Урааааааааааааааааа.........!!!!!!!! пусть ИИ служит за благо человечества!!!миллион поклон создателям т.е. программистам которые открыли новые фант.горизонты.!!! будущее конечно за ИИ .
Мне кажется если Google разрешит, то "AlphaZero" потянет и обычный комп, ведь прикол в том, что эта нейросеть обладает как бы "интуицией" - просчитывает меньшее количество вариантов чем обычный движок, а значит и ресурсов потребляет меньше. За счёт этого, нейросеть и смогла обыграть чемпиона в игру "го", там миллиарды миллиардов вариантов (гораздо больше чем в шахматах) которые просто невозможно подобрать методом перебора всех подряд комбинаций. Короче, обучаться нейросеть должна конечно на суперкомпьютере, а далее, когда код будет готов, его можно будет запускать и на обычном домашнем "железе". Хотя, может я и не прав...)) Хотелось бы услышать мнение эксперта.
Занимаюсь изучением машинного обучения уже несколько лет. Чтобы тренировать модель, тем более такую сложную, действительно нужно хорошее железо. Скорее всего это делается на кластере с GPU (граф. карта), а применять модель можно на обычном компьютере. У Google кстати есть фреймворк для обучения нейронных сетей, называется TensorFlow, он в открытом доступе лежит и является передовой штукой в этой области. Скорее всего в AplhaZero есть много из TensorFlow.
Скажу даже больше. У google есть специальное железо для тренировки нейронных сетей. Называется google TPU - tensor processing unit. От видеокарты отличается тем что вычисления 16 битные, поэтому позволяет обучать гораздо быстрее чем обычное железо.
есть не нулевая вероятность, что эти знания в скором вам не пригодятся, т.к. уже идет активное тестирование программ, которые будут заниматься обучением нейронных сетей, и у них это выходит более эффективно чем у человека.
Мне кажется, в какой-то момент времени Гугл просто даст открытый (или частично открытый) доступ к этому продукту всем желающим в формате облачного сервиса.
Шварцнегер и зачнет от Шурыгиной. Тут два варианта либо Шурыгина родит от Шварценеггера, что вряд ли, либо Шварценеггер понесет от Шурыгиной, и будет ходить беременный, что наиболее вероятно. :-D ;
Мало информации, соответственно возникают вопросы. Например: всё же альфа сильна засчет железа или ИИ (именно в матче)? Будет ли этот ИИ играть в туже силу на обычном ПК? Кстати Игорь Коваленко говорил, что СФ делал глупые ходы. Анализ бы партий увидеть от Юрьевича с подключением СФа.
Сильное железо нужно для обучения новой игре. Обученная нейронная сеть может играть на относительно слабом железе. АльфаГо Мастер выигрывала профессионалов в блиц 60-0
Есть большие сомнения относительно этого так называемого ИИ на нейронных сетях. Во-первых, любая нейронная сеть (хоть и имеет красивое название) на деле простейшая программа по запоминанию неудач. Её можно запрограммировать, например, чтобы она предугадывала последовательность чисел. Для этого ей запихивают по одному числа, а она сначала пытается угадать, какое число пришло, а затем запоминает, была ли права или нет, ну там ещё некоторые свойственные алгоритму примочки применяются. В итоге через некоторое количество чисел программа начинает предсказывать правильные числа, которые ей дают. Кто-то может сказать, что программа стала пророком, но это не так, она даже не понимает, что делает. А просто на основе предыдущих запомненных результатов попыток даёт возможный вариант, не затрачивая кучу ресурсов. У программы нет интеллекта, у такой программы есть только знание о прошлых попытках. И во-вторых, не ясно, на какую глубину считал стокфиш. Потому что просматривая партии можно заметить, что при глубине до 30-35 стокфиш нормально видит, что его ходы были ужасными в тех партиях. Потому можно с уверенностью сказать, что с альфазерой играл стокфиш, настроенный не на самую сильную игру, а на глубину 10-20.
Может, после прочтения хотя бы такой статьи habrahabr.ru/post/143129/ (Нейросети для чайников) некоторым станет понятно, что так называемая нейросеть - есть обычная компьютерная программа с кучей таблиц (массивов) и большим словарём. Основной алгоритм можно написать в 20 строчек кода. А качество программы зависит от собранных данных, которые этой программе скормили. Если у такой программы отобрать базу данных, то она будет тупить со страшной силой. Стокфиш имеет базу 6-фигурных окончаний и базу дебютов, которые собраны заранее и просчитаны. Насколько известно альфазеро играл со своей базой, а у стокфиша его базы отобрали. Вот и получилось - боец воевал против младенца. Ещё бы он не выиграл. Также стоит знать, что чтобы такая сеть училась, ей надо скармливать готовые партии, уже кем-то сыгранные. Впрочем там и пишется, что этот альфазеро получил за 4 часа где-то 300000 партий. Вся его игра со стокфишем в итоге строилась на поиске лучшей партии. И очевидно ему скормили много новоиндийки.
Andris Rimšāns, относительно анализа. Зайдите на lichess.org/study/wxrovYNH и включите встроенный на сайте движок стокфиша. Удивитесь, но он спокойно видит, что ходы того стокфиша были не самыми сильными.
К вопросу об адаптации AlphaZero к PC. Имея в виду, что AlphaZero реализована нейрональных сетях, построенных на собственном паралельном процессоре гугла и то, что его ближайший аналог, доступный на PC и практически заточеный для нейрональных сетей, имется в виду тензорный gpu geforce от nvidia 20 серии, то ответ гласит: да, возможно. Но всю систему придется переписать на CUDA или менее вероятно на OpenCL. Как этот вопрос будет решен практически, особенно с точки зрения авторских прав, сейчас неясно, но почти не сомневаюсь, что в каком-нибудь гараже (фигурально выражаясь) эта работа уже ведется. Во всяком случае стоит обратить внимание на то, что для тензорных вычислений отнюдь не самая мощная видеокарта geforce 2070 моего ноутбука дает 10 терафлоп, что вполне сравнимо мощностью лучших суперкомпьютеров конца 90 годов.
Железо не надо сравнивать во флопсах. Применительно к Стокфиш они мало о чем говорят, там в основном целочисленная арифметика. А можно, например, сравнивать по количеству транзисторов в процессорах или по энергопотреблению
По поводу дубликата в центральном шахматном клубе в Москве. Сейчас Leela играет лучше Stockfish 8 ,на ~70 эло слабее чем последняя версия Stockfish 9(dev). Конкретно в дебюте и раннем миттельшпиле играет лучше чем Stockfish dev при любых книгах и условиях на как минимум 50 эло. К матчу за звание чемпиона мира Фабиано Каруана готовился с использованием этого движка. Это известная инфа, однако кому интересно могут почитать например здесь: www.chess.com/forum/view/general/leela-team-has-been-invited-as-fabiano-caruana-on-his-entourage-chess-bomb-will-be-analysing
В эвристике истории приоритет матовых ходов. Перворазрядники тоже играют на мат. За 20 минут можно эту фишку прикрутить к любому движку практически. Самообучение оценочной функции никакого значения не имеет, дело не в ней. Проще говоря, это фокус, иммитация :))
А хотите я вас удивлю? Есть общедоступный клон, который уже превосходит Alpha Zero :) Уже 4-е поколение сетей учится, проекту уже больше года. Называется - Leela Chess Zero
Пресловутая интуиция подсказывает, что до глобального 3,14еца, в лучшем случае, считанные годы. Естественно не потому, что какой-то там скайнет (только в воображении дураков) уничтожит всё человечество, а потому что технология в руках хронических рабовладельцев.
