本帖最后由 landa 于 2019-1-6 10:29 编辑
想起个哲学问题,一个动物看起来像狗、叫听起来像狗,各方面都和狗一样,能不能说他是狗?
理论是po足够大,选点趋于相同。类似圆周率取值,位数越长,拟合越准。
权重是第一次筛选(类似局部棋形、棋感),引擎是二次筛选(实际模拟)。po相同代表计算量相同,但筛选方式可能不同。有的引擎广度优先,一个不漏,但深度很浅,某个深度下是用权重代替计算来推演到最后。有的引擎深度优先,算到很深处,但可能漏算,甚至第一步就漏掉了。
围棋看上去要下上百手,实际多数是套路,关键手可能只有几十手。一个引擎可能走出10个关键手,能赢另一个走出12个关键手的引擎。只要时间有限,一定会有所谓一招不慎满盘皆输。
下一步分数= 本手分数+ m * 通过模拟得到的赢棋概率 (模拟路径不同)+ n * 局面胜率评估分(评估算法不同)
谷歌认为m=0.5 n=0.5比较平衡。很多引擎不认可,比如他们认为好的权重概率系数m要高些、胜率系数n要低些。并设个参数可调整。如果两个引擎所有策略都有参数可控制,参数还一样,那样结果是不是一样?那又回到狗是不是同一只狗的哲学问题上。
|