Американец Келлин Пелрин обыграл в го AI-систему KataGo. Противостояние, в котором человек победил в 14 играх из 15, привлекло внимание из-за определённого символизма события. 7 лет назад, в 2016 году, проигрыш чемпиона мира Ли Седоля системе AlphaGo в похожем матче был назван вехой в развитии искусственного интеллекта. Тогда казалось, что здесь человек уступил первенство AI-системам навсегда.
10 самых важных вех в развитии ИИ на сегодняшний день
На протяжении своей истории, от первых рассказов Азимова про роботов до AlphaGo, у ИИ были взлёты и падения. Но на самом деле его история только начинается.
Искусственный интеллект пока ещё очень молод. Однако в этой области произошло уже много значимых событий. Некоторые из них привлекли внимание культуры, другие породили взрывную волну, воспринятую только учёными. Вот некоторые ключевые моменты, наиболее сильно повлиявшие на развитие ИИ.
1. Айзек Азимов впервые упомянул "Три закона робототехники" (1942)
Рассказ Азимова "Хоровод" отмечает первое появление в историях этого знаменитого фантаста «трёх законов робототехники»:
Ли Седоль уходит из большого го из-за AlphaGo. Как это понимать?
В понедельник 25 ноября южнокорейский мастер игры го 9 дана Ли Седоль рассказал в интервью, что он больше не будет участвовать в профессиональных соревнованиях. В качестве главной причины для завершения своей спортивной карьеры Седоль называет появление систем компьютерного го, которые играют лучше любого из людей. Даже если стать лучшим, всё равно будет нечто, что никогда не превзойти, говорит Седоль.
За пределами кругов поклонников го Ли Седоль получил известность благодаря играм против системы AlphaGo, разработанной компанией Google DeepMind. Программы по го из-за своих особенностей долгое время не удавалось оптимизировать так, чтобы компьютеры могли обыгрывать людей. В 2016 году британская DeepMind провела матч из пяти партий, в котором один из лучших игроков-людей — Седоль — проиграл до этого малоизвестной программе.
С той игры прошли три года. За это время улучшенная версия AlphaGo обыграла другого человека-чемпиона, DeepMind выпустила несколько научных работ по нейросети и рассказала о системе AlphaZero, а потом, кажется, потеряла любой интерес к проекту. Лишь сейчас Седоль решил оставить го. Есть ли для его решения другие причины?
О развитии систем компьютерного го и причинах поступка Ли Седоля мы поговорили с 7-кратным чемпионом Европы по го, действующим чемпионом России и членом президиума Российской федерации го Александром Динерштейном.
Го: Долгая дорога к боту
but there is often a great deal of difference between theory
and practice in practice.
Yogi Berra
Я слепым вместо глаз вставил звезды и синее небо.
Юрий Шевчук
Тема игровых ботов с самого начала была для меня довольно чувствительной. Используя Dagaz, я научился воссоздавать самые разнообразные игры, но что в них толку, если с тобой никто не играет? Nest позволил разработать сервер, для игры по сети, но до тех пор пока на нём не слишком много народу, боты продолжают оставаться актуальными. Универсальные боты, которые я писал, были медленными и слабыми. К счастью, знакомство с Garbochess позволило переломить ситуацию, по крайней мере в том, что касалось шахматных игр. Признаюсь честно, я никогда не думал, что у меня появится бот для игры в Го…
Го: Дообучаем модель
What will we do with a drunken sailor,
What will we do with a drunken sailor,
Early in the morning?
Drunken Sailor
В прошлый раз мы остановились на том, что модели на основе свёрточных нейросетей, вполне способны подсказывать интересные и неочевидные ходы и, таким образом, могут использоваться как основа для построения бота для игры Го. Напомню, что источником модели послужила вот эта замечательная книга. Для того чтобы двигаться дальше: дообучать модель, просто с ней экспериментировать или вообще полностью переделать и обучить с нуля, требовались вычислительные ресурсы. И они появились…
Как не выстрелить себе в ногу, обрабатывая ошибки в голанге
А пока мы все сидим и ждём выхода Go 2 с его новой схемой обработки ошибок, программы писать надо прямо сейчас. Так что от обработки ошибок никуда не деться.
У меня в руках реальный проприетарный проект, который работает на одной из моих серверных ферм. Всё запущено и крутится на golang от начала и до конца. В этой статье я собрал и описал большое количество вариантов обработки ошибок, с которыми столкнулся в проде.
Итак, поехали.
Облегчаем работу с SQL в go и при этом не отстреливаем себе ноги
Продолжаю серию статей по программированию на Golang, в которой буду рассказывать о том, как упростить себе жизнь. В то же время я уделю достаточно большое количество внимания тому, как при этом не утонуть в бесконечном количестве ненужных делу фреймворков.
