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現在我對 ALPHAGO 的學習力比較感興趣，我的題目是，讓電腦跟人腦重新比賽，電腦需要下過多少盤棋才能勝過人腦？也就是學習這件事需要多少次的練習才能超越人腦？我認為真正有智慧的電腦程式或是智能演算法，應該是只要告知遊戲規則，就能立即勝過大半人類智慧，次之的是經過短期學習或練習，就能夠勝過專家。
因此愛好桌遊的我，設計了一個新式圍棋盤，稱它為
HiveGo，是一個蜂巢式棋盤，下棋規則跟圍棋相同，棋子下在格線交點位置，一般圍棋有四路方向，但是它僅有三路方向，它交點數量為 23 x 14 道，估計它的難度比現在圍棋略低，遊戲策略也大相逕庭。
有興趣的人可以研究：
1. ALPHAGO 如何應用在這上面？
2. 它的致勝策略為何？與一般圍棋差異在哪？
3. 如果 HiveGo 一樣也是 19 x 19 時，它的難度會跟一般圍棋一樣嗎？
4. 在沒有歷史資料 (棋譜) 情形下，人工智慧程式需要多少次練習才能有 50% 以上勝率？
接續‧‧‧‧‧ HiveGo 第二種玩法
這個有趣，感覺會有很多劫爭的樣子，跟著就會有大規模轉換，比起常規圍棋電腦鋪地板就能贏的情況，我認爲這款hivego對電腦的要求會比較高。
回覆刪除先手搶中，利用征子優勢到處開戰。這是我想到的第一個戰術。
刪除先手優勢有些太過明顯，貼目的話估計要貼不少。
圍棋先手絕對有優勢，我覺得六路圍棋的難度對人類而言，比傳統圍棋更高，但是對 AlphaGo 而言，難度都一樣，只是沒有歷史棋譜，不知道它能否自我學習出極佳策略。
刪除人類的腦已經習慣了直角坐標，自然會有一些思考上的障礙。
刪除除了直角座標的使用習慣之外，六路包圍策略更是複雜，你喜歡玩哪一類型桌遊？
刪除桌遊廣義地來看，我非常少玩。
刪除頂多玩過一些棋類、MONOPOLY、還有UNO、撲克牌之類的紙牌遊戲。
其中因為規則簡單，所以我非常喜歡跳棋，棋盤分布也和HIVEGO很像。
是的，中國跳棋是六路的，這方面跟 HiveGo 蠻像的，能夠流傳久遠的遊戲特點，就是要規則簡單並且沒有運氣成分，純靠棋技或牌技取勝。
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