АльфаЗеро и Толстый Фриц. Нейросети.
10 Дек 2019 16:23 #93
Хайдук wrote:
конечный результат расчёта, но начать (!) с них расчётом нельзя, в заметном отличии от понимания
Человеческое понимание от рассчёта imho неотделимо. Гроссы считают кучу мелкой тактики даже не отдавая себе отчёт в этом. Их мозг просто так натаскан на поиск тактики многими годами упражнений, что делает это сам автоматом. Они конечно могут говорить что они не считают вообще ни на ход, но это просто значит, что это не требует усилий для них.
Странно, что в компьютерных шахматах кто-то пытается отделить счёт от понимания.
АльфаЗеро и Толстый Фриц. Нейросети.
10 Дек 2019 16:30 #95
Vladimirovich wrote:
На основе понимания Моисеича
Которое не на голом месте основано, а на pattern recognition за счет самообучения. Вот и альфа вероятности генерит на основе мотивов, которые ейная CNN научилась выхватывать.
АльфаЗеро и Толстый Фриц. Нейросети.
10 Дек 2019 17:03 #102
PP wrote:
Страно было бы не отделять. Без оценочной функции куда заведет весь этот счёт?
Никуда не привел бы, потому что счет от оценки неотделим. Выделение оценочной функции у человеков это либо свойство начинающих либо делается в дидактических целях. У квалифицированных шахматунов она привязана к рассчёту (вместе с выделением ходов-кандидатов стоящих рассмотрения) и неотделима от него. Любой форсаж как только он кончается, оценкой завершается интуитивно, и чем сильнее шахматун, тем она у него чаще работает внутри форсажа в том числе. Нет никакого разделения.
АльфаЗеро и Толстый Фриц. Нейросети.
10 Дек 2019 17:19 #103
Ruslan73 wrote:
Человеческое понимание от рассчёта imho неотделимо. Гроссы считают кучу мелкой тактики даже не отдавая себе отчёт в этом. Их мозг просто так натаскан на поиск тактики многими годами упражнений, что делает это сам автоматом. Они конечно могут говорить что они не считают вообще ни на ход, но это просто значит, что это не требует усилий для них.
Странно, что в компьютерных шахматах кто-то пытается отделить счёт от понимания.
никто не пытается отделить, конечно, сочетание одного с другим это вопрос множественных конкретных реализаций, включая множество башек гроссов; однако гроссы наверняка начинают с оценки птичьего полёта, если нужно что-то проверить вызывают счёт, снова воспаривают к птичьему пониманию, дабы оценить результаты счёта и бросить их, если понимание не одОбрит и т.д. попеременно чередуются понимание со счётом
АльфаЗеро и Толстый Фриц. Нейросети.
10 Дек 2019 17:25 #104
PP wrote:
Неа. Они запоминают как и таблицы
Точно также создают вероятности, корректируя количество шариков
И нейросетка корректирует и запоминает у себя в виде весов и порогов нейронов.
Система просто сложнее, больше возможностей...
А по сути та же матрица.
Обучили и натравили на бедную воблу триллионы и квадриллионы спичечных коробков
АльфаЗеро и Толстый Фриц. Нейросети.
10 Дек 2019 18:05 #108
Хайдук wrote:
вопрос множественных конкретных реализаций, включая множество башек гроссов;
Какой еще вопрос? Кто кому какие вопросы задает? Мне все больше кажется, что это все совершено бессмысленное занятие, не имеющее никакой практической пользы. Не вижу никаких практических применений этому.
Шаманство типа ботвинниковского "вот научим компьютер играть в шахматы и сразу поймем как управлять экономикой".
Специалист по искусственному интеллекту:
-- ТЕРМОС! Самое великое изобретение человека!
-- Наливаем холодную воду, выливаем --опять холодная.
-- Hаливаем горячую, выливаем -- опять горячая. Так?
-- Hу?
-- А ОТКУДА ЖЕ ОH ЗHАЕТ?
Игра человека в шахматы смысл имеет. Игра компа - глупость и баловство imho.
АльфаЗеро и Толстый Фриц. Нейросети.
10 Дек 2019 19:17 #109
Ruslan73 wrote:
Какой еще вопрос? Кто кому какие вопросы задает? Мне все больше кажется, что это все совершено бессмысленное занятие, не имеющее никакой практической пользы. Не вижу никаких практических применений этому.
