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双方在右下方率先发生激战,进过短暂妥协后,黑棋在左上角走了几步,当时被观战的职业棋手评为效率不高。不过右下方的战斗再次开始后,AlphaGo的计算出现了漏洞,李世石毫不客气地吃掉了这个局部的8颗白子,白棋亏损很大。接下来李世石黑第69手打入上边路一带,AlphaGo第70手镇在中央,双方发生贴身肉搏战。李世石在优势情况下第79手下出缓招,AlphaGo在外面围起很大的白空。黑棋在上方委屈求活,随后从左下方对这块有近50目的大空进行浸消。

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    俞女士说,现在诉讼已经进入法院执行阶段,房子即将被拍卖。“法院已经催了好多次,让我们尽快搬出房子”。一旦唯一的房子被强制收走,一家人将无处可归。

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    那为什么估值网络会出问题呢?可能是用于训练估值网络的自学习(Self-Play)的样本分布有盲点。为了提高样本生成速度,AlphaGo的自学习样本是通过用两个纯粹的DCNN互搏来生成的(完全没有搜索),而DCNN下出来的棋因为是纯模式识别,一个大问题是死活不正确,经常是在死棋里面下子。如果黑白两方都犯了死活不分的毛病,然后一方比如说白侥幸胜了,那估值网络就会认为方才白的死棋局面是好的。这样估值网络就会染上同样毛病,在中盘复杂的对杀局面中判断失误。若是这种情况就不好处理,AlphaGo下一局可能还会有同样的问题。这里可以看到,电脑本身也不是靠穷举来下棋的,围棋毕竟太复杂,每一步都要剪枝,离当前局面近的仔细剪(用DCNN),离当前局面远的快速剪(快速走子),直到终局得到胜负为止。剪枝的好坏直接关系到棋力的高低,DCNN只是一个有大局观的非常好的剪枝手段,它的盲点也会通过败着反映出来。

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