Секрет древней игры го. Почему компьютер до сих пор не обыграл человека?
Компьютерные программы для го разрабатывают уже 45 лет, этой проблеме уделяли почти столько же внимания, сколько и шахматным программам. Первую написал гений теории игр Альфред Зобрист в 1968 году. Она могла обыграть абсолютного новичка, который только что познакомился с правилами (запись первой игры человек-компьютер). Начало казалось оптимистичным. В следующие четыре десятилетия было потрачено огромное количество времени и интеллектуальных усилий, но даже с учётом прогресса в вычислительной мощности программы так и не смогли одолеть даже продвинутого любителя.
Причину можно понять, если сравнить го с шахматами. В начале шахматной партии у белых есть 20 возможных ходов, а у чёрных — 20 возможных вариантов ответа. После первого хода на доске может быть 400 различных позиций. А теперь сравните цифры в го: на доске 19х19 у чёрных есть 361 возможных начальных ходов, а у белых 360 вариантов ответа. Это означает 129 960 возможных комбинаций только после первого раунда.
Так называемый «фактор ветвления» — среднее количество ходов, доступных в каждом раунде — в шахматах составляет 35, в го — 250. Игры с сильным ветвлением затрудняют работу стандартных алгоритмов, использующих правило минимакса для создания дерева возможных комбинаций. Даже с учётом анализа не всех, а только перспективных ветвлений для более глубокого анализа. То, что работает в шашках и шахматах, не работает в го. Выбор перспективных ветвлений в дереве возможных комбинаций го — часто совершенно таинственный процесс. Даже игроки не понимают, как они это делают: «Просто смотришь на доску и знаешь», говорят они.
Опять же, в шахматах почти всегда можно понять, кто выигрывает, хотя бы по числу фигур. В го ситуацию могут толковать только эксперты.
Среднее количество ходов в игре: в шахматах — около 40, в го — 200. Учитывая фактор ветвления и эту статистику, становится понятным бессилие компьютеров.
Логическая настольная игра Го возникла в Древнем Китае по разным оценкам от 2 до 5 тысяч лет назад. На сегодняшний день она является одной из самых распространённых настольных игр в мире, кроме того, Го внесена в пятёрку базовых дисциплин Всемирных интеллектуальных игр. Десятилетиями специалисты по искусственному интеллекту пытались написать компьютерный алгоритм, способный обыграть живого соперника в эту игру, но их попытки так ни к чему и не привели. Эстафетная палочка перешла к компании Facebook, специалисты которой очень серьёзно отнеслись к этому вызову.
Суть игры Го заключается в расставлении двумя игроками чёрных и белых линзообразных камней на игровой доске размером 19 на 19 клеток таким образом, чтобы один из игроков в итоге отгородил камнями своего цвета как можно большую территорию, чем его противник. Благодаря тому, что игровое поле имеет большое количество клеток, количество доступных комбинаций расстановки камней в разы превышает возможности тех же шахмат. Именно огромное количество вариантов расстановки делает проектирование искусственного интеллекта для этой игры невероятно сложным. А вот опытный человек вполне может оценить положение вещей и достаточно легко обыграть компьютер.
«Мы практически уверены в том, что человек во время игры в Го опирается на визуальные образы. Пристальный взгляд на игровое поле позволяет игроку оценить хорошие и плохие варианты следующего хода на интуитивном уровне, — делится своими мыслями технический директор Facebook Майк Шрёпфер. — Поэтому мы взяли за основу один из вариантов уже существующего искусственного интеллекта и прикрутили к нему систему визуального распознавания, чтобы он мог использовать её для оценки паттернов на доске».
Проект разработки ИИ для игры в Го является частью программы Facebook, исследующей процессы глубокого обучения искусственного интеллекта. Инженеры компании верят в то, что копируя образ работы человеческого мозга, им удастся разрешить те проблемы, в которые упирается разработка ИИ в последние годы. Разумеется, все свои разработки компания в первую очередь планирует использовать именно в собственной социальной сети. Например, один из проектов подразумевает поддержку сетью Facebook общения со слабовидящими людьми с помощью обычного разговорного языка. Человек с плохим зрением сможет спросить у системы: что изображено на той или иной фотографии, а искусственный интеллект обработает изображение и даст максимально точный ответ. Ещё одна область применения ИИ – это виртуальный помощник M, о котором мы вам не так давно рассказывали.
