Да? Может и ученую степень по физике имеете, как у меня?
Ученой степени не имею, но задачки в свое время решал лучше многих даже по физтеховским меркам, да и КМ у меня вел Аллилуев, а он был действительно хорошим специалистом.
Vladimirovich wrote:
Судя по Вашим воплям, Ваша идея только в том, чтобы мне возразить, доведя все до абсурда и придираясь по мелочам
Вы совсем каким то раздражительным стали. Хамите. Как можно вести с таким оппонентом научную беседу? Может у Вас ученая степень и есть, а вот умения признавать ошибки нет. Если Вы не видите, что у Вас даже элементарного закона сохранения нет, а все равно с Хамильтонианом лезете, значит выпоротъ надо тех кто эту научную степень Вам дал.
Если Вы не видите, что у Вас даже элементарного закона сохранения нет, а все равно с Хамильтонианом лезете, значит выпоротъ надо тех кто эту научную степень Вам дал.
О Майн Готт...
Ясно же было сказано, что аналогия очень абстрактная и условная...
Тем более, что сохранение имеет место только для консервативных систем, а шахматы таковой не являются
Кто только Вас учил
Ясно же было сказано, что аналогия очень абстрактная и условная...
Я же сразу так и написал, идея красивая и достойная философа.
Vladimirovich wrote:
Тем более, что сохранение имеет место только для консервативных систем, а шахматы таковой не являются
Ну давайте выписывайте свое уравнение Шредингера с Хамлетонианом, а мы будем посмотреть. Не Вы ли в пределе пытались получить уравнение Гамильтона Якоби классической системы?
Vladimirovich wrote:
Кто только Вас учил
Я уже написал выше, а вот кто учил Вас не знаю. Вы хоть теорминимум Ландау сдавали?
Ну давайте выписывайте свое уравнение Шредингера с Хамлетонианом, а мы будем посмотреть.
Ну здрасте... Ну и где Ваше абстрактное мышление?
Собссно, изначальная идея была только в предельном переходе от вероятностей исхода к точному знанию\расчету
А Вы так прямо уже и уравнение хотите
Онлайн-турниры по шахматам становятся популярнее во время мировой пандемии коронавируса. Об этом ТАСС заявил 12-й чемпион мира по шахматам Анатолий Карпов.
Благотворительный онлайн-турнир по шахматам "Сборная - России", вырученные средства от которого пойдут на помощь медицинским сотрудникам в борьбе с пандемией коронавируса, состоится с 12 по 14 мая.
"В это время [самоизоляции] онлайн-шахматы набирают популярность, особенно блиц. Проводится все больше онлайн-турниров, и это хорошо, - сказал Карпов. - Помимо благотворительных целей, они позволяют выражать солидарность с теми, кто дома. Я и сам в эти выходные провел онлайн-турнир для детей, и посещаемость была рекордная".
"Но все равно, мы все ждем окончания [пандемии] и возобновления турниров. Реальные шахматы не заменит ничто", - добавил собеседник агентства.
Весь призовой фонд будет распределен между регионами в одинаковом размере, без учета занятых мест их представителей.
Правильно! В какой ещё игре можно с места на место короля притянуть за уши корону,
погладить вороного коня по гриве и почувствовать острые бивни слона.
То есть, видимо нейросеть еще можно усилить логикой.
PP wrote:
Это интересная идея, но не факт, что на практике логика поможет усилить сеть, зато может скорее всего улучшить поиск по дереву.
не думаю, логикой равномерно/справедливо случайный Монте Карло можно только ухудшить предрассудками/bias-ом о том, какие ходы/партии быстренько разыграть в порядке счёта и поиска зевков
Собссно, изначальная идея была только в предельном переходе от вероятностей исхода к точному знанию\расчету
Так в том то и дело, что никакого предельного перехода нет. Предельный переход был бы если бы Вы могли указать, как изменяя какой то параметр сети мы получаем таблицу, а так это все философские рассуждения на тему.
Так в том то и дело, что никакого предельного перехода нет. Предельный переход был бы если бы Вы могли указать, как изменяя какой то параметр сети мы получаем таблицу, а так это все философские рассуждения на тему.
