n*4
2 楼
这斯今天讲棋，狗的走法他全说中了。但古力本人说狗的功力相当于45段，而活人才9
段。
段。
t*y
3 楼
Without margin, all "sell" need to be from "settled funds available for
trading". You can buy, but can NOT sell, otherwise it is a "freeride".
As I know, TD, Scottrade... all the same.
trading". You can buy, but can NOT sell, otherwise it is a "freeride".
As I know, TD, Scottrade... all the same.
l*g
4 楼
45段？就是相当于5个9段。不过最可怕的是这只阿法狗通过不断优化算法、软件以及扩
充硬件，这个段数还可以不断提升，而人类即使是围棋高手这种潜力就相对小很多。
有某些观点认为这个阿法狗主要靠收集和记忆棋谱，甚至认为如果没有预先把对手以往
的棋谱收入数据库就赢不了对手。不过根据谷歌在Nature发表的文章，阿法狗远不是那
么简单：
谷歌围棋AI程序AlphaGo在下棋过程中主要通过四步完成工作，它们分别是：
第一步快速判断：用于快速的观察围棋的盘面，类似于人观察盘面获得的第一反应
第二步深度模仿 ：AlphaGo学习近万盘人类历史高手的棋局来进行模仿学习，用得到的
经验进行判断。这个深度模仿能够根据盘面产生类似人类棋手的走法。
第三步自学成长：AlphaGo不断与“自己”对战，下了3000万盘棋局，总结出经验作为
棋局中的评估依据。
第四步全局分析：利用第三步学习结果对整个盘面的赢面判断，实现从全局分析整个棋
局。
阿法狗的开发者之一哈萨比斯说，围棋可能的布局比宇宙的原子还多。想要赢得这项比
赛，需要人工智能做计算以外的事情，比如在某种程度上模仿人类的眼光、人类的直觉
，甚至需要它会学习。
这只阿法狗除了拥有人类的思维方式之外，最大的长处是没有人类的感情，不会动摇、
沮丧、后悔、懊恼，真是堪称博弈竞技比赛的冷血终结者。
9
【在 n****4 的大作中提到】
: 这斯今天讲棋，狗的走法他全说中了。但古力本人说狗的功力相当于45段，而活人才9
: 段。
充硬件，这个段数还可以不断提升，而人类即使是围棋高手这种潜力就相对小很多。
有某些观点认为这个阿法狗主要靠收集和记忆棋谱，甚至认为如果没有预先把对手以往
的棋谱收入数据库就赢不了对手。不过根据谷歌在Nature发表的文章，阿法狗远不是那
么简单：
谷歌围棋AI程序AlphaGo在下棋过程中主要通过四步完成工作，它们分别是：
第一步快速判断：用于快速的观察围棋的盘面，类似于人观察盘面获得的第一反应
第二步深度模仿 ：AlphaGo学习近万盘人类历史高手的棋局来进行模仿学习，用得到的
经验进行判断。这个深度模仿能够根据盘面产生类似人类棋手的走法。
第三步自学成长：AlphaGo不断与“自己”对战，下了3000万盘棋局，总结出经验作为
棋局中的评估依据。
第四步全局分析：利用第三步学习结果对整个盘面的赢面判断，实现从全局分析整个棋
局。
阿法狗的开发者之一哈萨比斯说，围棋可能的布局比宇宙的原子还多。想要赢得这项比
赛，需要人工智能做计算以外的事情，比如在某种程度上模仿人类的眼光、人类的直觉
，甚至需要它会学习。
这只阿法狗除了拥有人类的思维方式之外，最大的长处是没有人类的感情，不会动摇、
沮丧、后悔、懊恼，真是堪称博弈竞技比赛的冷血终结者。
9
【在 n****4 的大作中提到】
: 这斯今天讲棋，狗的走法他全说中了。但古力本人说狗的功力相当于45段，而活人才9
: 段。
a*n
5 楼
that's the T+3 rule. for most security transactions, it takes 3 days to
settle if you do not use margin. Options and futures are different.
【在 l***y 的大作中提到】
: 请问？
settle if you do not use margin. Options and futures are different.