Roman Kušnir совершенно верно. 1. Система может додуматься до таких планов, до каких никто никогда, а потом эти планы с лёгкостью реализовать. Проблема в том КАКУЮ ЦЕЛЬ она перед собой поставит. А реализация -- два часа. В этой связи, когда люди будут думать, что они ее контролируют, они будут здорово ошибаться. 2. А то, что эти говнюки -- англосаксы -- захотят жестко нагнуть всех и вся -- это как пить дать.
Они уже давно это сделали - и захотели и нагнули. Осталось только догнуть. Для этого и землю носом пашут в области ИИ. Ведь чтобы постоянно обманывать столько миллиардов человек, надо регулярно прилагать какие-то усилия, идти в ногу со временем, регулярно изобретать способы выдачи чёрного за белое, извиваться, кривляться (с помощью марионеток на политической цирковой арене) и ухитряться держать 90% населения планеты за чертой бедности и внушать им, что они самые счастливые идиоты.
Richard Daniel вообще выбешивают такие тупые комменты, типа твоего, 64 ядерный проц? Откуда ты это высрал? Гугл и другие организаторы вообще не говорили на каком железе был стокфиш, из 100 партий выложили только 10, а чего так скромно то? Х...я этот матч, который никто не видел, и лишь былины от гуглкорпорации. Вот когда будет свободный доступ шахматного сообщества к такому поединку, полная выкладка данных по железу, по базам, вот тогда можно о чем то говорить. Хотя по тому что заявляют на уровне слухов, что стокфиш играл без дебютной книги это уже неравные услови, без дебютной книги и любой гросс стокфиша обует, что Каспаров уже доказал.
на одинаковом железе альфа зеро выигрывает но если сток фишу дать неограниченное железо то он скорее всего выйграет потому что он считает все, а зеро только избранные во время обучения продолжения .
1) Стокфишу поотрубали плавники, вырвали зубы и поставили играть в заведомо неравных условиях. В каком плане? Ну во-первых, противник играл на 4 TPU, оценки разные, сколько это в ядрах, но от 400 до 8000 они. Стокфишу же выдали 64 ядра и 1 ГБ хэша, что просто криминал, т.к. надо минимум 16 под такое количество ядер и такой временной контроль. Т.е. просто на железе разница уже как минимум эло 100 составляет. Во-вторых, АльфаЗеро играл дебюты, которые были выбраны как "лучшие" для него и на них потом он тренировался, они выбирались огромной нейронной сетью, в то время как стокфиш играл с нуля, т.е. без дебютной книги. Понятно, что тут опять сильно разные алгоритмы и сравнение апельсинов с яблоками немного, но для стокфиша есть книга Cerebellum, которая сделана как раз на основе игр самим с собой, где выводятся вперёд варианты, где он лучше всего может себя показать. Она добавляет ещё 50 эло. Но если играть без дебютной книги, то надо ставить сеты нестандартных позиций (аля финалы TCEC), т.к. альфазеро тренировался на "хороших" позициях, а стокфиш тренируется на 2-ходовой книге, в которую входит и всякая дрянь, в первую очередь для того, чтобы адекватно оценивать и неправильные дебюты тоже. В-третьих, временной контроль был выбран как "минута за ход" жёсткий, что дефолт для нейронки, но совсем не дефолт для шахмат в принципе, любая шахматная программа использует время неравномерно и в общем пользование времени такое тоже приносит эло, которое тут украли. Это ещё 20 эло или около того. Итого стокфиш подрезали где-то на 170 эло, а обыграли на 100 со стартовой позиции и на 70 с позиций 4-ходовых. Более того, использовалась версия годичной давности, которая на 40-45 эло слабее текущей (на 8-ходовой книге и разница больше на 0 и 4 ходовых книгах, разумеется). В общем 200 эло (скорее всего, конечно, несколько меньше, т.к. на таком уровне уже просто пойдёт компрессия эло, но всё же) или около того укралось просто потому что вот так вот; 2) Если посмотреть статью саму, то становится видно, что АльфаЗеро становится тем относительно слабее, чем меньше времени на ход. Соответственно, если делать игры на более слабом железе, то ему нужно будет больше времени. В итоге мы имеем монструозное железо с минутой на ход, где оно "явно сильнее", но вот на условных 8 ядрах уже понадобится час, два, день, век на ход (непонятно сколько), чтобы он не играл на условные 200 эло слабее, чем стокфиш. Т.е. даже если разработчики и займутся портом его со своего супер-железа на обычное, толку будет весьма мало, разве что для адванса, и то не факт; 3) Кстати, по поводу 4 часов самообучения. Звучит прекрасно, но не нужно забывать, что это гугл. Мы тут прикидывали, конечно, это опять сравнение яблок с апельсинами, но час самообучения по порядку примерно столько же, сколько стокфиш тратит в год своей разработки мощностей счёта. Т.е. они за 4 часа сделали столько же, сколько стокфиш за само существование фиштеста! Дайте стокфишу такое железо - он тоже будет очень и очень быстро прогрессировать. Хоть, конечно, и не так быстро; 4) Практическое применение данного подхода в шахматах для создания движков весьма сомнительно. Слишком нужно много железа для такой нейронной сети и результат не настолько радикально отличается, как в сёги, где разница между прогой и альфазеро 300 эло, у нас же как бы 70, которые вроде бы и не 70; 5) Сама идея создания шахматных суперкомпов на данный момент никому особо не интересна и бесполезна. Т.к. никто не будет закупать эти TPU, которые стоят миллионы долларов, чтобы что-то с ними анализировать, а на меньшем железе нейронки просто неспособны работать нормально. По крайней мере любой шахматный любитель будет гонять анализы на домашнем компе, особенно экспресс анализы, а на таком железе и времени классические шахматные проги >>> альфазеро. Более того, если вести разработку стокфиша для суперкомпов конкретно, я уверен, что его можно сделать существенно сильнее, т.к. в дип блю в своё время, например, было 8000 параметров оценочной функции, в стокфише же их около сотни, т.к. каждый параметр замедляет его работу, но вот если вынести их счёт в отдельные устройства - будет всё далеко не так ужасно и можно будет усложнить оценочкую функцию по самое не хочу, что даст некоторое количество эло. Более того, не стоит забывать, что стокфиш весит всего-то 400 килобайт, а альфазеро нужны вот эти вот TPU монстры; 6) Шахматы это, тоже, разумеется, не убьёт. Хотя бы потому, что человеку толком всё равно, 3300 у него советчик, 3400 или 3500. Да, на большей нейронной сети натренированный альфазеро, наверное, сможет быть на 100-150 эло честно быть сильнее стокфиша (или нет), может быть, он даже всегда будет выдавать абсолютно идеальный ход, но в реальной игре уже давно шахматисты ходят не в первые линии, а в те, где противнику труднее правильные ходы найти за доской. В общем если всё просуммировать - эксперимент весьма любопытный, доказывающий, что пошаговые игры нейронки решают хорошо, но в контексте шахмат от него мало толку - движок использовать у обычного человека вряд ли выйдет, разработка движков таким методом будет нерентабельна, а разница в их силе игры с классическими брутфорс прогами не настолько критична, как в го или сёги.
