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23/03/04 22:00
중국에 화장실에서 몰래 ai바둑 따라해서
랭킹 2위인 선수 있던데 그 선수 상대로 써야하나... 저렇게 두다간 또 정석바둑에 지는 아니러니... 크크
23/03/05 10:12
몬테 카를로 트리서치의 문제일 수도 있죠. 엄청 큰 대마를 만들면 수상전의 수가 엄청 길어지고 mcts라고 해도 너무 깊게 못내려가는 문제가 있으니 그 문제일 수도 있죠. 물론 양쪽 다의 문제일 수도 있구요.
23/03/05 05:32
외곽에 두는거에 가중치를 준 알거리즘이랑 학습시키면 되지 않을까요. 지금 구조는 모르겠지만, 국소만 보면 되는게 아니라 전반적인걸 보게하려면 네트워크 크기가 커지긴 하겠습니다만
23/03/05 06:46
가중치를 조정하거나 하는건, 우리가 일반적으로 얘기하는 "알고리즘"의 영역이 아니라는 얘기였습니다. 저런 국지적 버그를 케이스 바이 케이스로 수정할 방법이 사실상 존재하지 않는다는 거죠. 이래저래 학습방법을 바꾸다보면 해결될 지도 모른다는건 일반적으로 얘기하는 디버그가 아니죠.
23/03/05 13:10
강화학습은 보상을 어떻게 정의하냐의 문제라. 외곽에 우선 두는거에 보상을 줘서 유도할 수 있을 것 같긴한데. 실제로 어떻게 학습이 구성되는지 디테일을 봐야 알겠네요.
23/03/04 22:48
그래서 보통 학습모델은 몇가지를 같이 가져가죠. 인간도 롱텀메모리와 숏텀메모리가 이루어져 있듯 비슷하게 발달하지 않을까 싶습니다.
23/03/04 23:03
AI 가 계산을 하면서 수를 둔다면
1. 상대 수를 대응하면서 내는 수 : 승률 92% 2. 상대 수와 상관없이 내 할거 하는 수 : 승률 80% 이렇게 될 경우에 2번 수가 상대를 피말리게 하는 수 임에도 불구하고, 그런 심리전은 이용하지 못한 채 1번 수를 찾아간다는 것이, 알고리즘의 구멍이라고 하면 구멍일 수 있겠네요.
23/03/05 00:15
딥러닝의 경우, 1인지 2인지도 우린 모르죠.
학습시키는 알고리즘은 있지만, 학습된 NN이 어떤 이치로 판단을 내리는지는 모릅니다.
23/03/05 00:23
뭐 방법은 몰라도 가장 높은 승리 %의 수를 찾아간다는건 밝혀진거 아닌가요?
그래서 이세돌 9단 하고의 대결에서 승률이 급격히 낮이지니, 인간이라면 했을 자잘한 수싸움이 아닌, 소위 누가 봐도 보이는 꼼수 같은 수들이 막 등징을 한거구요.
23/03/05 00:34
따지고보면 요즈음 화제인 chatGPT라던지, 그림 AI 하고 일맥상통 하는 부분이 있어요.
크게 보면 잘 동작하지만, 디테일하게 들어가면 허술한 부분들이 보이죠.
23/03/05 08:19
저도 그렇게 생각합니다.
디테일이 부족한 것도 있고, 목표 하나만을 보고 수행하다보니, 인간이라면 하지 않을 선택들을 하는 것 같아 보입니다.
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