-
S8 фев 16Небольшой комментарий от диванного эксперта:
- в отличие от шахматной победы Deep Blue, это совсем другая история. Deep Blue был основан на очень глубоком дереве ветвлений и на крутой оценочной функции (оценка позиций), которая создавалась по советам Каспарова. Программа выигравшая Го — нейронная сеть. Разница? Нейронная сеть — чёрный ящик. Она даёт ответ, но не даёт объяснений. Если Deep Blue мог подробно расписать почему и зачем он делает каждый ход — с прогнозом игры и точной оценкой почему новая позиция по его мнению (по мнению оценочной фунцкии) лучше старой. Это может дать новые идеи шахматной науке и теории. Нейронная сеть играющая в Го — это просто набор коэффициентов связей нейронов. Понять, почему она поступает так а не иначе — практически невозможно.
- Нейронная сеть играющая в Го на первом этапе обучалась игре по архиву игр людей. На втором этапе она была продублирована и играла сама с собой. Очень и очень много игр. Нейронные сети пока учатся очень медленно. Если человек может выйти на неплохой уровень игры сыграв пару тысяч игр, нейронной сети нужны миллиарды игр. Миллиардов игр в архивах нет, поэтому хитрость была в том, чтобы заставить её играть саму с собой и чтобы железо могло работать настолько быстро, чтобы эти игры не заняли десятилетия.
- Это победа над человеком, но не победа над игрой — т.е. с точки зрения математиков и теоретиков игры никаких прорывов сделано не было. Игра как была плохо понимаемой и плохо описываемой математически — так и осталась.
- Единственное, что доказали этой победой — что у нас есть технология, способная натренировать не очень большую (по сравнению с мозгом) сеть на выполнение конкретной задачи лучше человека. Интересно, сколько нейронов участвует в игре в Го у лучших мастеров? И сколько содержалось в этой игре? Важно ещё понимать, что мастер Го сыграл за свою жизнь от силы 10^5 игр, а эта сеть — на 4 порядка больше.
- Ещё один важный момент — вполне вероятно, что за счёт способности к более быстрому обучению, человек эксперт в Го сможет начать переигрывать эту сеть после 100-150 проигрышей. Да, потом сеть можно будет опять дотренировать и она опять начнёт выигрывать, но всё же... -
-
-
6 фев 16Кстати, тебе нужно было сообразить забить в поисковик
"алгоритм го"
до того как ты запостил статью, а не после того, как ты это вычитал из комментов к своему посту
еще интересная тема к размышлению
golang.org
-
-
-
BOLT_M12 АВТОР6 фев 16Это победа, которой раньше не было. Но это свершившийся факт. И это был лишь вопрос времени. И как то странно выдумывать отмазки. И победа компьютера в Го, не значит, что он умнее. Это значит, что он (компьютер) обыграл человека. И не более. А то, так можно сказать и об автомобилях. Что они не ездят быстрее, чем бегает человек, потому что созданы человеком и под капотом у них сотни лошадей. Но факт остается фактом. Машина ездит быстрее.-
6 фев 16Сравнение с автомобилем неуместно.
Если в программу заложены какие-то сложные паттерны, которые уже ранее использовались другими людьми, то это паттерны именно этих людей. А нейронные сети так и тренируют, насколько я знаю.
Интересно было бы, если бы был единой алгоритм, основанный на формальных правилах игры и n число приемом равное число приемов, которые знает реальный игрок.
А то это получается равносильно соревнованию человека со словарем в знании иностранных слов...
Т.е. победа ценности не представляет, только для самого широкого круга общественности.-
BOLT_M12 АВТОР6 фев 16Отчего же не уместно? Есть КОНКРЕТНАЯ задача. Есть соревнование. Есть условия этого соревнования, которые НЕ НАРУШАЛИСЬ. Есть победитель. Все честно.
Реальный игрок, тоже обучается на примерах и книжках. Если он, конечно, серьезный игрок. Это не статья о том, каким должен быть идеальный ИИ, а о том, что компьютер ВПЕРВЫЕ обыграл чемпиона в го. Сам Fan Hui, никаких отговорок для себя не находит. Он просто признает поражение. Из интервью с ним:
Какова была ваша реакция, когда вы проиграли?
Я был очень удивлен. Люди Deepmind сказал мне: "Вы знаете, это исторический момент?". Я первый профессиональный игрок в мире, который проиграл машине. Я чувствуюудивление и стыд: ребята будут смеяться надо мной, когда они узнают об этом! Она очень хорошо играет. Она раздавила меня. Я был удивлен ее уровнем.
Как играет AlphaGo ?
Я не чувствую, что я играл с компьютером вообще. Она играет, как человек. Обычно вы можете сказать вы играете против компьютера, потому что программа делает странные ходы. С AlphaGo, не было таких ходов, только нормальные ходы. Это невероятно. Она оказывала сильное давления на меня. Мы, люди, у нас много опыта, но и много недостатков тоже: мы не всегда стабильна. Программа не имеет этого психологичесого изъяна. В конце концов, я потерял уверенность в игре против нее. Это привело к катастрофическим последствиям. Она не имеет этой проблемы.
reddit.com-
6 фев 16Я Вам написал про сравнение со словарем.
Программа, накаченная миллионами моделей и игрок, который знает правила, знает ряд техник, которые измеряются максимум сотнями.
Смысла нет не только в победе, его особенно нет даже в игре. Вдобавок программ пользуется образцами других игроков, сотен игроков.
Что имеем?
Фактически один живой индивид играет против сотен тысяч неживых.
Если вообще ничего не знать о нейронных сетях, то это будет казаться невероятным.
Но если немного вникнуть, хотя бы в ту же сеть Хопфилда, для примера, то все немного встанет на свои места... и магия торжества этой победы рассеется.-
BOLT_M12 АВТОР6 фев 16А я вам пишу, что это был не конкурс на лучшую программу ИИ. На приближение ИИ к разуму человека. Это был вполне унитарный турнир, в котором РАНЬШЕ всегда побеждал игрок-профессионал. Компьютер — человек. Но случилось то, что случилось. Причем, играй они по интернету, возможно Fan Hui и не понял бы, что играет с компьютером. А это, согласитесь, достижение программистов.
Программа для игры в Го и не должна обладать интеллектом человека. Желательно, конечно, но не обязательно. Во всяком случаи сегодня. Как и простой калькулятор не должен уметь чистить картошку, а автомобиль ловить рыбу. Но может быть когда то... в далеком будущем... Можно, конечно и помечтать и побрюзжать... Однако, сегодня, имеем то, что имеем. Узкие задачи, с которыми, порою, компьютер справляется лучше человека. И это тоже достижение. Хотя бы по тому, что раньше компьютеру это было не по силам. В любом виде. Хоть в сетях Хопфилда, хоть методами Монте-Карло или еще какими. Можно только поздравить программистов.
-
-
-
-
-
Сделано с
NoNaMe