Вот я тоже не понял о каком феномене тут говорят. Но мне интересны нейросети. Насколько я понимаю сейчас активно ведутся разработки новых процессоров заточенных под них. Я даже подозреваю, что в скором времени, в том числе благодаря новой архитектуре эвм нас ждёт новая научно-техническая (а может и не только;) революция.
Фишка в том, что Альфазеро играла в шахматы принципиально по-другому. Дай какие угодно мощности Стокфишу он не будет играть такие дебюты как Альфазеро.
Игра АльфаЗеро очень напоминает мне создание в будущем, так называемого Шахматного Алгоритма. Аналогией можно считать всемирно известный, гипотетический Алгоритм Бога, который теоретически позволяет собрать кубик Рубика из любого состояния менее чем за 21 движение. Т.е. этгт алгоритм даст новый виток в шахматах, не кто победит, а кто быстрее сможет это сделать.
Николай Николаев Нет. Нет ещё таких вычеслительных возможностей. Решена будет когда каждый ход соперника точно известно какой делать ход для выигрыша. А количество возможных вариантов в шахматах больше чем атомов во вселенной.
Я слышал, что где-то еще в далеком 2012, этот Монстр(Разум Бога), смог решить ВСЕ известные человечеству виды шашек на поле 8*8 за 24 часа!! Исходя из этого; все равно, остается актуальным вопрос, а не решены ли шахматы уже???
Способность решать задачи не обязательно связана с осознанием себя. Более того, в сознании нет ничего особенного, только человек приписывает этому что-то сверхъестественное. Ну знает (понимает, осознает - это одно и то же) какой-то "робот", что он существует, это вообще ничего не меняет, его действия зависят от его "программы", так же как и человека. Допустим, если человек имеет сильное патологическое желание убивать других людей, он скорее всего будет это делать, и будет всё это прекрасно осознавать. Добрый человек наоборот будет избегать подобного всеми силами. Не совсем понятно, как именно сознание влияет на поведение, думаю это всего лишь часть "программы" и далеко не самая важная.
у нее нет входных данных от органов чувств, поэтому нет. и считается, что такой примитивной нейронной сети не хватит для такого распараллеливания процессов, чтобы сегодняшние нейросети могли такое потянуть.
но ИИ, который превзойдет человеческий, вероятно скоро будет создан. Мозг точно также учится. Где-то в глубинах клеток заложены химические соединения, которые побуждают нейроны реагировать определенным образом и это запускает самообучение, а органы чувств дают входные данные. Так с нуля ребенок "запоминает" запах матери/голос и т.п., тепло ассоциируется с объятьями, а все это с кормлением, где кормление - позитивная цель нейронов, состояние химии в клетках, к которому нейроны постоянно стремятся. Вот и весь алгоритм создания личности.
Библиотеки с обучением НС это как для Стокфиша заранее заготовленная дебютная база, это как то не честно, пускай альфа зеро оптимизируется и обучается на лету по ходу партий. Стаким же успехом можно применять радужные таблицы и вообще не использовать вычеслительные мощностя.. хотя наверное это бред)
If if i write aboute chess would write these games are bad I can beat this program any day I already beated this two Times.Just a program and not Alexander of MAKEDOON.
Полагаю, что в каком-то варианте программа сможет работать на PC с мощной видеокартой. TPU выполняет очень много операций с "короткими" числами (8, 16 bit). Например, Geforce 1080 Ti - 10/20 TFlops (FP32/16), Tensor Processing Unit 2-го поколения - 45 TFlops на процессор, 180 TFlops на плату (8 или 16 bit?) - столько было у AlphaZero во время игры. В принципе, цифры сопоставимые. Другой вопрос, будет ли Google этим заниматься. Но даже если не будет, займутся авторы SF, Komodo, Houdini. Мощность, задействованная во время обучения, - 5000 1ts Gen TPU , 450 квадриллионов операций в секунду. Если забыть, что это 8 бит, на не 32, то в несколько раз больше, чем у самого мощного суперкомпьютера (но забывать, конечно, не стоит).
Специально для меня выделят но за деньги. Играл в облаке плейкей на старом ноуте с xp, встроенной графикой gma, и одноядерным селероном в последний дум. На макс настройках фрапс показывал около 60 фпс.
Кстати, люди, когда играют с друг другом - сами выступают в роли нечто вроде нейронной сети. Самообучаются. Чем больше играют партий и с более сильными соперниками - тем лучше. Говорят, Накамура сыграл сотни тысяч партий в буллет.. Вообщем, кто пропускает через себя и переваривает больше позиций - тот и сильнее. А если твой мозг быстр - соответственно и обучение будет быстрее, и идей нахватаешься больше. Например, есть свидетельства, что Магнус книги Каспарова буквально проглотил с большой скоростью. Чем не нейронная сеть высшего уровня у пацана?
Дмитрий Бушков конечно, дурачок, "люди, когда играют друг с другом - сами выступают в роли нечто вроде нейронной сети", потому, что мы МОЗГ и есть образ нейронной сети
Капитан очевидность решил оставить комментарий. Ты перепутал - мозг - это сама по себе нейронная сеть, а все, что придумал человеком на ее основе - образ.
Это все равно как восхищаться мощи экскаватора по сравнению с землекопом, реально нейронный сети это только красивое название к мозгу человека имеют очень слабое отношение, пугаться искусственного интеллекта еще очень рано.
Для того, чтобы использовать самообучающиеся нейронные сети в войне, нужно сначала построить идеальную модель, на которой сеть будет учиться. Т.е. все "правила войн", все нюансы, и т.д.
4 часа машинного обучения возможно приводят к 50%, а может 95% или 99% потенциальной силы ИИ. То есть если обучать год, то может и не будет никакой разницы в силе игры, и на равном железе stockfish уделает alphazero. Пока выводы делать рано.
Ну, справедливости ради, сейчас достаточно много техник, значительно уменьшающих эффект переобучения. А просто построение более крупной сетки зачастую не улучшает, а ухудшает. К тому же сильно уменьшается способность сети к абстракции, увеличивается степень прямой заученности.
Программа учится на ошибках? Стрессовый алгоритм? Отлично! Это ж значит она разберет всех-всех человечков по атомам пока учится с ними дружить. Нам не жить =/ Особенно хорошо, что его делают современные криворукие программисты, которые вместо того чтобы найти и исправить ошибку в коде, пишут патч, который дырки латает.