【在 l***y 的大作中提到】
: 请问？
n*4
6 楼
看了下数量级，宇宙中全部的原子数，和一盘棋的布局数相比，属于无穷小。
【在 l*********g 的大作中提到】
: 45段？就是相当于5个9段。不过最可怕的是这只阿法狗通过不断优化算法、软件以及扩
: 充硬件，这个段数还可以不断提升，而人类即使是围棋高手这种潜力就相对小很多。
: 有某些观点认为这个阿法狗主要靠收集和记忆棋谱，甚至认为如果没有预先把对手以往
: 的棋谱收入数据库就赢不了对手。不过根据谷歌在Nature发表的文章，阿法狗远不是那
: 么简单：
: 谷歌围棋AI程序AlphaGo在下棋过程中主要通过四步完成工作，它们分别是：
: 第一步快速判断：用于快速的观察围棋的盘面，类似于人观察盘面获得的第一反应
: 第二步深度模仿 ：AlphaGo学习近万盘人类历史高手的棋局来进行模仿学习，用得到的
: 经验进行判断。这个深度模仿能够根据盘面产生类似人类棋手的走法。
: 第三步自学成长：AlphaGo不断与“自己”对战，下了3000万盘棋局，总结出经验作为
【在 l*********g 的大作中提到】
: 45段？就是相当于5个9段。不过最可怕的是这只阿法狗通过不断优化算法、软件以及扩
: 充硬件，这个段数还可以不断提升，而人类即使是围棋高手这种潜力就相对小很多。
: 有某些观点认为这个阿法狗主要靠收集和记忆棋谱，甚至认为如果没有预先把对手以往
: 的棋谱收入数据库就赢不了对手。不过根据谷歌在Nature发表的文章，阿法狗远不是那
: 么简单：
: 谷歌围棋AI程序AlphaGo在下棋过程中主要通过四步完成工作，它们分别是：
: 第一步快速判断：用于快速的观察围棋的盘面，类似于人观察盘面获得的第一反应
: 第二步深度模仿 ：AlphaGo学习近万盘人类历史高手的棋局来进行模仿学习，用得到的
: 经验进行判断。这个深度模仿能够根据盘面产生类似人类棋手的走法。
: 第三步自学成长：AlphaGo不断与“自己”对战，下了3000万盘棋局，总结出经验作为
l*y
7 楼
thanks guys!
k*l
8 楼
所以电脑现在和人类下发相似还很多是模仿学习。
我猜再过一阵子电脑开局可能就没人看的懂了
【在 n****4 的大作中提到】
: 看了下数量级，宇宙中全部的原子数，和一盘棋的布局数相比，属于无穷小。
我猜再过一阵子电脑开局可能就没人看的懂了
【在 n****4 的大作中提到】
: 看了下数量级，宇宙中全部的原子数，和一盘棋的布局数相比，属于无穷小。
n*4
9 楼
这斯今天讲棋，狗的走法他全说中了。但古力本人说狗的功力相当于45段，而活人才9
段。
段。
l*g
10 楼
45段？就是相当于5个9段。不过最可怕的是这只阿法狗通过不断优化算法、软件以及扩
充硬件，这个段数还可以不断提升，而人类即使是围棋高手这种潜力就相对小很多。
有某些观点认为这个阿法狗主要靠收集和记忆棋谱，甚至认为如果没有预先把对手以往
的棋谱收入数据库就赢不了对手。不过根据谷歌在Nature发表的文章，阿法狗远不是那
么简单：
谷歌围棋AI程序AlphaGo在下棋过程中主要通过四步完成工作，它们分别是：
第一步快速判断：用于快速的观察围棋的盘面，类似于人观察盘面获得的第一反应
第二步深度模仿 ：AlphaGo学习近万盘人类历史高手的棋局来进行模仿学习，用得到的
经验进行判断。这个深度模仿能够根据盘面产生类似人类棋手的走法。
第三步自学成长：AlphaGo不断与“自己”对战，下了3000万盘棋局，总结出经验作为
棋局中的评估依据。
第四步全局分析：利用第三步学习结果对整个盘面的赢面判断，实现从全局分析整个棋
局。
阿法狗的开发者之一哈萨比斯说，围棋可能的布局比宇宙的原子还多。想要赢得这项比
赛，需要人工智能做计算以外的事情，比如在某种程度上模仿人类的眼光、人类的直觉
，甚至需要它会学习。
这只阿法狗除了拥有人类的思维方式之外，最大的长处是没有人类的感情，不会动摇、
沮丧、后悔、懊恼，真是堪称博弈竞技比赛的冷血终结者。
9
【在 n****4 的大作中提到】
: 这斯今天讲棋，狗的走法他全说中了。但古力本人说狗的功力相当于45段，而活人才9
: 段。
充硬件，这个段数还可以不断提升，而人类即使是围棋高手这种潜力就相对小很多。
有某些观点认为这个阿法狗主要靠收集和记忆棋谱，甚至认为如果没有预先把对手以往