упряжка понимания со счётом в шахматах пользы действительно не имеет, но на рабочей кляче этой могучая пара разминается намыливаясь на поиски лекарств, пилюль и материалов, на диагностику всяких болезней, а также на вмешивание в ... выборы горе-демократов как пиндосов
Ruslan73 wrote:
Игра человека в шахматы смысл имеет. Игра компа - глупость и баловство imho.
АльфаЗеро и Толстый Фриц. Нейросети.
10 Дек 2019 19:24 #110
Хайдук wrote:
на поиски лекарств, пилюль и материалов, на диагностику всяких болезней, а также на вмешивание в ... выборы горе-демократов как пиндосов
Какая связь пошаговой средневековой военной игры деревянными солдатиками с зашкаливающей стоимостью солдатика-монарха с этими областями?
чем первая лучше второй?
Развлечение, эстетическое удовольствие, повод для совместных путешествий, контекст для общения и социальных связей людей разных возрастов, культур, социальных групп, ментальное противоборство с возможностью самосовершенствования почти без ограничения в возрасте, профилактика деменции, тренировка памяти и логики в игровой незанудной форме.
АльфаЗеро и Толстый Фриц. Нейросети.
10 Дек 2019 19:32 #112
Хайдук wrote:
связи нет, но оттачиваются методы и умения.
С чего решили, что эти методы пригодятся больше, чем на Го или сёги? Го сложнее например.
Или игры в Варкрафт какой-то например? Или Sim City например.
АльфаЗеро и Толстый Фриц. Нейросети.
10 Дек 2019 19:44 #113
видимо, одни и те же методы машинного обучения применили к этим трём играм и быстро получили ошеломляющие результаты; тяперича обучают ИИ ... квантовой механике, дабы замахнулся на биохимию белков и генов
АльфаЗеро и Толстый Фриц. Нейросети.
10 Дек 2019 19:55 #115
Vladimirovich wrote:
Не могли бы Вы пояснить Вашу мысль...
Я как-то не вижу в коробках следов overfittingа....
Насколько я помню пример с коробками, там просто находится путем полного перебора и запоминается выигрышная стратегия. Так вот когда мы решаем задачу машинного обучения (сети частный случай), то одна из проблем это слишком большое количество свободных параметров, которое может привести к тому, что в какой то момент модель может просто "запомнить" примеры приведенные в процессе обучения. Такая модель естественно не будет обобщаться на новые примеры, которые модель не видела в процессе обучения. Поэтому в сетях и в альфе в частности используют так называемую регуляризацию и прочие примочки, чтобы этого избежать. Поэтому сеть стремиться уменьшить размерность задачи и вычленить общие принципы, а не запомнить все на свете как таблица Налимова, которая будет бесполезна если ей показать позицию которой в ней нет.
АльфаЗеро и Толстый Фриц. Нейросети.
10 Дек 2019 20:03 #116
PP wrote:
Насколько я помню пример с коробками, там просто находится путем полного перебора и запоминается выигрышная стратегия.
Вовсе нет.
Это самая первобытная нейросеть
Выигрыш дает + в коробок для хода, проигрыш -
И так много раз... То же самое - игра с собой фактически
Так обучается система. PP wrote:
Так вот когда мы решаем задачу машинного обучения (сети частный случай), то одна из проблем это слишком большое количество свободных параметров, которое может привести к тому, что в какой то момент модель может просто "запомнить" примеры приведенные в процессе обучения.
АльфаЗеро и Толстый Фриц. Нейросети.
10 Дек 2019 20:04 #117
Ruslan73 wrote:
Никуда не привел бы, потому что счет от оценки неотделим.
Вы досчитываете позицию до победного конца или все таки в какой то момент счет заканчиваете? Возникают вопросы 1) как шахматист принимает решение в какой момент оборвать счет 2) как шахматист выбирает между двумя ходами кандидатами. Я сильно подозреваю, что нейроны, которые отвечают за эти задачи получают сигнал от других нейронов, которые что то там насчитали и потом уже принимается решение. По крайней мере такую гипотезу исключить нельзя. Другое дело, что возможно человеку не даются ощущения, позволяющие отделить одного от другого. В альфе разделение очевидно - за понимание отвечает сеть, за счет монтекарла