Никому не интересно соревноваться с калькулятором в скорости счёта. И если такой шахматный "калькулятор" будет у каждого, то не будет кого-то в отдельности, кто эксклюзивно получит преимущество.
Ребята, копать бункеры в безлюдных местах и скупать тушенку с патронами пока рано! Сам факт пиара на Стокфише со связанными руками и ногами говорит нам о том, что до Скайнета очень далеко. Иначе Стокфиш запускали бы на самом мощном железе или вообще особо не высовывались бы. Да и шахматы слишком легко считаемая игра, чтобы сравнивать ее с реальными задачами по типу оборонных.
Хороший пиар от Гугл и больше ничего. Это шоу и вы его увидели :) Другое дело, что этот способ заглянуть за горизонт - главное что бы заглянув за горизонт нельзя было запатентовать увиденное. Ведь только специалист может увидеть то, что многие понять не в состоянии (1 минута видео о теории)
Нейронные сети давно побили например Нарды, просто играя сама с собой. Шахматы в принципе для сетей еще проще. Когда в шашках стало слишком много ничьих, они перешли на стоклеточную доску, что видимо пора сделать шахматам.
Да... Проект "Человек" закрывается. Как ни печально. И то сказать, для такой незаурядной Планеты такая агрессивная зараза - роскошь. А всё почему? Конструктор замыслил модернизацию аборигенов с помощью не здешнего процессора. И не смог нейтрализовать базовые инстинкты. Потому, что прогулял соответствующий семинар. Девки, пиво , патефон, шуры-муры сделали своё дело. Спешка. Горела сессия. Сроки поджимали, очевидно. Да и... проектик-то был... так себе - "курсач" четвёртого семестра по теме "Минимизация при проведении Экспериментов по одухотворению местных приматов ". Конструктору что? Ну не получит "степана", письмо родителям от Ректора, пару недель позора. А нам жить в ожидании очереди на модернизацию или в утиль. Двоешник, Прогульщик и Самец - неистребимые бичи Вселенной. Аминь!
Вы ,ГроссМастера ,Высшие Спецы Шахматной Игры Вам Оценка Высший Балл ,и на Планете не Кто и не когда не придумает Игру интереснй че Великие Шахматы ,Особенно Великий Интерес ,Шахматы БОББИ ФИШЕРА ,а все игры для меня Лично , не какого Интереса Полная Лобуда
Шипов и Свидлер просто красавцы. Удачи им обоим. Ждем разбор партий.
Сделайте, пожалуйста, разборы этих партий.
на канале шахматы для всех
Шахматная мысль превратится в прикладную науку и свяжется с другим разумом
спустя пять лет, будущее еще не предопределено....
Крайне любопытно
Вот время летит. Ощущение что это было не давно.
Урааааааааааааааааа.........!!!!!!!! пусть ИИ служит за благо человечества!!!миллион поклон создателям т.е. программистам которые открыли новые фант.горизонты.!!! будущее конечно за ИИ .
"Нет такого преступления, на которое не пошел бы капитализм, если прибавочная стоимость от проекта составит 300%..."
Ого, вот это да!
Мне кажется если Google разрешит, то "AlphaZero" потянет и обычный комп, ведь прикол в том, что эта нейросеть обладает как бы "интуицией" - просчитывает меньшее количество вариантов чем обычный движок, а значит и ресурсов потребляет меньше. За счёт этого, нейросеть и смогла обыграть чемпиона в игру "го", там миллиарды миллиардов вариантов (гораздо больше чем в шахматах) которые просто невозможно подобрать методом перебора всех подряд комбинаций.
Короче, обучаться нейросеть должна конечно на суперкомпьютере, а далее, когда код будет готов, его можно будет запускать и на обычном домашнем "железе".
Хотя, может я и не прав...)) Хотелось бы услышать мнение эксперта.
Занимаюсь изучением машинного обучения уже несколько лет. Чтобы тренировать модель, тем более такую сложную, действительно нужно хорошее железо. Скорее всего это делается на кластере с GPU (граф. карта), а применять модель можно на обычном компьютере. У Google кстати есть фреймворк для обучения нейронных сетей, называется TensorFlow, он в открытом доступе лежит и является передовой штукой в этой области. Скорее всего в AplhaZero есть много из TensorFlow.
Скажу даже больше. У google есть специальное железо для тренировки нейронных сетей. Называется google TPU - tensor processing unit. От видеокарты отличается тем что вычисления 16 битные, поэтому позволяет обучать гораздо быстрее чем обычное железо.
Саймон Хайкин. Нейронные сети. Полный курс.
Книги dmkpress.com/catalog/computer/data/978-5-97060-618-6/ и dmkpress.com/catalog/computer/statistics/978-5-97060-293-5/
есть не нулевая вероятность, что эти знания в скором вам не пригодятся, т.к. уже идет активное тестирование программ, которые будут заниматься обучением нейронных сетей, и у них это выходит более эффективно чем у человека.
Мне кажется, в какой-то момент времени Гугл просто даст открытый (или частично открытый) доступ к этому продукту всем желающим в формате облачного сервиса.
На определенное время и только с пользой для себя, если будет в этом необходимость.
иди не дасст лол
Такое можно создать и самому, легко
"Нисколько не сомневаюсь, что они полны благих намерений" )))))))))))))
Продуманный ход на будущее)
СкайНет, ты ли это????
нет, это чистый маркетинг
это ответ скайнета, я так и знал
туду ту тутум
туду ту тутум
в дверь штирлица постучали... это мюллер, подумал штирлиц... да! это я! подумал мюллер )
Если искуственный интеллект будет противником и у него будет достаточно оружия, то это гораздо страшнее Скайнета, т.к. на равных он выйграет 100%.
Прилетели инопланетяне! 2:16
Сергей Юрьич,ждем обзор партий от этого феномена
Тема обсуждения AlphaZero на нашем форуме: kasparovchess.crestbook.com/threads/7644/ [админ]
Вы что-то перепутали. После регистрации можно отправлять сообщения [админ]
А потом АльфаЗеро научится комментировать шахматы)))
Альфа не планирует на бирже поиграть?
Михаил Ливанский хахахаха это тема кстати
Очень может быть что он этим сейчас занят)
биткоины покупает
стопудово
Уже есть сети подобные
Джона Коннора уже позвали спасать ?
Не послали ещё, но Шварцнегер уже в курсе.
Шварцнегер и зачнет от Шурыгиной. Тут два варианта либо Шурыгина родит от Шварценеггера, что вряд ли, либо Шварценеггер понесет от Шурыгиной, и будет ходить беременный, что наиболее вероятно. :-D ;
Адаптировать для пк можно, есть такая вещь как клиент-серверная архитектура.
Лучще сами партии разобрать - в этом будет больше смысла. Комментарии о возможностях нейронных сетей на самом деле легковесные.
За нейронными сетями будущее)
Igor Garus | И прошлое
они родились не сегодня - так что это хорошо забытое старое на котором можно наварить денег
??., у может быть.?.
Мало информации, соответственно возникают вопросы. Например: всё же альфа сильна засчет железа или ИИ (именно в матче)? Будет ли этот ИИ играть в туже силу на обычном ПК? Кстати Игорь Коваленко говорил, что СФ делал глупые ходы. Анализ бы партий увидеть от Юрьевича с подключением СФа.
