7,175被浏览3,359,474分享邀请回答69486 条评论分享收藏感谢收起13岁围棋天才20万赎身签四川队 曾为赢棋尿裤子
来源：四川在线-华西都市报
作者：贾知若
　　廖元赫家中打谱。
　　川籍新科职业初段廖元赫代训合同纠纷告终，加盟川队先商借锻炼
　　@华西都市报:还有十几天，四川籍的新科职业初段廖元赫将满13周岁，而就在昨天，远在北京的他提前收到一份别致的生日礼物―与四川队签约，也就是说，正式成为川军的编制内棋手。而在这喜讯的背后，却还有着一段鲜为人知的“赎身记”。
　　俗话说好事多磨，廖元赫加盟川军正是这样，在此之前，因为职业棋手归属和转会的问题，他与培养他的野狐围棋研究会之间一直存在合同纠纷。昨天，与四川队签约完毕，其父廖建才接受本报记者采访时称：“这件事，我的第一感想就是愧疚，因为和培养孩子的恩人有纠纷，怎么说也不是光彩的事。但作为一个父亲，为了孩子的将来我也是迫不得已，希望能得到所有人的理解。给野狐的赔偿，我已经决定由自己来担当，希望有一个双赢的结果。”
　　缘起：三年的免费代训
　　廖元赫（原名廖源培）于今年七月成功定段，走入围棋职业殿堂。当时，廖家额手称庆，全然没料到一场合同纠纷也将就此发端。
　　2010年，廖元赫以选拔赛第二名的身份，与其他三名围棋小将一起，正式进入野狐围棋研究会代训。当时与研究会签过一份合同，大意是此后三年学费全免，研究会负责培养他，直至打上职业初段。当然，世界上没有免费的午餐，若能定段，小廖将成为野狐研究会的签约棋手，若要转会，则须得到研究会的同意，并给予一定的赔偿。需要指出的是，因为围棋的职业化程度在整个体育世界里尚属“发展中项目”，具体该赔多少，合同并没写清。
　　随着小廖定段成功，求贤若渴的家乡棋队也递出了橄榄枝，看上去他回川效力已经是顺理成章的事情。但是野狐研究会为什么一定要放人呢？
　　据廖建才透露，经过多次协商，廖家与野狐日前已就廖元赫的转会费达成了一致，“赎身”之后，小廖将得以回川效力。不过，廖建才昨天还补充：“我个人觉得他目前的实力，下围甲还差那么一点点，毕竟算不上一线棋手嘛。所以我们跟四川队也商量好了，明年把小廖商借出去，代表其他省份下围乙联赛，先锻炼一下。”
　　野狐：天才也得按合同来
　　野狐研究会总经理耿进昨天从本报记者口中得知廖元赫已与川军签约一事，表示“有点吃惊”，“我还不知道这件事，只不过，这事我们野狐方面得听投资方的，前几天倒是听说廖家和投资方谈得比较不错，基本上可以放人了。”耿进说。
　　至于如何评价这桩“围棋转会”，耿进称：“如果这次是皆大欢喜的结局的话，对将来围棋职业化、市场化是有好处的。但如果处理不好，无论对家长方面还是我们，都有伤害，尤其对我们，可能会影响今后培育少年棋手的积极性。围棋市场化就是这样，无论你是不是天才，无论从情理上讲如何充分，其实都得按合同来，按规矩来&&试想，当年野狐和廖元赫等四个小孩子签约，也是冒了险的，一旦他们打不上职业初段，我们不也血本无归？当然，从某种意义上讲这样的纠纷是好事，说明孩子毕竟成才了，说明我们的培养是成功的。”
　　据本报记者了解，廖元赫本次“赎身”的总费用约在20万元上下。北京野狐围棋研究会是由李昌镐九段和古力九段发起组织专门从事围棋研究和培训的专业机构，是国家队之外最大的职业棋手群体。有60名左右的职业高手参与，其中不乏周睿羊、古灵益、王雷、孟泰龄等国内一线名手。
　　围棋“鹰爸”育儿秘笈 好强+专注=职业初段
　　作为一位“围棋鹰爸”，廖建才最不怀疑的一件事情，就是自己的儿子，必将成为四川籍的围棋世界冠军！
　　对他而言，廖元赫成为职业棋手、“赎身”回归四川队，这仅仅是儿子围棋人生的一个开始、一个微不足道的逗号。“儿子最近的北京野狐内部训练赛上的表现，时好时坏，我也不是太在意，但让我欣慰的事情有两件，第一，他坚持锻炼身体，做得很好，这是将来成为一名大棋士的必要条件；第二，他的文化课没落下，最近思想前卫得让我感到吃惊，前些日子他居然跟我说了一句：&我输了多少棋，就学到了多少东西！&作为父亲，我很欣慰！”
　　如何给其他围棋少年的家长留下有用的经验？在本报记者的要求下，廖建才坦陈：“我觉得最重要的是孩子要好强，要有专注力―当然专注力来源于热爱，只要有这两点，就应该可以成为职业棋手。”他还列举了几件小事，对上述结论作了一个生动的补充。