"Жили-были мыши и все их обижали. Как-то пошли они к мудрому филину и говорят:
— Мудрый филин, помоги советом. Все нас обижают, коты разные, совы.
Что нам делать?
Филин подумал и говорит:
— А вы станьте ёжиками. У ёжиков иголки, их никто не обижает.
Мыши обрадовались и побежали домой. Но по дороге одна мышка сказала:
— Как же мы станем ёжиками? — и все побежали обратно, чтобы задать этот вопрос мудрому филину.
Прибежав, они спросили:
— Мудрый филин, а как же мы станем ёжиками?
И ответил филин:
— Ребята, вы меня ерундой не грузите. Я не тактик, я стратег" (с)
Но вообще, если абстрагироваться хоть немного и рассматривать базы данных как черные ящики, то сходство очевидно
И странно, что Вы, ув.РР, этого не хотите видеть.
На вход подается позиция, на выходе мы имеем вероятности результата для ходов.
Для Налимова, по сравнению с нейросеткой, они вырождаются в 1 для одного лишь из трех значений 1,1\2,0
Что в архитектуре данных осуществляет предельный переход, нас волновать не должно. Человек вообще может не знать, что внутри
А внешнее поведение есть предельный переход в чистом виде
Но вообще, если абстрагироваться хоть немного и рассматривать человеческий мозг как черный ящик, то сходство с нейросеткой очевидно. И странно, что Вы, ув. Владимирович, этого не хотите видеть.
На вход подается позиция, на выходе мы имеем оценку позиции и оценку ходов кандидатов. В отличие от Налимова, и человек и нейросетка достигают хорошей аппроксимации в пространстве низкой размерности, то есть умеют выделять существенные детали из бесконечномерного хаоса шахматных позиций.
В отличие от Налимова, и человек и нейросетка достигают хорошей аппроксимации в пространстве низкой размерности, то есть умеют выделять существенные детали из бесконечномерного хаоса шахматных позиций.
Скажем для позиций с малым числом фигур, как король и слон против короля, таблицы и нейросетка выдадут совершенно идентичные распределения результатов. 0,1,0.
Ибо даже кооператив не сможет результат 1\2 изменить.
Понятно, что с усложнением позиции, строго дискретные распределения вероятностей начнут у нейросетки расплываться.
Но мы не знаем, насколько существенные детали выделяются нейросеткой.
Мы не знаем, какой объем данных наколбасили 5000 TPU.
Наверняка эта база включает не точные позиции, а куски мозаики.
Скажем тут очень мало важно, как стоят другие фигуры при ходе белых, лишь бы не на большой диагонали, не били на h6 и белые не под шахом.
5rk1/5p1p/6p1/8/6N1/8/1B6/8 w - - 0 1
Но я и говорю, что мы имеем предельный переход. От совершенно точных позиций к мозаике.
Но это не есть понимание. Это просто опыт и знание более абстрактного порядка, не более.
Для чистого эксперимента надо урезать Альфу до счета монтекарлой лишь человеческого количества позиций, скажем десятков или сотен.
И тогда мы бы посмотрели, какая она Сухов (с)
И меня терзают смутные сомнения, что человек ее выдерет в одну кассу с ее "пониманием"
таблицы и нейросетка выдадут совершенно идентичные распределения результатов. 0,1,0
Это врядли. Зависит от формы активационной функции, но чтобы строго 1 получить нужны какие то бесконечные коэффициенты. Не забывайте, что сеть ничего не считает, даже мат в один ход. Она конечно выхватит из позиции, что король черных в коробочке, и что есть дыры по черным полям, и шахи возможны итд Может в принципе, что то очень близкое выдать, типа 0.001, 0.998, 0.001. Vladimirovich wrote:
Мы не знаем, какой объем данных наколбасили 5000 TPU.
Наверняка эта база включает не точные позиции, а куски мозаики.
В статье указали, какое количество партий сама с собой она наколбасила. Vladimirovich wrote:
Для чистого эксперимента надо урезать Альфу до счета монтекарлой лишь человеческого количества позиций, скажем десятков или сотен.