的棋谱收入数据库就赢不了对手。不过根据谷歌在Nature发表的文章，阿法狗远不是那
么简单：
谷歌围棋AI程序AlphaGo在下棋过程中主要通过四步完成工作，它们分别是：
第一步快速判断：用于快速的观察围棋的盘面，类似于人观察盘面获得的第一反应
第二步深度模仿 ：AlphaGo学习近万盘人类历史高手的棋局来进行模仿学习，用得到的
经验进行判断。这个深度模仿能够根据盘面产生类似人类棋手的走法。
第三步自学成长：AlphaGo不断与“自己”对战，下了3000万盘棋局，总结出经验作为
棋局中的评估依据。
第四步全局分析：利用第三步学习结果对整个盘面的赢面判断，实现从全局分析整个棋
局。
阿法狗的开发者之一哈萨比斯说，围棋可能的布局比宇宙的原子还多。想要赢得这项比
赛，需要人工智能做计算以外的事情，比如在某种程度上模仿人类的眼光、人类的直觉
，甚至需要它会学习。
这只阿法狗除了拥有人类的思维方式之外，最大的长处是没有人类的感情，不会动摇、
沮丧、后悔、懊恼，真是堪称博弈竞技比赛的冷血终结者。
9
【在 n****4 的大作中提到】
: 这斯今天讲棋，狗的走法他全说中了。但古力本人说狗的功力相当于45段，而活人才9
: 段。
n*4
11 楼
看了下数量级，宇宙中全部的原子数，和一盘棋的布局数相比，属于无穷小。
【在 l*********g 的大作中提到】
: 45段？就是相当于5个9段。不过最可怕的是这只阿法狗通过不断优化算法、软件以及扩
: 充硬件，这个段数还可以不断提升，而人类即使是围棋高手这种潜力就相对小很多。
: 有某些观点认为这个阿法狗主要靠收集和记忆棋谱，甚至认为如果没有预先把对手以往
: 的棋谱收入数据库就赢不了对手。不过根据谷歌在Nature发表的文章，阿法狗远不是那
: 么简单：
: 谷歌围棋AI程序AlphaGo在下棋过程中主要通过四步完成工作，它们分别是：
: 第一步快速判断：用于快速的观察围棋的盘面，类似于人观察盘面获得的第一反应
: 第二步深度模仿 ：AlphaGo学习近万盘人类历史高手的棋局来进行模仿学习，用得到的
: 经验进行判断。这个深度模仿能够根据盘面产生类似人类棋手的走法。
: 第三步自学成长：AlphaGo不断与“自己”对战，下了3000万盘棋局，总结出经验作为
【在 l*********g 的大作中提到】
: 45段？就是相当于5个9段。不过最可怕的是这只阿法狗通过不断优化算法、软件以及扩
: 充硬件，这个段数还可以不断提升，而人类即使是围棋高手这种潜力就相对小很多。
: 有某些观点认为这个阿法狗主要靠收集和记忆棋谱，甚至认为如果没有预先把对手以往
: 的棋谱收入数据库就赢不了对手。不过根据谷歌在Nature发表的文章，阿法狗远不是那
: 么简单：
: 谷歌围棋AI程序AlphaGo在下棋过程中主要通过四步完成工作，它们分别是：
: 第一步快速判断：用于快速的观察围棋的盘面，类似于人观察盘面获得的第一反应
: 第二步深度模仿 ：AlphaGo学习近万盘人类历史高手的棋局来进行模仿学习，用得到的
: 经验进行判断。这个深度模仿能够根据盘面产生类似人类棋手的走法。
: 第三步自学成长：AlphaGo不断与“自己”对战，下了3000万盘棋局，总结出经验作为
k*l
12 楼
所以电脑现在和人类下发相似还很多是模仿学习。
我猜再过一阵子电脑开局可能就没人看的懂了
【在 n****4 的大作中提到】
: 看了下数量级，宇宙中全部的原子数，和一盘棋的布局数相比，属于无穷小。
我猜再过一阵子电脑开局可能就没人看的懂了
【在 n****4 的大作中提到】
: 看了下数量级，宇宙中全部的原子数，和一盘棋的布局数相比，属于无穷小。
k*r
13 楼
我还准备问史上有没发生过一模一样的两盘棋，呵呵。
【在 n****4 的大作中提到】
: 看了下数量级，宇宙中全部的原子数，和一盘棋的布局数相比，属于无穷小。
【在 n****4 的大作中提到】
: 看了下数量级，宇宙中全部的原子数，和一盘棋的布局数相比，属于无穷小。
p*e
14 楼
需要知道吗？我最看不起你们这些因为自己懂得比别人多就看不起别人的人。
f*n
15 楼
需要人工智能做计算以外的事情，比如在某种程度上模仿人类的眼光、人类的直觉
，甚至需要它会学习。
听上去是吹牛，眼光直觉这些不能具体化的东西怎么模仿？
现在电脑取随机数能做到完全随机了吗?