　　天赋&&&
　　用“关门吃”打败全班同学
　　廖元赫最早接触围棋，是三岁多时，在电脑旁观看父亲下网棋。廖建才如今棋力大约为弈城网3段，棋瘾甚大，有一次上网下棋的间隙上了趟洗手间，回来一看，三岁多的儿子已经作古正经地帮他用鼠标下了好几手&&
　　四岁多的时候，小廖有一天学画画回家，哭了，并且表示将永远不去学画画。一问方知，他自认为画得还可以的一幅画，被老师上课时当作反面典型批评了。“我要去学围棋，围棋输了就是输了赢了就是赢了，哼，画画就不是这样！”小廖这样说，于是，望子成龙的廖建才不得不把他带去少年宫的围棋班。
　　围棋班不是托儿所，当时一位围棋老师表示：学可以，但家长必须在旁边，一旦哭闹，就要抱出教室。老廖同意了，不过意外的是，比其他孩子晚上课两个月的廖元赫很快表现出极高的围棋天赋，第一天只学了一招“关门吃”，就用这一招打败了班上所有的棋童。“你儿子可能是个天才！”那位不知名的围棋老师告诉廖建才，这句话，廖建才永远都不会忘记。
　　天性&&&
　　为了赢棋尿了裤子
　　刚学棋时，小廖有一次在课堂对弈时竟然尿了裤子！
　　老廖大惑不解，按说四岁的孩子白天怎么可能尿裤子？一问才知道，那时小廖围棋水平较低，一方面特别想赢棋，另一方面，他害怕一上厕所，对手就动了棋盘上的棋子，所以干脆憋住，“坚守”岗位，结果那盘棋时间太长，终于没能憋住&&
　　小廖下棋有多好强？在江口醇围棋俱乐部学棋时，他曾经刻意干过这样一件事：当时，课堂上小朋友相互对弈，按老师要求总是“前后桌”成为对手。班上有个小朋友，小廖从来没赢过，所以他每天都铆着劲，专门挑那位小朋友身后的座位坐，终于有一天，小廖得偿所愿，击败了他人生中的第一位“苦手”。
　　天真&&&
　　“用韩国人的方法打败他们”
　　6岁的时候，小廖曾有一次“出国机遇”。
　　这得从青岛的“黄焰棋社”说起，有一次吴战影6段带着他的少年徒弟廖元赫前往青岛，旅居韩国的黄焰五段说要考察一下这棵好苗子，就出了几道死活题。“如果10分钟之内他做得出来，我就承认他是天才。”黄焰对吴战影说。结果，小廖用了3分钟解决问题。为什么用了3分钟，小廖后来很得瑟地说：“其实我一分钟就做出来了，第二分钟是核实一下，怕做错了丢脸，第三分钟嘛，我去上了趟厕所&&”
　　那次之后，黄焰五段表示很想把小廖带到韩国道场去学习，小廖想了一下，告诉父亲他确实还是想去，那些年，韩国围棋还基本压制着中国围棋。缘何想去？“我想用韩国人的办法，打败他们！”小廖当时这样说，最后因为他父母实在不放心，韩国行告吹。
　　华西都市报记者贾知若
(责任编辑：严国平)
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发表于：16-04-22 22:42
与真人对上号，押棋心里有数些。但有时糊涂一点似乎运气更好。
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我已阅读并同意、中的全部内容！7,175被浏览3,359,474分享邀请回答13K503 条评论分享收藏感谢收起cs.utoronto.ca/~ilya/pubs/2008/go_paper.pdf但是，通过使用深度神经网络，也就是多层的网络，AlphaGo v13 可以达到 55% 左右的预测正确率。这有两个原因：一，是概念层面的。举例，人在选点时，会考虑附近的双方棋子的"厚薄"，但"厚薄"是个高级概念，大致可以认为是棋块的"安定性"与"棋形"的结合。那么我们可以想象，如果第一层的规则，包括一部分专门负责"安定性"的规则，和一部分专门负责"棋形"的规则，再往上一层就可以通过加权考虑这两种规则的结果，得出类似"厚薄"的概念。然后再往上一层，就可以再运用之前得出的棋盘每个位置的"厚薄"情况，进行进一步的决策。深度神经网络的最有趣之处在于，并不需要特别告诉它存在这样的概念的层次，它会自动从数据中形成这样的层次。二，与棋盘和卷积神经网络的性质有关。第一层的规则，最好是局部的规则，因为这样的规则的泛化能力较高。譬如 AlphaGo v13 第一层使用的是 5x5 的局部，然后在第二层中再考虑 3x3 个 5x5 的局部，由于这些 5x5 的局部之间有重叠部分，就会形成一个 7x7 的局部。