Дык вы сами себя так ставите. Пишете, что понимание - это несущественная фигня. Значит, ваше понимание - несущественная фигня.
Истина нужна. Потому что истина - это не "несущественный субъективный эффект, что нам померещилсо"
несущественная фигня это ваше понимание или скорее «чувство осознания/awareness», что понимаете что-то; такое рефлективное знание или убеждённость в том, что понимаете что-либо, вторично и не нужно оригинальному пониманию чего-либо
Еще раз (в который) надо отметить, что "понимание" не является чем-то совершенно оторванным от реальности, то бишь от расчета ходов.
Множество принципов, входящих в понимание, имеют довольно простое обоснование, а самые базовые могут быть уже просто вычислены современными движками.
Ещё раз (в который) сеть не считает варианты, от слова совсем. Она просто дает практически мгновенно вероятность победы для позиции, что и позволяет монте карле быстро находить позиционные жертвы, которые по мнению гроссмейстеров свидетельствуют о глубочайшем понимании. Вы не проводили глубоких расчетов, когда писали о плохом слоне черных. Это пример знания базового принципа. Люди приобретают такое знание на основе опыта. Сеть продемонстрировала, что тоже приобрела знание этого принципа, и наверняка знание сети гораздо глубже и автоматически включает дополнительные позиционные нюансы. Поэтому она не долго думая находит маневры располагающие фигуры на оптимальных полях, примерно как это делают сильные гроссы.
Но такое "знание" и у стокфиша есть. Он, к примеру, "знает", что сдвоенные ладьи хорошо или открытые линии занимать, или на 2(7) горизонталь ладью ставить. И будет это делать, даже если не видит конкретных вариантов, но "понимая", что в перспективе это поможет.
У АЗ просто более изощренная оценочная функция, поэтому она "знает", что в данном случае слон в углу не очень слаб, и в перспективе он выскочит.
Но такое "знание" и у стокфиша есть. Он, к примеру, "знает", что сдвоенные ладьи хорошо или открытые линии занимать
Это знание основано на эвристиках, которые в него напихали программисты. А у сети это знание приобретенное и значительно более глубокое.onedrey wrote:
У АЗ просто более изощренная оценочная функция, поэтому она "знает", что в данном случае слон в углу не очень слаб, и в перспективе он выскочит.
Что такое АЗ? Если сеть, то да оценочная функция более изощренная, так же как и оценочная функция зашитая у Вас в мозгу, тоже более изощренная и также как Ваша способна к самоулучшению.
Это знание основано на эвристиках, которые в него напихали программисты. А у сети это знание приобретенное и значительно более глубокое
А какая разница? Ну да, в стокфиша запихали программисты, а нейросеть сама "нащупала" с помощью миллионов проб и ошибок, а потом исходя из этого играет. Это ближе к эволюции и выработке инстинктов, чем к пониманию. Суслик прячется в нору не потому, что понимает, что так снизит шансы быть съеденным хищником, а просто другие способы поведения были опробованы и отброшены в процессе эволюции.
Ещё раз (в который) сеть не считает варианты, от слова совсем. Она просто дает практически мгновенно вероятность победы для позиции, что и позволяет монте карле быстро находить позиционные жертвы, которые по мнению гроссмейстеров свидетельствуют о глубочайшем понимании.
Я уже в который раз Вам говорю, что это Ваша иллюзия
Любая оценка позиция, мгновенная, не мгновенная, УЖЕ включает в себя де-факто ближайшие ходы, хоть тушкой хоть чучелом
Эта вероятность постоянно уточняется в процессе обучения, пусть и в играх сама с собой (это не так принципиально) пока машина не будет готова к игре.
А это значит, что последующие события уже учтены в этой самой вероятности.
Если же довести Вашу мысль до предела, то получится, что наилучшим и абсолютным пониманием обладают таблицы Налимова
Которые в позициях с малым количеством фигур выдерут эту драную нейросейтку во все щели и надают ей люлей
наверняка знание сети гораздо глубже и автоматически включает дополнительные позиционные нюансы. Поэтому она не долго думая находит маневры располагающие фигуры на оптимальных полях, примерно как это делают сильные гроссы.
Пока мы видим, что сеть обладает пониманием на уровне второго разряда
За неимением других примеров.
Это, кстати, очень неплохо. У Воблы и этого нет.
В сочетании с мощным процессором это дает большое преимущество
А какая разница? Ну да, в стокфиша запихали программисты, а нейросеть сама "нащупала" с помощью миллионов проб и ошибок... Это ближе к эволюции и выработке инстинктов, чем к пониманию.
как-будто понимание не результат эволюции якобы непонимания суслика...
знания стокфиша статичны и стокфиш не знает когда их применять (если программер не укажет), в то время как нарытые знания Альфы универсальны, гибки, ибо получены органичным, естественным путём именно эволюции
про экспертные системы нашпигованные нашими знаниями уже забыли, нынче комп сам обучается гораздо лучше и даже переплёвывает экспердов во многих областях
Любая оценка позиция, мгновенная, не мгновенная, УЖЕ включает в себя де-факто ближайшие ходы
никто с этим не спорит, конкретная реализация этого мозгом или компом не интересна, но обученная сеть начинает с мгновенным выбором перспективной/вероятной позиции для дальнейшего просчёта, «плохие» позиции вообще не рассматриваются, ибо сеть на них не заточена
интуиция и чутьё рылом (без которых нет, видимо, понимания) ближе к инстинктам или как?
Не. Инстинкты - это врожденные животные поведения. Интуиция - это приобретенное. Если б Карлсена не научили играть в шахматы, у него никакой шахматной интуиции бы не было
Ещё раз (в который) сеть не считает варианты, от слова совсем.
И еще раз об иллюзиях.
Я рассматриваю программу как единое целое - сетка+расчет. Выдергивать одну из компонент бессмысленно
Сама по себе сетка не может включать всех возможных позиций, для этого не хватит пока всех дисков мира.
А значит, всегда есть вероятность, что в конкретной позиции ее навыки дадут сбой, который надо компенсировать расчетом.
Расчет ее монте-карловый (Instead of an alpha-beta search with domain-specific enhancements, AlphaZero uses a generalpurpose Monte-Carlo tree search (MCTS) algorithm.), который сам по себе менее эффективен, чем альфа-бета
Главная заслуга разработчиков в том, что они соединили сетку с монтекарлой (MCTS)
Ибо сетка с альфабетой и "вобла" с монте-карлой слабее, как утверждается.
А вот это сочетание заработало
However, chess programs using traditional MCTS were much weaker than alpha-beta search programs, (4, 24); while alpha-beta programs based on neural networks have previously been unable to compete with faster, handcrafted evaluation functions.
Поэтому совершенно излишне в очередной раз повторять эту мантру. Как устроены сетки, я знаю не хуже Вас