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     第一是基础分析,就是用种种参数来刻画棋手的真正实力。比如说,棋手的等级分就是一个重要的参数。等级分高的棋手占优势,这是一个统计判断。机器怎么看棋谱,其实也是一个大问题。我们可以直接对棋盘拍个照片,发给机器,让它去看去图像识别,但这样信息量太大。因此我们回过头来思考,人是怎么样看围棋的某个局面的?我们创造了一些概念,看谁厚谁薄,看谁空多谁空少,看谁有孤棋的负担等等。但适合人的概念未必适合机器。机器需要可以量化的特征。举个例子,阿法围棋看棋谱,一个重要的特征就是气。棋盘上每一块棋每一时刻的气,都要当成一个特征输入参数。机器看一张棋谱,看到的就是类似于气这样一个个的数值参数。人脑对于概率性的判断有很大的缺陷,从进化论的角度讲,从原始人进化到现在,并不需要我们学会区分和的事件,所以我们大脑一直没有进化出来这部分的能力,机器学习在这方面的优势是压倒性的。让机器集中分析棋赛的基本面,认为这个基本面可以对应到真正的胜负概率,也就是赔率真实价位。对照庄家开出来的赔率,从而找出被低估的价格。

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