通过一层层往上加，最终可覆盖整个 19x19 的棋盘（如果你喜欢，可以继续往上加）。这符合我们的一种直觉：棋形会从里向外辐射一层层的影响，先看 5x5 ，然后看看周边的棋子就是 7x7 的情况，然后继续看下去。自然的问题是，如果这么说，是不是层越多就越好？从前大家认为不是，因为太多层后很难训练，有时在训练集上的准确度已经会变差。但是，如果仔细想想，这有点问题。我们不妨假设新加的一层就是一个不变变换，就是什么都不改变，就把上一层的输入做为输出。那么，此时的模型不会变好也不会变差。换而言之，增加层数，是永远不应该变差的！（这里的意思是，在训练集上的准确度不应该下降。在测试集上的准确度可能会由于过拟合而下降）这就是 ResNet 残差网络的思想： 通过使用它，网络可以加到上千层也没有问题，几乎是一个免费的午餐：通过运用残差网络和少量 MCTS 模拟，策略网络的准确度可达 58% 以上： 。这近乎于理论最高值了，因为人的走棋不完美，同样的局面可以有不同的走法。===============然而策略网络是有弱点的。我在此更具体地说明几种情况。第一，学习的棋谱数量有限，因此会有未见过的局面；同时，有时会知其然而不知其所以然，只学到了表面。这个问题很有趣，譬如，很多人发现 Zen6 （包括 DeepZenGo）有时会在征子上短路。下图是
07:43 日 EWZGDXFEZ 与 Zen19L 在 KGS 的对局，黑棋是 Zen19L，走出了惊世骇俗的一步 M4，并认为自己的胜率高达 70% 以上：结果被白棋直接在 N4 征死（同时胜率立刻掉到17%...）。这到底是为什么？我们可以打开 Zen6 的策略网络显示（Hotspots 菜单）：非常有趣。Zen6 认为白棋最可能的下一步是在 G2（概率大小是按红橙黄绿蓝紫排列，最不可能的是无色），而 N4 是它眼中白棋最不可能下的棋。它根本想不到白棋会走 N4。这个问题的成因是明显的：在人类高手的对弈中，很少出现一方对另一方进行征子，因为另一方会预先避免对方征子成功。而策略网络在学习中，却不可能看到如此高的概念，它只能看到，如果有一方走出看似可以被征的棋形，另一方不会去征，于是，它所学到的，就是大家都不会去征对方的子。著名的第 78 手与此也有类似的原因（区别是隐蔽得多）。同样，机器很难理解人为什么会"保留"，因为人"保留"的原因是另一个层次的（例如作为劫材）。当然，人的"保留"也不见得都对。解决这个现象，初级的办法是加入手动的处理，更好的办法是通过自我对弈学习更多的局面。AlphaGo 比其它各路狗强大的重要原因，在于经过了上亿盘的左右互搏学习，见过的局面太多了。第二，由于输入中缺乏对于多口气的精确区分（请思考大家为什么没有精确区分），可以说它不会精确数气，对于对杀和死活容易犯晕。这一般可以被蒙特卡洛树搜索纠正，但总会有纠正不了的情况。不过，虽然其它各路狗在此都经常会犯错，但 Master 却还没有被人抓到，有可能在于它已经学会有意避免这种局面，就像传说它会有意避免某些大型变化。第三，靠感觉是不会精确收官和打劫，因此许多狗的官子和打劫有缺陷（换而言之，人可以靠官子和打劫逆转）。不过目前看来 AlphaGo 的新版已经专门为此做过额外处理，不会让人抓到这么明显的漏洞。我的一个猜测是，新版 AlphaGo 可能也建立了一个以"赢的子数"作为目标的价值网络，并且在适当的时候会参考它的结果。许多人可能会很好奇，为什么各路狗都是用"胜率"而不是"赢的子数"作为目标。这是因为大家发现以"胜率"为标准，得到的胜率更高（这看似是废话，其实不是废话）。说到这个，我见过网上有人提为什么不在稳赢的时候改变贴目，尽量赢得更多一些，棋走得更好看；这个想法其实大家早就试过了，叫 Dynamic Komi 动态贴目，后果也是会稍微降低胜率。不过，电脑的保守，有时候可以被人类利用。譬如，在电脑的棋有潜在缺陷的时候，可以先故意不走，等到收官阶段，电脑认为必胜（并且退让了很多）的时候再走，让电脑措手不及。最近陈耀烨就通过类似的办法连赢了国产狗好几盘，而 DeepZenGo 也被某位棋手抓到了一个漏洞连赢了好几盘（而这两位狗对付其它职业棋手的胜率已经相当高了）。围棋确实很有趣。我相信人机对抗并没有结束，还会继续下去，因为双方都会不断进步。759141 条评论分享收藏感谢收起