Я же дал ссылку на какую то кустарную сетку, с монте карлой, которая смотрит всего 30 позиций в секунду. Рейтинг на личесс 2400. У альфы сетка явно сильнее, наверное на 2600 играла бы с замедлением. Там кстати в статье на сколько помню, альфу замедляли и она все равно воблу обыгрывала.
"...У меня есть такая странная теория: я считаю, что слишком глубоко понимать шахматы не надо. Это контрпродуктивно. Надо просто понимать игру чуть-чуть лучше, чем твой соперник, вот и всё. Кроме того, понимание шахмат еще не является гарантией успеха - нужно иметь еще очень много других качеств. Но когда слишком глубоко начинаешь понимать какую-то позицию, часто почему-то хуже её играешь. Это очень сложная материя..."
Это врядли. Зависит от формы активационной функции, но чтобы строго 1 получить нужны какие то бесконечные коэффициенты.
Ну я же говорю, при указанном соотношении сил просто физически нельзя получить другого результата, чем 1\2 PP wrote:
В статье указали, какое количество партий сама с собой она наколбасила.
Training Games 44 million
Т.е. позиций X 40 - итого около миллиарда. Это покрывает множество типичных позиций почти наверняка
По сравнению с этим знания человека, даже гроссмейстера это просто мизер Vladimirovich wrote:
Я же дал ссылку на какую то кустарную сетку, которая смотрит всего 30 позиций в секунду. Рейтинг на личесс 2400.
Сорри, я ее пропустил. Ну 2400 это мастер ФИДЕ где-то. Вот и ответ
Ну я же говорю, при указанном соотношении сил просто физически нельзя получить другого результата, чем 1\2
Но это только монте карла может эмпирически установить, а сеть откуда может это знать. Она чисто позицию будет оценивать без счета. Врядли просто глядя на позицию можно на 100% быть в чем то уверенным, ну и чисто математически, активационная функция точно 0 или 1 быть равна не может при конечных коэффициентах.
Это покрывает множество типичных позиций почти наверняка
А откуда им взяться этим типичным позициям? Она ведь сама с собой играла и в начале просто случайно фигуры двигала практически. Получается, что сама смогла найти эти типичные позиции, на основе которых можно построить понимание и оценку.
Но это только монте карла может эмпирически установить, а сеть откуда может это знать.
Ну монтекарла и обучает сеть, формирует в итоге результат, пороги и веса. Нет?
Понятно, что имея 100 ничей в позиции, мы не можем все равно формально поставить 100% 1\2, но это мизерная погрешность.
А откуда им взяться этим типичным позициям? Она ведь сама с собой играла и в начале просто случайно фигуры двигала практически. Получается, что сама смогла найти эти типичные позиции, на основе которых можно построить понимание и оценку.
Да вполне по тем же путям, что и таблицы, только архитектура данных другая.
Таблицы начинают с конца, от мата и строят графы до всех возможных других.
Притом, что огромное количество их искусственны и не нужны практически
Сетка находит куски мозаики с матом в один ход как выше наверняка, ну а дальше строит другие.
Вполне возможно, что она данные укладывает и совсем неизвестным нам образом, но что гадать на кофейной гуще?
Факт, что мы не имеем ни одного до сих пор примера выделенных ей признаков позиции, о которых Вы изволите толковать.
Понятно, что имея 100 ничей в позиции, мы не можем все равно формально поставить 100% 1\2, но это мизерная погрешность.
Мизерная погрешность относится, к эмпирической вероятности, которую оценивает монте карла, а сети надо найти такую функцию, которая правильно бы оценивала любую позицию, а не только ту, которую проверила монте карла, иначе будет overfitting.
Сетка находит куски мозаики с матом в один ход как выше наверняка, ну а дальше строит другие.
Но сеть ведь свои партии начинает с начальной позиции и число возможных позиций практически бесконечно, надо как то научиться получать эти самые типовые позиции. Vladimirovich wrote:
Факт, что мы не имеем ни одного до сих пор примера выделенных ей признаков позиции, о которых Вы изволите толковать.
Ну в принципе есть возможность построить сеть самому и попробовать проинтерпретировать, что делает каждый слой итд. Разработчики наверняка что то такое и делают. Подождем и они еще напишут интерпретатор, который будет на на человечьем обьяснять глубину понимания сети.
