edu.robogeek.ru

все об обучении робототехнике

prom.robogeek.ru

все о промышленной робототехнике

Основное меню
Категории новостей

Искусственный интеллект: вторая жизнь древней игры

Игра Го всегда была одной из немногих, в которой компьютер играл слабее человека. Всё изменилось в марте 2016 года, когда программа AlphaGo, созданная на базе нейронных сетей, победила корейца Ли Седоля, одного из величайших игроков современности.

Прошло уже почти 3 года. Были сыграны тысячи тренировочных партий, по результатам которых вопрос о том, кто сильнее – человек или машина, был окончательно снят с повестки дня. Александр Динерштейн – 7-кратный чемпион Европы - сыграл в Го с нейросетью на Восточном Экономическом Форуме и рассказал, как ИИ вдохнул новую жизнь в древнюю игру.

Го - это сложно

Разработка компьютерных алгоритмов для игры в Го десятки лет оставалась нереализуемой из-за астрономического числа вариантов ходов. Победить в Го не поможет математика – нужна стратегия. Ведь в отличие от шахмат, нет четкой цели игры: нужно получить большую часть территории игровой доски, а представление об этой «большей части» является субъективным. Шахматы – сравнительно простая, короткая и хорошо изученная игра. Здесь, хорошо потренировавшись с машиной, можно выиграть партию уже в дебюте, выучив первые 30 ходов актуального варианта. В Го же средняя партия длится 250 ходов. Тут бесполезно зазубривать дебюты. эту игру надо понимать.

Нет в Го и концепции иерархии, все камни имеют равную ценность: камень, стоявший на позиции короля, уже через десять ходов может быть пожертвован как ничего не стоящая фигура. Еще один фактор – «созидательность» игры. Позиция в Го конструируется и усложняется с каждым ходом.

Однажды шахматисты провели эксперимент, включив в обычный турнир компьютерную программу. Эта идея вызвала ярость многих участников, некоторые из них даже грозили бойкотом турнира – и это понятно. Шахматные программы получают перевес над людьми за счет использования дебютной базы. В Го же современные программы обучаются с нуля, играя сами с собой. И мастера Го понимают, что находятся с ними в равных условиях.

Нейросеть в помощь

Первые программы, играющие в Го, появились в начале 80-х. С годами они становились всё сильнее, но прогресс шел медленно, и до появления AlphaGo профессионалы могли дать сильнейшим программам 3-4 камня форы. По шахматным меркам это сравнимо с форой в коня или слона.

Интересно, что схватки нейросетей с Го помогли этой супер-интеллектуальной игре стать популярнее. Факты говорят за себя: во время матча Ли Седоля с AlphaGo почти 100 тысяч человек посетили русскоязычную страницу Го в Википедии, это почти в 5 раз больше среднемесячной посещаемости. О матче рассказали все ведущие СМИ, вышел документальный фильм. Ко всеобщему разочарованию, подразделение Google Deep Mind закрыла проект, но джин уже был выпущен из бутылки. На смену AlphaGo пришли программы-аналоги: китайские Golaxy и Fineart, бельгийская Leela Zero, японская Deep Zen Go, ELF OpenGo от программистов из команды Facebook и другие.

Искусственный интеллект действительно помог сделать игру в Го по-настоящему популярной и в нашей стране. В России открываются новые детские секции, крупный российский бизнес становится спонсорами турниров (например, компании Polymetal и «Сибур»), в Го начали играть российские политики и главы регионов, а в 2020 году во Владивостоке пройдет Чемпионат мира по игре в Го – впервые за пределами Азии.

Го 2.0

Нейросети поменяли и стратегию игры. Программы начали делать ходы, которые всегда считались плохими. А некоторые стандартные дебюты, которые игроки считали правильными и регулярно применяли, компьютеры оценивают как недопустимые. «Сыграл по учебнику? Можешь смело сдаваться!», – как бы говорят они людям.

Некоторые эксперты утверждают, что скоро профессиональные игроки в Го будут не нужны, книги можно выкидывать на помойку, а уроки у топ-мастеров брать бессмысленно. Но на самом деле ИИ, конечно, не в состоянии занять место людей. Партии выдающихся игроков в Го точно также изучают поклонники игры, машины не заменили человека. Разве что теперь перед началом игры игроков просят отключить мобильные телефоны.

Софт вместо стажировки

Раньше для того, чтобы стать сильнее в Го, было просто необходимо отправляться на стажировку в Японию, Корею или Китай. Сейчас же можно просто скачать программу. И если AlphaGo играла на железе в миллионы долларов, то сейчас для того, чтобы обыграть чемпиона мира, достаточно иметь дешевый смартфон. С увеличением доступности таких программ многие ожидают увидеть эффект из мира шахмат, где мастера сильнейшей в мире советской шахматной школы начали уступать мастерам из нешахматных стран, таких как Норвегия или Китай.

К примеру, в 1936 году состоялась партия в Го по телеграфу между Феликсом Дюбаллом (Германия), в то время сильнейшим мастером Го в Европе, и Хатоямой Итиро, министром культуры Японии. Феликс эту партию проиграл. Это говорит о том, что уровень сильнейших мастеров Европы еще совсем недавно был ничтожно низок и не шёл в сравнение ни только с профессионалами из Японии, но и с любителями, для которых Го – это всего лишь хобби. Да, с тех пор мастера России и Европы стали играть сильнее, но турнирные победы над азиатскими профессионалами можно по-прежнему пересчитать на пальцах.

Ли Хёк, один из сильнейших мастеров Го Европы, как-то сказал: «Я не верю, что кто-либо из европейцев сможет попасть в мировую элиту Го в ближайшие 50 лет. Одной программой здесь не обойтись. Нужна массовость, которая хромает». Похоже, это действительно так. Для того, чтобы вырастить настоящий талант, нужно научить играть в Го сотни тысяч детей. И только тогда можно ожидать появление гения, который сможет на равных бороться с сильнейшими азиатами.

На самом деле это не такой длинный путь. К примеру, Чо Хунхен, один из сильнейших мастеров Кореи 20-го века, научился играть в Го в 4 года, а в 9 смог пройти отборочный турнир на получение первого профессионального дана.

Нейросети и программы на их основе делают обучение простым, как никогда раньше. Благодаря им Го обретает новую популярность и «второе рождение» за пределами Азии.

Автор: Александр Динерштейн – 7-кратный чемпион Европы по игре в Го

Теги: ИИ, го

Комментарии

(0) Добавить комментарий


Ищите команду разработчиков? Не можете найти робота для своих нужд? Пишите нам!

Для обратной связи укажите ваш E-mail, он будет доступен только администратору. Так вы сможете оперативно узнать, когда ответ на ваш вопрос будет опубликован

Новые комментарии

Новый домашний робот Vector будет самостоятельнее предшественников (+видео)
Гость
19.08.2019
12:08:18
Интересно как на него будут реагировать домашние питомцы и наоборот❓