，甚至需要它会学习。
听上去是吹牛，眼光直觉这些不能具体化的东西怎么模仿？
现在电脑取随机数能做到完全随机了吗?
a*e
16 楼
现在看起来高手的一些东西可能是可量化的
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 1.0.6
【在 n****4 的大作中提到】
: 看了下数量级，宇宙中全部的原子数，和一盘棋的布局数相比，属于无穷小。
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 1.0.6
【在 n****4 的大作中提到】
: 看了下数量级，宇宙中全部的原子数，和一盘棋的布局数相比，属于无穷小。
n*4
17 楼
整个宇宙的原子数，用一个质子加一个电子来估计，约有10^80个。19 x 19的狗盘，有
效的局面数目是2.08168199382×10^170。也就是说，如果宇宙中的每个原子都突然变
成一个宇宙，那么这么多宇宙中所有的原子数目，再乘上20816819938倍，就差不多可
以凑齐一个狗盘的奥妙。所以基本上说，宇宙中所有的原子数目，乘上无穷大，比起狗
盘的脸面，还是无穷小。
效的局面数目是2.08168199382×10^170。也就是说，如果宇宙中的每个原子都突然变
成一个宇宙，那么这么多宇宙中所有的原子数目，再乘上20816819938倍，就差不多可
以凑齐一个狗盘的奥妙。所以基本上说，宇宙中所有的原子数目，乘上无穷大，比起狗
盘的脸面，还是无穷小。
k*l
18 楼
谢谢，其实 machine learning 那些基本方法不难。不过他们那个论文我是有些不懂，
开局可能性量级最高，不论是回归，几级 SVM ..., 都不可能硬算，所以我猜他们是用
“学习”大量人类棋局来简化成“有限” 的情况
我把这个学习叫模仿，随着不断和真人过招数据可能会更有效，下出来棋路也许和现在
会很不一样
【在 p********e 的大作中提到】
: 需要知道吗？我最看不起你们这些因为自己懂得比别人多就看不起别人的人。
开局可能性量级最高，不论是回归，几级 SVM ..., 都不可能硬算，所以我猜他们是用
“学习”大量人类棋局来简化成“有限” 的情况
我把这个学习叫模仿，随着不断和真人过招数据可能会更有效，下出来棋路也许和现在
会很不一样
【在 p********e 的大作中提到】
: 需要知道吗？我最看不起你们这些因为自己懂得比别人多就看不起别人的人。
l*g
19 楼
就是因为围棋棋盘这个19*19，用当年“深蓝”下国际象棋（好像是不足10*10）那种暴
力计算的方法是搞不定围棋的。
“深蓝”的思路就是认为自己的运算能力强，一秒钟可以计算2亿步棋，那就将所有可
能全部列出，然后选一个最好的走法。就是这种暴力思路。
阿法狗不是一部暴力蛮干，把所有组合都试遍的机器，据说，它对棋局的计算能力甚至
不如“深蓝”。
【在 n****4 的大作中提到】
: 整个宇宙的原子数，用一个质子加一个电子来估计，约有10^80个。19 x 19的狗盘，有
: 效的局面数目是2.08168199382×10^170。也就是说，如果宇宙中的每个原子都突然变
: 成一个宇宙，那么这么多宇宙中所有的原子数目，再乘上20816819938倍，就差不多可
: 以凑齐一个狗盘的奥妙。所以基本上说，宇宙中所有的原子数目，乘上无穷大，比起狗
: 盘的脸面，还是无穷小。
力计算的方法是搞不定围棋的。
“深蓝”的思路就是认为自己的运算能力强，一秒钟可以计算2亿步棋，那就将所有可
能全部列出，然后选一个最好的走法。就是这种暴力思路。
阿法狗不是一部暴力蛮干，把所有组合都试遍的机器，据说，它对棋局的计算能力甚至
不如“深蓝”。
【在 n****4 的大作中提到】
: 整个宇宙的原子数，用一个质子加一个电子来估计，约有10^80个。19 x 19的狗盘，有
: 效的局面数目是2.08168199382×10^170。也就是说，如果宇宙中的每个原子都突然变
