第三百六十九章 优化的尽头[第3页/共4页]

两位锻练在场边聊得不亦乐乎，而场上的奥沙利文已经和凌志开端敲定出了一个计划。

沉湎于假造空间中“小奥”的强大并没有甚么意义，优化的绝顶，毕竟还是得回到实际天下！

“实在我也没好多少，固然凌志说的，我大抵晓得是甚么意义，但他时不时会冒出来一些晦涩的专业术语，比如reinforcement learning之类。”

但是台球圈子内的人都晓得，如果对战两边气力差异庞大，那么气力较弱的那一方，实在并不能起到很好的练习结果。

但如果真的呈现了，那么摆布比赛胜负的关头，还是准度吗？

凌志把本身的设法和在场三人停止了分享。

如果满足于AI现有的程度，那么它只会迟滞不前。

“凌，假定你具有了极高的准度，你会采取甚么样的打法呢？”

在企鹅与WST合作之初就有了技术方面的共享，以是“小奥”的源代码，企鹅这边都是有的。

路锋顿了顿，持续道：

“我感觉能够挑选性地让它打击一些难度红球，不但限于红球在袋口的那种......”

这也是稀有据支撑的，在斯诺克职业赛场上，如果球员的击球胜利率能保持在90%以上，那么就大抵率会取得胜利。

“小奥”本身就是准度极高的AI机器人，在沉浸式演出赛结束以后，鹰方疑似又将它的内置算法优化了一下。

“但这类环境下你会挑选打击？”

人类没法从AI的行动数据当中学习到更多的东西，而AI存在的意义，只是成为了一个不错的陪练罢了。

这场比赛的成果不出凌志预感，他输了。

这确切是一句台球圈子内传播已久的鄙谚，意义是，只要有准度，根基上这比赛就输不了。

奥沙利文点点头，附和了凌志的说法，但紧接着又提出了新的疑问：

但在高质量对局中，两边的准度都达到了一个很高的水准。

但是，炸散球堆的体例并不能包管每一次都能有红球入袋。

那能够性就太多了，比如杆法和力度的节制，白球线路的挑选等等。

如果概率低到某种程度，那么就要考虑是否打击了。以及如果挑选打击，那么白球的戍守线路该如何肯定的题目。

奥沙利文安排凌志和“小奥”重新来一场比赛，他想近间隔察看一下小奥的阐扬。

在场的三人再次堕入了深思，一个无敌的台球AI机器人，其意义只是为了击败人类吗？

第二天，四人再次来到了假造体育馆，察看凌志优化以后的结果。

“实在它有一个很较着的缺点，不晓得你们发明没有？”

“以是它倒逼我们采纳保守式打法，如许我们才气不给它留下简朴上手的机遇。可每当这类时候，它的打法会变得更加保守！”