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• 感谢 ◦ 6,000 种开局变化来自于 超过 230,000 盘人类对局: ◾ 来自 GoKifu 的 65,000 局职业比赛 (1980-2017) 来自 GoBase 的 36,000 局职业比赛 (1960-1990) 野狐围棋 的 130,000 盘野狐围棋9段棋手对局
◦ 75 盘 AlphaGo 与人类棋手对局 (前 30 手): ◾ AlphaGo Fan 与樊麾的 5 盘对局 AlphaGo Lee 在 Google DeepMind 挑战赛与李世石的 5 盘对局 AlphaGo Master 的 60 盘网络对局 AlphaGo Master 在中国乌镇围棋峰会中的 5 盘对局
◦ 此AlphaGo教学工具由黃士杰、樊麾和Lucas Baker共同研发。
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让 AlphaGo 教学工具帮助您探索围棋的创新思路
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基于 231,000 盘人类棋手对局以及 75 盘 AlphaGo 与人类棋手对局的数据，本工具提供对围棋近代史上 6,000 种开局变化的分析。
通过对 AlphaGo 和职业与业余棋手的下法进行比较，探索围棋的奥妙。
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Overlay: None AlphaGo Value Rank Occurrences
图示
• AlphaGo 的下法
•人类棋手的下法
•46.8AlphaGo 对黑棋的胜率判断
•上一手
如何使用本工具
点击棋盘上的彩色圆圈，或使用棋盘下方的导航工具，即可探索不同的开局变化，以及AlphaGo对于每一步棋的黑棋胜率预测。
圆圈中的数字代表了该步棋的黑棋胜率。当轮到黑棋落子时，数值越接近100表示黑棋优势越大；当轮到白棋落子时，数值越接近0表示白棋优势越大。 50则表示均势。
了解 AlphaGo 的胜率预测
AlphaGo的下法不一定总是具有最高的胜率，这是因为每一个下法的胜率都是得自于单独的一个1000万次模拟的搜索。 AlphaGo的搜索有随机性，因此AlphaGo在不同的搜索可能会选择胜率接近的另一种下法。欲了解更多关于AlphaGo的运作原理，可参考我们刊登在 《自然》期刊的论文。
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发表于 2017-12-11 21:32
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发表于 2017-12-11 21:38
