此文根据 JOHN在 2019加拿大文化节弈趣横生围棋公开赛 活动演讲稿整理。
二、人类围棋和AI围棋 方法的对比：
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人类围棋 |
AI围棋 |
| 形势判断方法 |
目和棋的厚薄为指标 |
（大数据)胜率统计指标 |
| 围棋理论 |
全局问题分解为局部问题
最终问题被分解成各种问题（ 布局,中盘,死活,官子) |
大数据胜率统计,
以胜率为导向. |
| 思维方法 |
人类围棋理论+选点经验+逻辑思维推理
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CNN模型选点+胜率导向
+ 博弈树构建 |
| 个体水平的差异因素 |
围棋理论的精准度
选点经验水平
计算速度和深度
情绪化干扰 |
CNN模型的训练精度
计算速度( 硬件配置+算法)
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| 风格 |
因为对围棋理论的指标的
不同偏好形成各种流派
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不同AI之间差异不大.
主要是模型训练水平的不同, 以及算法上的微小区别. |
| 优劣 |
全局选点水平低于AI围棋
局部问题职业棋手的选点剪裁能力超过AI围棋 （征子，大型死活）
在优势和劣势明显时，能选择看起来比较舒服的下法。
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AI选点和剪裁水平很高.
形势判断能力比人类精准.
在胜率过高和过低时，胜率导向的方式已经对点不够敏感，这个时候的棋不适合人类学习.
没有局部问题剪裁处理。（ 死活，征子 )
必须靠高配置来提升水平. |
| 发展趋势 |
向AI重新学习围棋下法.
理解和消化AI下法. |
还在不断进步.
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三、AI 围棋软件和AI围棋教育软件的区别
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AI围棋软件 |
AI围棋教育软件 |
| 基础理论 |
蒙特卡罗算法,UCT算法，CNN |
蒙特卡罗算法,UCT算法，CNN |
| 产品方向 |
核心关注如何让电脑把围棋水平推向极限.
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产品围绕如何帮助围棋
爱好者用AI围棋技术
快速提高围棋水平. |
| 功能点 |
CNN模型的不断迭代.
算法改进和优化.
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1.向围棋爱好者展示
AI围棋的 思维信息. (感觉信息+深度思考信息)
2.AI围棋辅助复盘分析.
3.网络对弈，AI实时追踪和辅助决策.
4.人机对弈.
5.友好集成的操作界面.
6.适应不同配置的电脑要求. |
具体解说AI围棋教育的特点：
不同的产品有以直接胜率显示，也有按字母顺序按CNN权重值显示。
AI围棋基本的功能之一，也是很重要的功能之一，通过复盘的分析可以快速找到行棋中的问题手和好手。
这也是AI围棋中的另一强大的功能，可以在实时对弈的时候提供帮助和建议，有利于棋手找到比自已更高水平的人员 作陪练。通常是可以和高3个级别水平的棋友对局。 这样有利于学棋进步。
四、硬件设备支撑要求
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AI围棋软件 |
AI围棋教育软件 |
| 硬件要求 |
AI计算卡(gpu)
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AI计算弹性方案:
1.无AI计算卡: AI云计算.
2.AI计算卡: 本地AI计算 |
| 典型代表 |
AlphaGo
丽拉元(LeelaZero)
金毛
绝艺 |
深思围棋
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尽可能多的选择方案供 老师和学生选择
而通过AI 云计算，传统围棋教育只需要投资 2300RMB（左右）配置一台相当的电脑设备 +大的电视或者投影电视 就可将传统围棋教室转换为AI围棋工作室。GPU硬件设备，目前阶段还是比较昂贵，只有电脑游戏玩家或者少数围棋专业人士才舍得投入。
而对个人来说 只需购买一台 普通配置的 WINDOWS 10的电脑就可以。
（当然内存可以适当的大一点，现在的WINDOWS软件中开的应用较多，最好8GB以上）
五、AI围棋教学模式
AI围棋教学模式: 在传统围棋教学模式的基础上, 加上AI围棋教育软件辅助教学.
AI围棋教学模式优点:
–借助AI围棋教育软件来提升围棋水平.
–通过AI围棋教育软件重新学习围棋, 更新围棋知识,
–学习AI围棋的下法来调整已有的围棋观点和理论.
2.学生:
–在课堂内 通过围棋老师来 学习人类的基础围棋理论,
–在课堂外, 利用AI围棋教育软件的实战辅助指导和复盘指导，更快速提升围棋水平.
3. 家长:
– AI围棋教学新模式显著提升教学的性价比, 节约时间和金钱成本.
注意的问题：
- 学习过程中, 不要过度依赖AI围棋工具。
- 选择AI围棋中 适合人类风格的 方法.
深思AI围棋 — 已经在深圳南山和福田 开设有实体体验店，欢迎围棋老师光临体验和交流，也欢迎深圳的学棋家长们和棋友们体验。
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