Сильное железо нужно для обучения новой игре. Обученная нейронная сеть может играть на относительно слабом железе. АльфаГо Мастер выигрывала профессионалов в блиц 60-0
Есть большие сомнения относительно этого так называемого ИИ на нейронных сетях.
Во-первых, любая нейронная сеть (хоть и имеет красивое название) на деле простейшая программа по запоминанию неудач. Её можно запрограммировать, например, чтобы она предугадывала последовательность чисел. Для этого ей запихивают по одному числа, а она сначала пытается угадать, какое число пришло, а затем запоминает, была ли права или нет, ну там ещё некоторые свойственные алгоритму примочки применяются. В итоге через некоторое количество чисел программа начинает предсказывать правильные числа, которые ей дают. Кто-то может сказать, что программа стала пророком, но это не так, она даже не понимает, что делает. А просто на основе предыдущих запомненных результатов попыток даёт возможный вариант, не затрачивая кучу ресурсов. У программы нет интеллекта, у такой программы есть только знание о прошлых попытках.
И во-вторых, не ясно, на какую глубину считал стокфиш. Потому что просматривая партии можно заметить, что при глубине до 30-35 стокфиш нормально видит, что его ходы были ужасными в тех партиях. Потому можно с уверенностью сказать, что с альфазерой играл стокфиш, настроенный не на самую сильную игру, а на глубину 10-20.
делал
Может, после прочтения хотя бы такой статьи habrahabr.ru/post/143129/ (Нейросети для чайников) некоторым станет понятно, что так называемая нейросеть - есть обычная компьютерная программа с кучей таблиц (массивов) и большим словарём. Основной алгоритм можно написать в 20 строчек кода. А качество программы зависит от собранных данных, которые этой программе скормили. Если у такой программы отобрать базу данных, то она будет тупить со страшной силой. Стокфиш имеет базу 6-фигурных окончаний и базу дебютов, которые собраны заранее и просчитаны. Насколько известно альфазеро играл со своей базой, а у стокфиша его базы отобрали. Вот и получилось - боец воевал против младенца. Ещё бы он не выиграл.
Также стоит знать, что чтобы такая сеть училась, ей надо скармливать готовые партии, уже кем-то сыгранные. Впрочем там и пишется, что этот альфазеро получил за 4 часа где-то 300000 партий. Вся его игра со стокфишем в итоге строилась на поиске лучшей партии. И очевидно ему скормили много новоиндийки.
Andris Rimšāns, относительно анализа. Зайдите на lichess.org/study/wxrovYNH и включите встроенный на сайте движок стокфиша. Удивитесь, но он спокойно видит, что ходы того стокфиша были не самыми сильными.
К вопросу об адаптации AlphaZero к PC. Имея в виду, что AlphaZero реализована нейрональных сетях, построенных на собственном паралельном процессоре гугла и то, что его ближайший аналог, доступный на PC и практически заточеный для нейрональных сетей, имется в виду тензорный gpu geforce от nvidia 20 серии, то ответ гласит: да, возможно. Но всю систему придется переписать на CUDA или менее вероятно на OpenCL.
Как этот вопрос будет решен практически, особенно с точки зрения авторских прав, сейчас неясно, но почти не сомневаюсь, что в каком-нибудь гараже (фигурально выражаясь) эта работа уже ведется.
Во всяком случае стоит обратить внимание на то, что для тензорных вычислений отнюдь не самая мощная видеокарта geforce 2070 моего ноутбука дает 10 терафлоп, что вполне сравнимо мощностью лучших суперкомпьютеров конца 90 годов.
Железо не надо сравнивать во флопсах. Применительно к Стокфиш они мало о чем говорят, там в основном целочисленная арифметика. А можно, например, сравнивать по количеству транзисторов в процессорах или по энергопотреблению
Привет, будет разбор партий?
Альфазеро же вышел пару лет назад, как уже 6?...
к коллайдеру!
Шок!!!!!
Никогда человек не победит машину..и дело тут не в нашем
По поводу дубликата в центральном шахматном клубе в Москве. Сейчас Leela играет лучше Stockfish 8 ,на ~70 эло слабее чем последняя версия Stockfish 9(dev). Конкретно в дебюте и раннем миттельшпиле играет лучше чем Stockfish dev при любых книгах и условиях на как минимум 50 эло. К матчу за звание чемпиона мира Фабиано Каруана готовился с использованием этого движка. Это известная инфа, однако кому интересно могут почитать например здесь: www.chess.com/forum/view/general/leela-team-has-been-invited-as-fabiano-caruana-on-his-entourage-chess-bomb-will-be-analysing
А сейчас уже на уровне последнего Стока. Даже сильнее при стандартном соотношении 1:1000 по узлам :)
Что предлагает читать Свидлер на 8.15 ?
Элиезер Юдковский - специалист по ИИ
@@Glariantov спасибо
Центральная фигура мироздания ! Очень ждем
Какой-нибудь чемпион мира все равно уничтожить Alfa zero!И это буду я!
За Юдковски респект
Машина, которая победила шахматы
В эвристике истории приоритет матовых ходов. Перворазрядники тоже играют на мат. За 20 минут можно эту фишку прикрутить к любому движку практически. Самообучение оценочной функции никакого значения не имеет, дело не в ней. Проще говоря, это фокус, иммитация :))
Хотите сравнить алгоритмы-
переставьте фигуры типа шахмат Фишера и-вперёд...
Исправьте ошибку в названии комп.программы, чтобы поик нормально выдывыл ваш ролик при запросах.
А что не так с названием? [админ]
Crestbook Шахматы буквы местами поменяйте aplha, а надо alpha
Вы видимо бот. Я даже не заметил, но я всего-лишь человек..
Два раза перечитал и не заметил. Надо спать ложиться :) [админ]
)))))))))))))))
О какой Книге говори Петр Свидлер, скажите пожалуйста
О дебютном справочнике, который закладывается в компьютерные программы [админ]
Crestbook Шахматы насчёт нейросети, которую он советовал англичанам.
Yon Yonson да, пардон. Не о том думал.
@@Crestbook ?
Ответ так и не получил 🥹😇
Яндекс попросите клона сделать общедоступного. Они пиарят свои нейросети. Возможно получится костыль вместо ноги, но дебюты можно будет играть!
А хотите я вас удивлю? Есть общедоступный клон, который уже превосходит Alpha Zero :)
Уже 4-е поколение сетей учится, проекту уже больше года. Называется - Leela Chess Zero
Так посмотришь и начнёшь думать, что все шахматисты имеют французский акцент
Пресловутая интуиция подсказывает, что до глобального 3,14еца, в лучшем случае, считанные годы. Естественно не потому, что какой-то там скайнет (только в воображении дураков) уничтожит всё человечество, а потому что технология в руках хронических рабовладельцев.
