围棋的学习可以看做是权重不断调整 升级 泛化的过程
但人类的知识是一个整体 围棋知识会和生活知识一起泛化
这导致了某种信息污染
当新的围棋知识的输入和智力上升的价值低于这种污染 个人棋力的巅峰就过去了
ai让围棋新知识的量有数量级的上升 这导致了巅峰的延续
在信息时代 李昌镐20 李世石27 古力25 朴廷桓25+ 柯洁23 申真谞23+
1 棋形 局部棋形判断要素
气的判断 眼的判断 封闭空间和开放空间 眼位 模糊眼位的形态 连接性 概率
2 局面 局面分析
棋块
要素拆分
棋块关系
价值判断
3 问题 目标和方向
棋块关系 相互作用 主要矛盾
4 解题 实现
针对局部缺陷
针对主要方向
针对缺陷和关系的组合
棋形-局部训练 局面-全局训练 问题，解题-实战训练
棋力的构成 棋形先达到巅峰 然后是局面 然后是解题
为何学习 为何建模
找出规律 识别模式
压缩信息 压缩数据
如何学习 如何建模
明确任务
例子 样本训练
学习误区
错误输入输出
错误知识类型 错误学习算法
把知识当信息 错误迁移方式 （浅层，深度）
应用
分而治之
二阶知识 先验知识
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