贴目并不影响围棋的本质下法，对阿法狗来说可能就是改个参数的事。

贴目差一目应该对棋风改变很小，当然如果到让先，估计棋风会激进很多

没有九阳神功，谢逊也能练七伤拳，但对张无忌来说，有任何意义么？
调一个参数当然不算太难。
但是对Google有任何意义么？
值得花几个月时间花大量金钱去重新训练么？
做了面条机，再做一台米线机，有意义么？

码农表示，像这种还没有稳定版本的软件，版本号其实不一定代表的了什么
一般只有完成度很高了或比较稳定了才会用版本区分，比如IOS的版本号

测试嘛，不要求最强棋力，先打个补丁用着。再者，这是2.0版，以前的bug估计该解决了，也稳定了

简单地说，围棋AI就是就是求一个函数y=f(x)，x是当前落子分布，f函数就是胜率最大化函数，y就是下一手位置。6目半，七目半，甚至让子棋，只会影响胜率百分比，不会影响这个求最大化函数的方法的。

这个问题我和鸟甲兄讨论过了，我估计阿法狗至少3个版本，这正好解释鸟甲判断失误认为master是韩国人的。他认为谷歌论文设定贴7.5目模型，原来训练量大，不可能推到重来。
但是:1.三月谷歌就说了还可以另设一个版本，不输入人类棋谱完全自己学，这个版本是全新，一切都可重设，从零训练。
2.原来版本从3到12月足以修改贴目设定并训练9个月。
3.贴7.5目版不改一直训练。
上述三版本可以同时进化，哪个棋力高最终用哪个，其实也可能贴7.5目版因为训练时间长，水平最高，但这次没拿出来。
转xwfh2000n老师分析:阿法狗同时有几个版本开发
我这个疑问来自于以下几方面：
1 第一次人机大战之后，有新闻说2月底AlphaGo就已经冻结，开始选版本进行比赛。
2 16年七月份，Lucas在日本围棋大会上提到，“训练集不同，结果截然不同”“当你知道了我们试了哪些训练集你一定会感到惊讶！ ” 这是我就猜测是否同时存在并行的若干AlphaGo的版本，拥有不同的风格，可以互相博弈想强化学习。网址：http://tieba.baidu.com/p/4677008652?pid=94122527831&cid=0#94122527831
3 8月，美国围棋大会，Aja Huang明确说出他认为在让二子，黑贴7目半的前提下，从进步曲线上看AlphaGo有可能能击败职业棋手，只后又两次在404上说AlphaGo不断进步。这也是我几天前猜测Master是早起版本的根据。
4 昨天，Aja Huang承认Master(p)就是AlphaGo，但英语版本说的是“New Prototype version”，而汉语版本则忽略了Prototype，大家都知道这个单词是“原型，样板”的意思。
至此我相当确定这是一个并行的版本，因为他可以下6.5的贴目，同时从创新性来看，应该是完全摒弃人类棋谱的版本。但是棋力不一定有其他的版本高，因为根据3、4，从进步速度来看，最高棋力的版本，让先倒贴目完胜人类顶尖应该不成问题，而职业棋手普遍认为让先倒贴目有的下（当然并不一定准确）
总结一下：李世石版人机大战之前，AlphaGo就有若干不同的版本，用了不同的训练集，风格不同，互相搏斗来提升棋力；人机大战后，重新开发了摒弃人类棋谱的新版本，并进行了非正式公测，但此版本不一定是最强的版本。
联系到李喆微博说的“真正的强围棋AI是没有风格的”，这丫一定知道什么……

不能调贴目数好奇怪
难道不是7.5改成6.5目时黑的下一步最高胜率自动上浮一点点？

这个问题还真不是那么简单，简单调个参数是没法解决的。就算不随机初始化重新训练，也得再原来的网络上改训练目标后继续训练一段时间。更好的解决方式是将贴目数设为一个神经网络的输入参数，然后训练policy/value net的输出根据贴目数不同给出不同输出，这样训练出来的网络就可以随时调参数适应不同规则了。

职业棋手下惯六目半了，改七目半就要重新学棋了？

我昨天说过这个，一群人喷我，说实话，master很可能也是贴7目半的，和野狐6目半的规则有1目的差距，只要棋手脸皮够厚，可以填子填到让master执白输半目。
7.5目是中国规则，master只能用中国规则训练，因为用中国规则电脑知道什么时候才能下完，怎么填子都不改变胜负，但日韩规则下电脑不知道什么才算下完，日韩规则是6.5目，所以我们可以看到棋局最后master甚至会往自己空里填子，棋手一看也不好意思认输了，这是棋手的风度，无可厚非，但如果有一个脸皮厚点的，就让master填，有赢的机会。

我觉得是这样，ALPHAGO那样的水平对贴目会非常敏感，贴7目半的话，按胜率最大来训，极可能最后训出来反而是黑的乱搅白的一味求稳的这一套。
（18K互相让先下胜率也是50%左右，4~5d互相让先下胜率就有七成了，柯洁慢棋让填子一先胜率恐怕就一成多，ALPHAGO自己让自己先基本没胜率了）
少一目对水平高的来说挺致命的。
所以极可能从6目半重新开始训了一套出来。