Roman Kušnir совершенно верно. 1. Система может додуматься до таких планов, до каких никто никогда, а потом эти планы с лёгкостью реализовать. Проблема в том КАКУЮ ЦЕЛЬ она перед собой поставит. А реализация -- два часа. В этой связи, когда люди будут думать, что они ее контролируют, они будут здорово ошибаться. 2. А то, что эти говнюки -- англосаксы -- захотят жестко нагнуть всех и вся -- это как пить дать.
Они уже давно это сделали - и захотели и нагнули. Осталось только догнуть. Для этого и землю носом пашут в области ИИ. Ведь чтобы постоянно обманывать столько миллиардов человек, надо регулярно прилагать какие-то усилия, идти в ногу со временем, регулярно изобретать способы выдачи чёрного за белое, извиваться, кривляться (с помощью марионеток на политической цирковой арене) и ухитряться держать 90% населения планеты за чертой бедности и внушать им, что они самые счастливые идиоты.
Ну почему сразу дураки и сразу так. Скайнетом могут назвать и сами рабовладельцы.
AlphaZero
lichess.org/@/LeelaChess
Читайте антроподофия Р. Штайнера и все в жизни прояснится.......
Почему то стокфиш на моем його ноуте за стокфиш дает другие линии, и видит ошибки матчевого стокфиша. Гугл разводит нас
Trepanator Потому, что у твоего СтокФиша есть дебьютная база.
Richard Daniel да ты что, а от чего же он видит сильный ответ который сделал альфа зеро?))
Richard Daniel вообще выбешивают такие тупые комменты, типа твоего, 64 ядерный проц? Откуда ты это высрал? Гугл и другие организаторы вообще не говорили на каком железе был стокфиш, из 100 партий выложили только 10, а чего так скромно то? Х...я этот матч, который никто не видел, и лишь былины от гуглкорпорации. Вот когда будет свободный доступ шахматного сообщества к такому поединку, полная выкладка данных по железу, по базам, вот тогда можно о чем то говорить. Хотя по тому что заявляют на уровне слухов, что стокфиш играл без дебютной книги это уже неравные услови, без дебютной книги и любой гросс стокфиша обует, что Каспаров уже доказал.
Говорили, в статье есть.
Я на i7 проверял ходы СФа. Часто бывало что мой СФ не согласен с матчевым. Но оставляя подольше, мой всетаки выбирал линию из матча.
на одинаковом железе альфа зеро выигрывает но если сток фишу дать неограниченное железо то он скорее всего выйграет потому что он считает все, а зеро только избранные во время обучения продолжения .
Stockfish считает 0.00000...001% от того числа позиций, которое есть на глубине. Далеко не всё
не, ну если неограниченное...сколько вариантов интересно всего возможны на доске, математики наверно уже подсчитали
@@gomersimpson2839 где-то 10^120 партий из начальной позиции
Они вроде сейчас занимаются ИИ для StarCraft 2
Старкрафту вроде продули они [админ]
Я думаю для SC2 они тоже со временем сделают такой ИИ что покроет корейских прогеймеров как бык овцу, просто больше времени нужно.
1) Стокфишу поотрубали плавники, вырвали зубы и поставили играть в заведомо неравных условиях.
В каком плане? Ну во-первых, противник играл на 4 TPU, оценки разные, сколько это в ядрах, но от 400 до 8000 они. Стокфишу же выдали 64 ядра и 1 ГБ хэша, что просто криминал, т.к. надо минимум 16 под такое количество ядер и такой временной контроль. Т.е. просто на железе разница уже как минимум эло 100 составляет. Во-вторых, АльфаЗеро играл дебюты, которые были выбраны как "лучшие" для него и на них потом он тренировался, они выбирались огромной нейронной сетью, в то время как стокфиш играл с нуля, т.е. без дебютной книги. Понятно, что тут опять сильно разные алгоритмы и сравнение апельсинов с яблоками немного, но для стокфиша есть книга Cerebellum, которая сделана как раз на основе игр самим с собой, где выводятся вперёд варианты, где он лучше всего может себя показать. Она добавляет ещё 50 эло. Но если играть без дебютной книги, то надо ставить сеты нестандартных позиций (аля финалы TCEC), т.к. альфазеро тренировался на "хороших" позициях, а стокфиш тренируется на 2-ходовой книге, в которую входит и всякая дрянь, в первую очередь для того, чтобы адекватно оценивать и неправильные дебюты тоже. В-третьих, временной контроль был выбран как "минута за ход" жёсткий, что дефолт для нейронки, но совсем не дефолт для шахмат в принципе, любая шахматная программа использует время неравномерно и в общем пользование времени такое тоже приносит эло, которое тут украли. Это ещё 20 эло или около того. Итого стокфиш подрезали где-то на 170 эло, а обыграли на 100 со стартовой позиции и на 70 с позиций 4-ходовых. Более того, использовалась версия годичной давности, которая на 40-45 эло слабее текущей (на 8-ходовой книге и разница больше на 0 и 4 ходовых книгах, разумеется). В общем 200 эло (скорее всего, конечно, несколько меньше, т.к. на таком уровне уже просто пойдёт компрессия эло, но всё же) или около того укралось просто потому что вот так вот;
2) Если посмотреть статью саму, то становится видно, что АльфаЗеро становится тем относительно слабее, чем меньше времени на ход. Соответственно, если делать игры на более слабом железе, то ему нужно будет больше времени. В итоге мы имеем монструозное железо с минутой на ход, где оно "явно сильнее", но вот на условных 8 ядрах уже понадобится час, два, день, век на ход (непонятно сколько), чтобы он не играл на условные 200 эло слабее, чем стокфиш. Т.е. даже если разработчики и займутся портом его со своего супер-железа на обычное, толку будет весьма мало, разве что для адванса, и то не факт;
3) Кстати, по поводу 4 часов самообучения. Звучит прекрасно, но не нужно забывать, что это гугл. Мы тут прикидывали, конечно, это опять сравнение яблок с апельсинами, но час самообучения по порядку примерно столько же, сколько стокфиш тратит в год своей разработки мощностей счёта. Т.е. они за 4 часа сделали столько же, сколько стокфиш за само существование фиштеста! Дайте стокфишу такое железо - он тоже будет очень и очень быстро прогрессировать. Хоть, конечно, и не так быстро;
4) Практическое применение данного подхода в шахматах для создания движков весьма сомнительно. Слишком нужно много железа для такой нейронной сети и результат не настолько радикально отличается, как в сёги, где разница между прогой и альфазеро 300 эло, у нас же как бы 70, которые вроде бы и не 70;
5) Сама идея создания шахматных суперкомпов на данный момент никому особо не интересна и бесполезна. Т.к. никто не будет закупать эти TPU, которые стоят миллионы долларов, чтобы что-то с ними анализировать, а на меньшем железе нейронки просто неспособны работать нормально. По крайней мере любой шахматный любитель будет гонять анализы на домашнем компе, особенно экспресс анализы, а на таком железе и времени классические шахматные проги >>> альфазеро. Более того, если вести разработку стокфиша для суперкомпов конкретно, я уверен, что его можно сделать существенно сильнее, т.к. в дип блю в своё время, например, было 8000 параметров оценочной функции, в стокфише же их около сотни, т.к. каждый параметр замедляет его работу, но вот если вынести их счёт в отдельные устройства - будет всё далеко не так ужасно и можно будет усложнить оценочкую функцию по самое не хочу, что даст некоторое количество эло. Более того, не стоит забывать, что стокфиш весит всего-то 400 килобайт, а альфазеро нужны вот эти вот TPU монстры;
6) Шахматы это, тоже, разумеется, не убьёт. Хотя бы потому, что человеку толком всё равно, 3300 у него советчик, 3400 или 3500. Да, на большей нейронной сети натренированный альфазеро, наверное, сможет быть на 100-150 эло честно быть сильнее стокфиша (или нет), может быть, он даже всегда будет выдавать абсолютно идеальный ход, но в реальной игре уже давно шахматисты ходят не в первые линии, а в те, где противнику труднее правильные ходы найти за доской.