Уже при жизни Конфуция, в VI в. до н. э., эта игра считалась одним из "четырех достижений" (вкупе с живописью, музыкой и поэзией), которыми должен владеть всякий способный и уважающий себя ученый муж.
Ну, я в юности карикатуры неплохие рисовал, могу сыграть "Подмосковные вечера" на губной гармошке, и ямб от хорея на слух отличу.Значит, го - это последняя вершина, которую мне надо покорить, чтобы стать совершенномудрым.
Блин, в школьные годы я много и успешно играл на уроках в "крестики-нолики", как мы эту игру называли( где "доской" служил весь тетрадный лист). А сейчас уже два дня пытаюсь победить комп даже не в рэндзю, а хотя бы в гомоку( начиная игру первым), но он бьет меня, как мальчишку. Обидно. Видно, совсем я форму с тех пор потерял.
А в школе я считался гроссмейстером крестиков-ноликов. В течение урока ко мне подсаживался за парту то один, то другой одноклассник - и, бесславно проиграв, уступал место новой жертве. Вот так проходит слава земная.
"Вальдцель же порождает искусное племя играющих", -- гласит старинное речение об этой знаменитой школе. По сравнению с другими касталийскими школами той же ступени, здесь более всего царствовали музы, и если в остальных школах, как правило, преобладала какая-нибудь наука, например, в Койпергейме -- классическая филология, в Порте -- логика Аристотеля и схоластов, в Плаивасте -- математика, то в Вальдцеде, напротив, по традиции господствовала тенденция к универсальности, и соединению братскими уаами науки и искусства, и наивысшим воплощеинем этого была Игра в бисер.
Правда, и адесь, как и во всех других школах, ее не преподавали официально, нигде она не была обязательной дисдиплиной; зато почти все ученики Вальдцеля посвящали ей свое свободное время, к тому же городок Вальдцель был, так сказать, официальной столицей Игры и всех ее учреждений: здесь находилась знаменитая зала, где проводились торжественные Игры, здесь же помещался огромный Архив Игры, здесь же располагалась и резиденция Магистра Игры. Несмотря на то что все эти институты были совершенно самостоятельны и вальдцельская школа никак не была с ними свазаяя, все же дух Игры чувствовался во всей атмосфере городка, в нем всегда витало что-то от священнодействия публичных Игр. Городок и впрямь гордился не только школой, но и Игрой.
Учеников школы жители называли студентами, а обучающихся в школе Игры и их гостей "лузерами" (искаженное "lusores"{2_2_01} )
А вот в нарды что-то все компы, которые я видел в сети, фигово играют. После первой партии уже становится неинтересно - с таким треском они проигрывают. Хотя, может, мне только слабые программы попадались.
Ученые создали компьютерную программу, которая смогла победить профессионального игрока в го. Об этом сообщается на страницах журнала Nature.
Международный коллектив ученых представил программу под названием AlphaGo. Она использует так называемые «сети значений» для оценки положения фигур на доске и «сети правил» для выбора ходов. Эти нейронные сети обучаются игре, анализируя известные партии, а также путем проб и ошибок, играя в одиночку.
AlphaGo обыграла другие программы в 99,8 процента партий, а затем добилась превосходства над европейским чемпионом по игре в го (со счетом пять-ноль), безо всякого гандикапа. Сейчас AlphaGo ждет турнир с профессионалом более высокого уровня — корейцем Ли Седолем (второе место в мире по количеству международных титулов).
А вот в нарды что-то все компы, которые я видел в сети, фигово играют. После первой партии уже становится неинтересно - с таким треском они проигрывают. Хотя, может, мне только слабые программы попадались.
думаю очень давно где-то попадалось, что комп раскусил нарды, backgammon то бишь, они простые и надоедают
Началась прямая трансляция игры программы AlphaGo против корейца Ли Седоля (второе место в мире по количеству международных титулов). Трансляция доступна на YouTube.
В течение недели Ли Седолю предстоит сыграть пять игр против искусственного интеллекта. В случае победы кореец получит миллион долларов. В противном случае деньги будут пожертвованы на благотворительность.