От wtf-кода к чистой архитектуре
Материал заботливо подготовлен на основе перевода части книги Go With The Domain, а именно — главы 9 «Чистая архитектура» за авторством Miłosz Smółka.
В этой части говорится о том, как из wtf-кода прийти к чистой архитектуре с помощью сочетания двух идей: разделении портов и адаптеров + ограничении того, как структуры кода ссылаются друг на друга.
Вычислительная сложность некоторых игр и головоломок (часть 1)
Есть несколько причин смотреть на игры как на нечто большее, чем просто на развлечения. Как станет яснее по ходу дела, многие игры основаны на сложных вычислительных задачах, хотя зачастую и с более низким «входным барьером», поскольку они редко требуют наличия формального образования.
Семья Бринов: подробности биографии
Программа Zen обыграла в го профессионального игрока 9 дана с форой в 4 камня
Об ИИ в интеллектуальных играх
Ниже представлен небольшой рассказ о компьютерных алгоритмах, используемых в интеллектуальных играх.
Основы геймдизайна: 20 настольных игр. Часть первая
«Потомок» AlphaGo самостоятельно научился играть в шахматы, сеги и го
DeepMind создает поистине удивительные алгоритмы, которые способны на то, чего не могли достичь машинные системы ранее. В частности, нейросеть AlphaGo смогла обыграть в го лучших игроков мира. По мнению специалистов, сейчас возможности системы возросли настолько, что нет даже смысла пытаться ее победить — результат предопределен.
Тем не менее, компания не останавливается на достигнутом, а продолжает работу. Благодаря исследованиям ее сотрудников на свет появилась улучшенная версия AlphaGo, которая получила название AlphaZero. Как и указано в заголовке, система сама смогла научиться играть сразу в три логических игры — шахматы, сеги и го.
Человек против ИИ в играх: история противостояния
Такие игры, как шашки, шахматы, го, представляют собой сложные задачи, требующие высокого интеллектуального уровня. Разработка ИИ, способного с ними справиться, помогает исследователям понять принципы принятия решений, поиска оптимальных стратегий. Они могут обучать на играх нейросети, чтобы затем использовать их для решения других задач с неполной информацией – как, например, помощь врачу с постановкой диагноза.
В этой статье мы не будем говорить об ИИ-системах, которые отвечают за поведение NPC в играх. Тем более что любую игру человек может пройти, и никакой ИИ этому не мешает, он лишь делает игру более интересной.
Мы вспомним и рассмотрим противостояние искусственного человека и логических игр, а также соревновательных дисциплин в киберспорте.
Управление зависимостями в Go
Одна из основных фич Go это система управления зависимостями. В начале своего пути Go полагался на GOPATH, что иногда вызывало сложности и ограничения для разработчиков. Однако с появлением Go Modules в Go версии 1.11, ситуация изменилась. Go Modules представили более гибкий инструмент для управления зависимостями, позволяя более эффективно управлять библиотеками и их версиями.
Go Modules был введен в Go с версии 1.11 как официальная система управления зависимостями. Она позволяет автоматически загружать зависимости, управлять версиями, и облегчает совместную работу.
AlphaGo Zero совсем на пальцах
19 октября 2017 года команда Deepmind опубликовала в Nature статью, краткая суть которой сводится к тому, что их новая модель AlphaGo Zero не только разгромно обыгрывает прошлые версии сети, но ещё и не требует никакого человеческого участия в процессе тренировки. Естественно, это заявление произвело в AI-коммьюнити эффект разорвавшейся бомбы, и всем тут же стало интересно, за счёт чего удалось добиться такого успеха.
По мотивам материалов, находящихся в открытом доступе, Семён sim0nsays записал отличный стрим:
А для тех, кому проще два раза прочитать, чем один раз увидеть, я сейчас попробую объяснить всё это буквами.
Сразу хочу отметить, что стрим и статья собирались в значительной степени по мотивам дискуссий на closedcircles.com, отсюда и спектр рассмотренных вопросов, и специфическая манера повествования.
Ну, поехали.
Свой гобан
В этой статье, я не буду рассказывать о самой игре, её разновидностях, тактике и стратегии. Я хочу рассказать лишь об одном инструменте, безусловно необходимом для развития каждого начинающего игрока (под катом много картинок).
Жизнь и смерть
но употребление колеса зависит от пустоты между [спицами].
Из глины делают сосуды, но употребление сосудов зависит от пустоты.
Пробивают двери и окна, чтобы сделать дом,
но пользование домом зависит от пустоты в нем.
Вот почему полезность чего-либо имеющегося зависит от пустоты.
Лао Цзы "Дао дэ Цзин"
Камни в Го одинаковы и после установки на доску их нельзя двигать. Кажется, что это простая игра, но это не так. Простые правила ведут к невообразимому разнообразию тактических комбинаций. Проблематика «жизни и смерти» — хорошая тому иллюстрация.