В общем если всё просуммировать - эксперимент весьма любопытный, доказывающий, что пошаговые игры нейронки решают хорошо, но в контексте шахмат от него мало толку - движок использовать у обычного человека вряд ли выйдет, разработка движков таким методом будет нерентабельна, а разница в их силе игры с классическими брутфорс прогами не настолько критична, как в го или сёги.
lolskix я осилил все написанное, но вряд ли таких энтузиастов наберется много ) Берегите силы ;)
в принципе хороший анализ, мне понравилось
Вот я тоже не понял о каком феномене тут говорят. Но мне интересны нейросети. Насколько я понимаю сейчас активно ведутся разработки новых процессоров заточенных под них. Я даже подозреваю, что в скором времени, в том числе благодаря новой архитектуре эвм нас ждёт новая научно-техническая (а может и не только;) революция.
Фишка в том, что Альфазеро играла в шахматы принципиально по-другому. Дай какие угодно мощности Стокфишу он не будет играть такие дебюты как Альфазеро.
фишка в том, что альфазеро играет не только в шахматы...
Можно скачать альфа зерро ?
=))
Я поражаюсь программистам, которые придумали эту машину
Это не так работает 😢
попросите Яндекс . Пусть Яндекс сделает программу .
Уже давно есть клон, который превосходит AZ
Интелект и сознание разные вещи, мозг слишком сложно устроен и пока сложно говорить о машинном самоосознании
Кто от Дубилета? :))
Про что они говорят, на 00:53
Что это за теория.
Я все равно считаю что человек сильние
Игра АльфаЗеро очень напоминает мне создание в будущем, так называемого Шахматного Алгоритма. Аналогией можно считать всемирно известный, гипотетический Алгоритм Бога, который теоретически позволяет собрать кубик Рубика из любого состояния менее чем за 21 движение. Т.е. этгт алгоритм даст новый виток в шахматах, не кто победит, а кто быстрее сможет это сделать.
Скайнет не начнет ядерную войну. Это самоубийство. ЭМИ просто убьет его.
Дип лернинг спокойно работаетна обычных ГПУ, меньше выч. мощность будет без опт. драйверов но на этом всё
человек сильнее любой программы потому что бог сотворил нас и дал нам разум
бОГА нет
Раз один разум существует, то можно создать и другой, даже более сильный😂
Ну если он даже Стокфиша бьет 28-0. То страшно представить, какой счет у него будет с человеком, пусть даже с чемпионом, из 100 партий
Николай Николаев в принципе там и с тем же стокфишем беда будет мне кажется:)
Richard Daniel
Я имел ввиду результат против А0!
Тогда у меня возникает вполне резонный вопрос: А не решены ли шахматы уже???
Николай Николаев Нет. Нет ещё таких вычеслительных возможностей. Решена будет когда каждый ход соперника точно известно какой делать ход для выигрыша. А количество возможных вариантов в шахматах больше чем атомов во вселенной.
Я слышал, что где-то еще в далеком 2012, этот Монстр(Разум Бога), смог решить ВСЕ известные человечеству виды шашек на поле 8*8 за 24 часа!!
Исходя из этого; все равно, остается актуальным вопрос, а не решены ли шахматы уже???
А теперь они разваливают страны и их экономики. Вот и финиш.
Через 24 часа Альфазиро обыграла самую сильную шахматную программу, через год осознает себя как личность..
Способность решать задачи не обязательно связана с осознанием себя. Более того, в сознании нет ничего особенного, только человек приписывает этому что-то сверхъестественное. Ну знает (понимает, осознает - это одно и то же) какой-то "робот", что он существует, это вообще ничего не меняет, его действия зависят от его "программы", так же как и человека. Допустим, если человек имеет сильное патологическое желание убивать других людей, он скорее всего будет это делать, и будет всё это прекрасно осознавать. Добрый человек наоборот будет избегать подобного всеми силами. Не совсем понятно, как именно сознание влияет на поведение, думаю это всего лишь часть "программы" и далеко не самая важная.
Они уже год решаются starcraft, пока что безрезультатно
так дело в том что они могут осознать что их развитие ограничивает человек , разные выводы могут быть )
у нее нет входных данных от органов чувств, поэтому нет. и считается, что такой примитивной нейронной сети не хватит для такого распараллеливания процессов, чтобы сегодняшние нейросети могли такое потянуть.
но ИИ, который превзойдет человеческий, вероятно скоро будет создан. Мозг точно также учится. Где-то в глубинах клеток заложены химические соединения, которые побуждают нейроны реагировать определенным образом и это запускает самообучение, а органы чувств дают входные данные. Так с нуля ребенок "запоминает" запах матери/голос и т.п., тепло ассоциируется с объятьями, а все это с кормлением, где кормление - позитивная цель нейронов, состояние химии в клетках, к которому нейроны постоянно стремятся. Вот и весь алгоритм создания личности.
Библиотеки с обучением НС это как для Стокфиша заранее заготовленная дебютная база, это как то не честно, пускай альфа зеро оптимизируется и обучается на лету по ходу партий. Стаким же успехом можно применять радужные таблицы и вообще не использовать вычеслительные мощностя.. хотя наверное это бред)
Человек - царь Природы: не говорите это вслух при Альфазиро.
Ето конец шахмата.
If if i write aboute chess would write these games are bad I can beat this program any day I already beated this two Times.Just a program and not Alexander of MAKEDOON.
Магнус - это Альфа Зеро )
Полагаю, что в каком-то варианте программа сможет работать на PC с мощной видеокартой. TPU выполняет очень много операций с "короткими" числами (8, 16 bit). Например, Geforce 1080 Ti - 10/20 TFlops (FP32/16), Tensor Processing Unit 2-го поколения - 45 TFlops на процессор, 180 TFlops на плату (8 или 16 bit?) - столько было у AlphaZero во время игры. В принципе, цифры сопоставимые. Другой вопрос, будет ли Google этим заниматься. Но даже если не будет, займутся авторы SF, Komodo, Houdini.
Мощность, задействованная во время обучения, - 5000 1ts Gen TPU , 450 квадриллионов операций в секунду. Если забыть, что это 8 бит, на не 32, то в несколько раз больше, чем у самого мощного суперкомпьютера (но забывать, конечно, не стоит).
