Карлсен не верит в крепости...
Не верит что играть пьяным плохо, не верит что за появление в шортах его могут выгнать с турнира, не верит норвежской шахматной федерации, не верит в коммунизм.
Поймите правильно... Я могу допустить, что Толстый Фриц или Лила или еще кто видят решение
Также мы видим, что решение видят таблицы, которые по сути являются предельной формой нейросети
Понятно, что это не есть формально нейросеть, но она строится "обучается" по своему алгоритму и также представляет собой в итоге функцию вектор-вектор
Так вот, если решение видят таблицы, то Вы уже никогда не будете в состоянии чисто по внешнему факту - видит, не видит - определить, что это было
Вы получили нейросеть Шредингера
Также мы видим, что решение видят таблицы, которые по сути являются предельной формой нейросети
Понятно, что это не есть формально нейросеть, но она строится "обучается" по своему алгоритму и также представляет собой в итоге функцию вектор-вектор
Ну уж нет, таблица это таблица. Тут полный детерминизм, включая метод построения. Ничего общего с нейросетью и даже монтекарлой таблица не имеет. Но было бы действительно интересно узнать мгновенную оценку данной позиции сетью. То, что монтекарла покажет ничейность более менее очевидно, но вот что сама сеть скажет?
Ну уж нет, таблица это таблица. Тут полный детерминизм, включая метод построения.
Это предельный случай.
Плотности вероятности для ходов вырождены в дельта-функцию
Метод построения конечно другой, я так и сказал.
Проявите немного более абстрактный подход. Дело не в том, как там уложены биты.
Таблица, сетка... Румын, болгарин...
Вы вот опять проигнорировали главное...
А главное в том, что в случаях, когда есть лишь черный ящик, выдающий результаты, Вы уже не в состоянии понять - откуда эти данные взялись.
Прикручены тайком к железяке таблицы или нет.
Весь вопрос лишь в том, насколько своими тренировками (сама с собой или гетеросексуально) нейросетка приблизила свои распределения вероятностей к дельте.
Весь вопрос лишь в том, насколько своими тренировками (сама с собой или гетеросексуально) нейросетка приблизила свои распределения вероятностей к дельте.
Ну точно также можно сказать и о человеческом понимании, насколько точно оно позволяет приблизиться к дельте, таблице, знаниям, ... Вы вот кстати можете сказать какой аргумент у вашей дельта функции? Ближе имхо аналог с компрессией данных, вместо огромной таблицы мы находим гладкую апроксимацию.
Если нейросетка доведет свои вероятности до дельты функции, будет ли Вам какая разница, каким путем это было построено?
Конечно. У вас есть дискретная функция. Есть разница между тупым запоминанием всех ее значений или пониманием, что ее можно аппроксимировать как y=sin(x) и почти ничего не надо запоминать? То то.
Конечно. У вас есть дискретная функция. Есть разница между тупым запоминанием всех ее значений или пониманием, что ее можно аппроксимировать как y=sin(x) и почти ничего не надо запоминать?
Это уже какая-то религия цадиков
Что там может быть аппроксимировано на фоне точных значений?
Даже если глупая нейросетка усвоит Нашу Теорию, она и то не сможет дать точный диагноз позиции
У сети на выходе вероятности результатов, а не ходы.
Если плотность вероятности по всем возможным ходам есть дельта функция с X0=конкретный ход, то это самый точный выход и оценка
С точки зрения математики никакой разницы
Если плотность вероятности по всем возможным ходам есть дельта функция с X0=конкретный ход, то это самый точный выход и оценка
С точки зрения математики никакой разницы
Нет у сети никаких ходов. На входе позиция, на выходе вероятность исхода партии. И вот я хочу конкретно понять, каким Вы тут видите икс на входе дельта функции?
Сама мысль, что эндшпиль можно аппроксимировать чем-то вроде sin(x), говорит лишь о розовых мечтаньицах без всякого понимания
Если бы Вы понимали хоть примерно как работает сеть, то знали бы, что она по сути и находит функциональную аппроксимацию (нелинейную и многмерную), а иначе пришлось бы запоминать все возможные позиции как в таблице, на что никакой памяти и параметров не хватит.
Еще вопрос, что займет больше байт, сами таблицы или их аппроксимация сколько нибудь близкой точности
В сети нужно запомнить только коэффициенты весов для каждого слоя, сущие пустяки и дает очевидно неплохую аппроксимацию раз монтекарле хватает для выбора ходов. Было бы интересно проанализировать эту крепость на FF если он позволяет увидеть оценку чисто сети без эмпирической вероятности.
Нет у сети никаких ходов. На входе позиция, на выходе вероятность исхода партии.
Во первых, что есть у сети, а чего нет, определяется разработчиком оной, а не Вами. И не Вам об этом судить
Во вторых, если мы говорим о конкретно статье разработчиков Альфы...
This neural network takes the board position s as an input and outputs a vector of move probabilities p
Еще раз - берез позицию на вход и выдает вектор вероятностей ХОДОВ
По английски move это ход, если Вы не в курсе.
and a scalar value v estimating the expected outcome z from position s,
Ну и вероятность исхода партии в виде дополнительного скаляра к этому вектору
We represent the policy π(a|s) by a 8 × 8 × 73
stack of planes encoding a probability distribution over 4,672 possible moves.
AlphaZero learns these move probabilities and value estimates
Т.е. есть и слои сетки описывающие possible moves
Соответственно MCTS который юзает сетку The search returns a vector π representing a probability distribution over moves, either proportionally or greedily with respect to the visit counts at the root state. PP wrote:
