首先学习这个词，很多人有误解！针对于围棋，很难用算法或者程序归纳其中的规律规则，所以用大量的数据让机器自己从数据统计中归纳出函数.
所以，何谓机器学习？学习的是什么？很多小白都说是意识形态 learning of concept. 确实某伟人曾经这么说.但是目前来说 学习learning一词很有针对性和局限性.
通常围棋ai的难点在于 怎么样把庞大的选择中选出最好的结果. 有人说这可以穷举，如果有了超级计算机，计算量再大也不是问题...我只想说这也许是答案，但花费巨大！不可行，我记得当初很多人都在赞叹是计算量上有了大幅飞跃，我只能无语.
alphago的做法是 1.先用神经网络 把大量数据编织成数据网络 让机器自己总结其中规律. 注意这些数据都是一些职业选手的数据，目的在于不用手动编制算法，因为难以制作出100%准确的算法.
所以，何谓机器学习？学习的是什么？很多小白都说是意识形态 learning of concept. 确实某伟人曾经这么说.但是目前来说 学习learning一词很有针对性和局限性.
通常围棋ai的难点在于 怎么样把庞大的选择中选出最好的结果. 有人说这可以穷举，如果有了超级计算机，计算量再大也不是问题...我只想说这也许是答案，但花费巨大！不可行，我记得当初很多人都在赞叹是计算量上有了大幅飞跃，我只能无语.
alphago的做法是 1.先用神经网络 把大量数据编织成数据网络 让机器自己总结其中规律. 注意这些数据都是一些职业选手的数据，目的在于不用手动编制算法，因为难以制作出100%准确的算法.