Программа AlphaGo, разработанная принадлежащей Google компанией DeepMind, использует так называемые «сети значений» для оценки положения фигур на доске и «сети правил» для выбора ходов. Эти нейронные сети обучаются игре, анализируя известные партии, а также путем проб и ошибок, играя в одиночку.
AlphaGo обыграла другие программы в 99,8 процента партий, а затем добилась превосходства над европейским чемпионом по игре в го (со счетом пять-ноль), безо всякого гандикапа. Сейчас AlphaGo ждет турнир с профессионалом более высокого уровня.
Программа AlphaGo, созданная компанией Google DeepMind, одержала третью победу в игре в го против корейца Ли Седоля, обладателя 9-го дана и одного из сильнейших игроков в мире. Видео партии размещено на канале YouTube разработчиков.
Это третья из пяти игр турнира, и, поскольку в двух предыдущих сражениях победа также досталась AlphaGo, компьютерный алгоритм является победителем независимо от исхода оставшихся партий.
Гроссмейстер Ли Седоль выиграл первую партию в го у компьютерного алгоритма AlphaGo, который ранее одержал победы в трех поединках, обеспечив себе общий успех. После воскресной партии общий счет стал 3-1
Нет, официального чемпионата по этой игре не проводилось, но на этот раз алгоритм умудрился обставить Кэ Цзе, лучшего в мире игрока в го, на целых пол-очка.
Глава Google Deep Mind Демис Хассабис пояснил, что в этот раз AlphaGo запрограммировали таким образом, чтобы он увеличивал свои шансы на победу уже в начале игры, но настройки программы предполагают и другие варианты работы ИИ. Можно, например, запрограммировать его на увеличение отрыва по очкам.
В ходе состязания Кэ Цзе несколько раз за матч опережал программу, но AlphaGo через некоторое время снова начинал обыгрывать чемпиона, ведь ИИ был изначально запрограммирован на победу. Возможно, именно поэтому разница в счёте получилась совсем небольшая. Если бы программу настроили иначе, она могла бы начать выигрывать дополнительные очки, увеличив к концу игры свои показатели.
Гроссмейстер Александр Морозевич:
Мне посчастливилось увидеть фильм «Камень», разумеется, по рекомендации, ведь я не считаю себя большим поклонником кино. Картина снята в 2013 г. режиссером, всего на месяц пережившим собственную премьеру. На широкий экран он так и не попал, завоевывая аудиторию исключительно в сети.
Из знакомых мне людей фильм не оставил равнодушным никого. Реакции самые разные, начиная от простых: восторга, слез и т.д., до смены учебы в высшем учебном заведении. Я после первого просмотра усилился в Го на 2-3 разряда, обыграв соперников, с которыми до этого не мог бороться на равных. СРАЗУ, понимаете? И если не в этом сила искусства, то в чем? Идеализировать «Камень», конечно, не стоит, но посмотреть рекомендую обязательно, хотя бы для сравнения.
Заинтересовавшиеся без труда найдут и другие фильмы. В европейской и американской индустрии их нет, азиатских, естественно, много. Более попсовый «Ход Бога», различные сериалы — все в той или иной мере раскрывающие культуру Го.
В шахматах у нас все куда печальнее, образ Лужина из нетленного произведения классика незримо кочует из фильма в фильм. И если в исполнении Мягкова («Гроссмейстер» 1972 г.) образ скрашен как прекрасной игрой самого актера, так и реалистичностью того, как он думает во время решающей партии, то в современных блокбастерах "Защита Лужина" и "Жертва пешки" набоковщина и фантазии режиссеров не знают границ.
Думаю, шахматы с их многовековой историей и огромной популярностью в 20-м столетии заслуживают лучшего образа на киноэкране и в сознании миллионов людей, нежели явленным нам, не знаю, как покультурнее — персонажем, погруженным в собственный шахматно-абстрактный мир и неспособным даже в малой степени адекватно взаимодействовать с окружающей его суровой действительностью. Образ Лужина (и шахматиста вообще в сознании обывателя) — неудачный опыт человека по фамилии Набоков. Сами шахматы и их феномен -совсем другое.
Нечего соревноваться с компом. "Лавирование и маневрирование!" - мой девиз. 