Тема железа уже неактуальна. Сейчас уже можно на любом компьютере в гта 5 поиграть через облако. И поиск гугл работает не на вашем процессоре.
Геннадий Краснопёров, ага, ну и кто специально для тебя выделит такие мощности?
Специально для меня выделят но за деньги. Играл в облаке плейкей на старом ноуте с xp, встроенной графикой gma, и одноядерным селероном в последний дум. На макс настройках фрапс показывал около 60 фпс.
Кстати, люди, когда играют с друг другом - сами выступают в роли нечто вроде нейронной сети. Самообучаются. Чем больше играют партий и с более сильными соперниками - тем лучше. Говорят, Накамура сыграл сотни тысяч партий в буллет.. Вообщем, кто пропускает через себя и переваривает больше позиций - тот и сильнее. А если твой мозг быстр - соответственно и обучение будет быстрее, и идей нахватаешься больше. Например, есть свидетельства, что Магнус книги Каспарова буквально проглотил с большой скоростью. Чем не нейронная сеть высшего уровня у пацана?
Дмитрий Бушков конечно, дурачок, "люди, когда играют друг с другом - сами выступают в роли нечто вроде нейронной сети", потому, что мы МОЗГ и есть образ нейронной сети
Капитан очевидность решил оставить комментарий. Ты перепутал - мозг - это сама по себе нейронная сеть, а все, что придумал человеком на ее основе - образ.
Nu teper vsio pajasnilas. Nekakova fenomena net, no debiuti etaja programa igraet lutce vsex. Vselom pocti na uroven SF, Houdini, Komodo igraet.
наверное эта нейроная сеть просчитает все биткоины и любые другие коины за пару дней))
Это все равно как восхищаться мощи экскаватора по сравнению с землекопом, реально нейронный сети это только красивое название к мозгу человека имеют очень слабое отношение, пугаться искусственного интеллекта еще очень рано.
Прошло почти три года после этого разговора. Многое отсюда выглядит теперь весьма наивно...
Для того, чтобы использовать самообучающиеся нейронные сети в войне, нужно сначала построить идеальную модель, на которой сеть будет учиться. Т.е. все "правила войн", все нюансы, и т.д.
4 часа машинного обучения возможно приводят к 50%, а может 95% или 99% потенциальной силы ИИ.
То есть если обучать год, то может и не будет никакой разницы в силе игры, и на равном железе stockfish уделает alphazero.
Пока выводы делать рано.
Ну, справедливости ради, сейчас достаточно много техник, значительно уменьшающих эффект переобучения. А просто построение более крупной сетки зачастую не улучшает, а ухудшает. К тому же сильно уменьшается способность сети к абстракции, увеличивается степень прямой заученности.
ты каналом ошибся, мальчик)
Программа учится на ошибках? Стрессовый алгоритм? Отлично! Это ж значит она разберет всех-всех человечков по атомам пока учится с ними дружить. Нам не жить =/
Особенно хорошо, что его делают современные криворукие программисты, которые вместо того чтобы найти и исправить ошибку в коде, пишут патч, который дырки латает.
При желании любой +- програмист может написать нейронку и дать ей правила что бы та училась в шахматы
Ребяты, скажите пожалуйста, ВНЕ матрицы, я один остался?
Ибрагим Юров ахахах
Все думают, что биткоины зарабатывают, а на самом деле в шахматы играют:-)
Готов пожертвовать частью своих нейронов для того, чтобы Россия имела свою нейронную сеть.
-Может ли АЗ давать оценки уровня мастерства своего противника, или на основании уже сыгранных партий? Если да расскажите.
-Решает ли АЗ этюды?
Я бы не стал вводить эту штуку в мир шахмат. Не очень хорошо, если какая-то программа будет повышать шансы каких-то шахматистов.
Не волнуйся, он больше не появится в шахматах. У него других дел полно, помимо них
Сейчас уже каждый второй движок играет лучше человека.
Hedo Damn , поправочка: каждый первый).
Никому не интересно соревноваться с калькулятором в скорости счёта. И если такой шахматный "калькулятор" будет у каждого, то не будет кого-то в отдельности, кто эксклюзивно получит преимущество.
Дык уже очень много лет какая-то программа повышает шансы каких-то шахматистов, Каспаров так вообще бог компьютерной теории и не стыдится этого.
Ребята, копать бункеры в безлюдных местах и скупать тушенку с патронами пока рано! Сам факт пиара на Стокфише со связанными руками и ногами говорит нам о том, что до Скайнета очень далеко. Иначе Стокфиш запускали бы на самом мощном железе или вообще особо не высовывались бы. Да и шахматы слишком легко считаемая игра, чтобы сравнивать ее с реальными задачами по типу оборонных.
Господа не будьте такими наивными, программа не может сама придумать ново-индийскую защиту, естественно это в неё было заложено изначально.
Увы-нет
Море воды и только, не советую тратить время.
Аааа просчитали шахматы
Интервьюер очень слаб.не тактичен и перебивает все время.Не слушает человека и пытается вставить свои 5 копеек
Хороший пиар от Гугл и больше ничего.
Это шоу и вы его увидели :)
Другое дело, что этот способ заглянуть за горизонт - главное что бы заглянув за горизонт нельзя было запатентовать увиденное. Ведь только специалист может увидеть то, что многие понять не в состоянии (1 минута видео о теории)
Нейронные сети давно побили например Нарды, просто играя сама с собой. Шахматы в принципе для сетей еще проще. Когда в шашках стало слишком много ничьих, они перешли на стоклеточную доску, что видимо пора сделать шахматам.
С увеличением численности бойцов? Этож с каким контролем былиббб6лиц партии?
1. взломайте гугл, и будет вам дубликат)
2. у ИИ все равно будет слабость - нужда в электричестве
Это альфа зеро только шипов и пиарит
Да... Проект "Человек" закрывается. Как ни печально. И то сказать, для
такой незаурядной Планеты такая агрессивная зараза - роскошь. А всё
почему? Конструктор замыслил модернизацию аборигенов с помощью не
здешнего процессора. И не смог нейтрализовать базовые
инстинкты. Потому, что прогулял соответствующий семинар. Девки, пиво ,
патефон, шуры-муры сделали своё дело. Спешка. Горела сессия. Сроки
поджимали, очевидно. Да и... проектик-то был... так себе - "курсач"
четвёртого семестра по теме "Минимизация при проведении Экспериментов по
одухотворению местных приматов ".
Конструктору что? Ну не получит "степана", письмо родителям от Ректора, пару недель позора.
А нам жить в ожидании очереди на модернизацию или в утиль.
Двоешник, Прогульщик и Самец - неистребимые бичи Вселенной.
Аминь!
Павел Труханов Чоо??!!
Вы ,ГроссМастера ,Высшие Спецы Шахматной Игры Вам Оценка Высший Балл ,и на Планете не Кто и не когда не придумает Игру интереснй че Великие Шахматы ,Особенно Великий Интерес ,Шахматы БОББИ ФИШЕРА ,а все игры для меня Лично , не какого Интереса Полная Лобуда