如果把围棋棋盘扩大，那么人类棋手战胜AI的希望会增加还是减小？

网友解答: 很多人都搞不清楚第三代计算机程序是如何利用机器学习进行训练的，要么就认为棋盘大了程序更容易赢，要么就认为棋盘变了电脑就不会下了，这都是错的。-在AlphaGo的模型里，训练的

很多人都搞不清楚第三代计算机程序是如何利用机器学习进行训练的，要么就认为棋盘大了程序更容易赢，要么就认为棋盘变了电脑就不会下了，这都是错的。

-

在AlphaGo的模型里，训练的基础样本是19*19路棋盘的固定局面，棋盘变了就不是同类样本了，水平是不可能还保持一致的。但是也不是说程序就不会下了，棋盘突然变大，以前的程序水平发挥会显著下滑，但一些参数还是能用的，不会说直接跌到零水平。

但是，程序的学习能力还在那里，只要你给它提供足量的新样本，它的水平还是会很快的提升上来。对使用监督学习的程序来说，因为没有这么多现成的人类高水平棋谱，所以程序水平的提升会慢一些，而对采用强化学习的程序来说就没这个问题。

棋盘越大，学习的客观难度就越大。但对程序难，对人类也难，最终还是比较学习能力。机器学习在AlphaGo模型下的学习能力已经明显超越人类（是说足量硬件下绝对能力而非单位能耗下学习能力之类的概念），所以同等训练时间下（前提是得有训练），程序适应新棋盘大小的速度一定会人类更快。

-

说简单点，比如现在棋盘从19路变成21路，直接把AlphaGo拿来和人类世界冠军下，人类必胜，因为人类现成的知识理论更容易直接挪到新棋盘上。

但如果给一天时间让人类和程序分别训练，人类下了10盘训练棋，程序下了100000000盘训练棋，第二天再来，人类就不行了。

当然你非说让程序和人类训练同样多的盘数，在盘数不太多的情况下（比如100盘），可能还是人类厉害，因为现在的机器学习只是对人类大脑学习能力很初步的模拟，学习效率上还是比不过生物大脑的，但是硬件基数可以很大啊......所以同样时间里，多堆硬件多训练就行了。

-

归根结底，改变棋盘不会改变人类和程序的相对强弱，人类可能的优势仅限于程序刚踏入新领域而没有进行新训练的那一瞬间。

但说句老实话，这么比是有点不讲道理的，也没有意义。

减小。

19路的围棋变化。AI并不单纯靠运算能力取胜。事实上也没有哪个AI具备这么大的运算能力。

事实上，AI靠的是算法。打个比方，从A到B，哪条路最好。正常的思维是每条路试一下，就清楚了。

但是当理论上有无数条路径的时候，光靠一条一条去试就很麻烦了，那么这种优化的算法是怎么做的呢？他从A点开始到B点去观察。在单位时间里从哪条路径出来的人最多，AI就视为一个最优解。

这种算法保证的是每一步最优解的概率最大化。哪怕棋局扩大，这种算法也能合理作用。和棋盘上变化的多少已经无关了。