人们所津津乐道，在第二场比赛中，卡斯帕罗夫出了一些状况，他犯了一个从未犯过的错误，输掉了原本可以打成平局的比赛。究竟是什么让国际象棋大师犯了这个错误？是由于“深蓝”第一局比赛中的第 44 步棋吗？当时“深蓝”似乎是极为随意地走了一个棋子车，这步棋让卡斯帕罗夫感到紧张，他觉得这有悖直觉的一步棋必是一步高招，而他绝没有想到这不过是一个程序漏洞。因为太依赖 21 世纪的新兴科技，我们对机器在生活中的价值仍留有艾伦·波式的盲点。但计算机让卡斯帕罗夫出错，却是由于一个设计缺陷。推荐者结语：计算机让我们看到了另一种可能就是，人工智能拥有犯错的能力，并且我们可以根据他的犯错来进行不断的纠正。但最终纠正他的还是人类而不是计算机自己，计算机的自学能力极限也是人类所赋予，本质上依然只是人与人博弈的工具，所以让卡斯帕罗夫失败不是计算机，而是人类失误的弄巧成拙。未来是否能有真正拥有自学能力的计算机呢？我这里抛出一个观点，那就是我们给予计算机犯错并让其进行自修复能力，给予让噪声与信号共存的弹性机制，不断让计算机出错然后不断让计算机去深度遍历自修复，或许这会是一种智能的可能行吧。本文来自《信号与噪声》?------------------------------------------机器之心由赵云峰和承哲共同运营，希望能够在令人眼花缭乱的科技中思考和寻找人类的共同未来。转载请在文章开头显著注明“本文来源于微信公众号‘机器之心’（almosthuman2014）”，并保留作者和账号介绍。}