: 成一个宇宙，那么这么多宇宙中所有的原子数目，再乘上20816819938倍，就差不多可
: 以凑齐一个狗盘的奥妙。所以基本上说，宇宙中所有的原子数目，乘上无穷大，比起狗
: 盘的脸面，还是无穷小。
a*e
20 楼
计算力看cpu数就行
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 1.0.6
【在 l*********g 的大作中提到】
: 就是因为围棋棋盘这个19*19，用当年“深蓝”下国际象棋（好像是不足10*10）那种暴
: 力计算的方法是搞不定围棋的。
: “深蓝”的思路就是认为自己的运算能力强，一秒钟可以计算2亿步棋，那就将所有可
: 能全部列出，然后选一个最好的走法。就是这种暴力思路。
: 阿法狗不是一部暴力蛮干，把所有组合都试遍的机器，据说，它对棋局的计算能力甚至
: 不如“深蓝”。
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 1.0.6
【在 l*********g 的大作中提到】
: 就是因为围棋棋盘这个19*19，用当年“深蓝”下国际象棋（好像是不足10*10）那种暴
: 力计算的方法是搞不定围棋的。
: “深蓝”的思路就是认为自己的运算能力强，一秒钟可以计算2亿步棋，那就将所有可
: 能全部列出，然后选一个最好的走法。就是这种暴力思路。
: 阿法狗不是一部暴力蛮干，把所有组合都试遍的机器，据说，它对棋局的计算能力甚至
: 不如“深蓝”。
z*g
21 楼
没那么简单，cpu数量级也不是说长多少就多少的，也是有限的。
可能brutal force围棋的变化 需要的计算力就算把全世界的电脑加起来也不够。。
【在 a***e 的大作中提到】
: 计算力看cpu数就行
:
: ★ 发自iPhone App: ChineseWeb 1.0.6
可能brutal force围棋的变化 需要的计算力就算把全世界的电脑加起来也不够。。
【在 a***e 的大作中提到】
: 计算力看cpu数就行
:
: ★ 发自iPhone App: ChineseWeb 1.0.6
t*e
22 楼
宇宙原子数是怎么知道的？
n*4
23 楼
具体用的什么方法不清楚。确切地说，可观测宇宙大约方圆780亿光年，因为宇宙有过
暴胀，所以比138亿光年大很多。在这个范围内，所有质子和中子的总和约10^80个。但
是如果加上中微子，这个数字是10^86个。可见绝大部分粒子是中微子。
【在 t**********e 的大作中提到】
: 宇宙原子数是怎么知道的？
暴胀，所以比138亿光年大很多。在这个范围内，所有质子和中子的总和约10^80个。但
是如果加上中微子，这个数字是10^86个。可见绝大部分粒子是中微子。
【在 t**********e 的大作中提到】
: 宇宙原子数是怎么知道的？
n*r
24 楼
因为狗不能吃朱古力。。。
9
【在 n****4 的大作中提到】
: 这斯今天讲棋，狗的走法他全说中了。但古力本人说狗的功力相当于45段，而活人才9
: 段。
9
【在 n****4 的大作中提到】
: 这斯今天讲棋，狗的走法他全说中了。但古力本人说狗的功力相当于45段，而活人才9
: 段。
n*4
25 楼
狗吃石头？？
【在 n****r 的大作中提到】
: 因为狗不能吃朱古力。。。
:
: 9
【在 n****r 的大作中提到】
: 因为狗不能吃朱古力。。。
:
: 9
n*g
26 楼
哦。厉害。
9
【在 n****4 的大作中提到】
: 这斯今天讲棋，狗的走法他全说中了。但古力本人说狗的功力相当于45段，而活人才9
: 段。
9
【在 n****4 的大作中提到】
: 这斯今天讲棋，狗的走法他全说中了。但古力本人说狗的功力相当于45段，而活人才9
: 段。
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