Логические игры

История дуэли двух людей, один из которых умирает, и поиски способа создать искусственный интеллект

Марион Тинсли – профессор математики, священник, лучший игрок в шашки в мире – сидел за столом напротив компьютера и умирал.

Тинсли 40 лет удерживал первенство в шашках, и за это время он проиграл людям несколько игр, но никогда не проигрывал матч. Возможно, что ни в одной соревновательной дисциплине не было такого чемпиона, каким был Тинсли в шашках. Но это соревнование было другим – мировой чемпионат между человеком и машиной.

Его оппонентом был "Chinook" («Шинук»), программа, играющая в шашки, созданная Джонатаном Шеффером, человеком с вьющимися волосами, пухлым, занимающим должность профессора Альбертского университета. В тот день он управлял машиной. Благодаря маниакальной работе над «Шинук», она стала очень хорошим игроком. Она не проиграла ни одной игры за последние 125 игр – и с тех пор, когда они близко подошли к победе над Тинсли в 1992 году, Шеффер с командой потратили тысячи часов на улучшение программы.

В марте 2016 года один из сильнейших из людей игроков в го впервые проиграл компьютерной системе, играя без форы. До этого момента лучшем достижением считали выигрыш при 4 камнях форы, а игра на равных была ещё далеко — возможно, где-то в следующем десятилетии. Внезапно на сцене появилась система AlphaGo от британской DeepMind, которая со счётом 4:1 обыграла одного из самых известных игроков последних лет Ли Седоля.

Год назад южнокорейский игрок 9-го профессионального дана проиграл компьютерной системе подразделения Google, и в восприятии многих го перешла в разряд игры, в которую машины играют сильнее лучших из людей. Больше AlphaGo почти никак не «светилась». В апреле этого года DeepMind разразилась объявлением: AlphaGo сыграет с игроком первой строчки рейтингов Кэ Цзе. Сам он сообщал о намерении сыграть против ИИ ещё летом прошлого года, но лишь в этом году была объявлена точная дата матча. DeepMind пообещала, что программа дополнительно сыграет против сразу пяти мастеров.

Игры прошли в запланированные дни, и их результат окончательно показал, что уровень AlphaGo значительно выше человеческого. Та четвёртая игра матча Ли Седоль — AlphaGo, наверное, останется последней победой человека над этим ИИ: по завершении игр разработчики заявили об уходе системы из го.

Мы обсудили с двумя профессиональными игроками уровень этой версии программы, а также будущее отношений человека и систем компьютерного го.

На фото: почти готовые признать поражение пять мастеров го недоумевают — система AlphaGo, их оппонент, начала играть лениво, словно предчувствуя победу.

Пять профессиональных игроков в го не смогли ничего противопоставить натиску AlphaGo

Представители компании DeepMind на днях заявили о том, что игра с Кэ Цзе была последним сражением компьютерной системы AlphaGo с человеком. После победы во всех трех матчах подряд стало понятно, что с компьютером человеку уже не совладать, поэтому для системы играть с другими чемпионами в го просто нет смысла, исход будущих матчей можно считать предрешенным. По словам главы DeepMind Демиса Хассабиса, AlphaGo достигла уже всех возможных высот в го, поэтому время сменить профиль и попробовать себя в новой сфере.

Впервые весь мир услышал о компьютерном игроке в го чуть больше года назад, когда компьютер выиграл со счетом 4:1 у Ли Седоля, одного из чемпионов го. Никто не ожидал такого результата, поскольку эта игра считалась ранее сложной для компьютеров. Здесь огромное количество вариантов выбора хода, гораздо больше, чем в шахматах. По этой причине го считалась прерогативой человека. Но все меняется, компьютеры становятся совершеннее, так что современные программно-аппаратные платформы умеют то, чего не умели компьютеры всего пару-тройку лет назад.

Разбор полетов во время игры от профессионалов

В первой игре матча по го компьютерная система AlphaGo, разработанная сотрудниками DeepMind, победила сильнейшего в мире игрока в го Кэ Цзе. Чемпион из Китая ранее заявлял, что считает возможным переиграть компьютер. Но пока что у него это не получилось сделать. Спустя четыре часа и 15 минут после старта матча 19-летний мастер го был вынужден признать поражение. Сейчас счет 1-0 в пользу компьютера.

Глава компании DeepMind заявил, что сейчас с чемпионом играла обновленная система, архитектура которой была существенно модифицирована. Благодаря этому AlphaGo постоянно учится, причем, в основном, обучение происходит при игре с собой же. Так что от информации по результатам матчей чемпионов-людей система сейчас зависит гораздо меньше. В теории, платформа от DeepMind может обучиться почти всему, далеко не только игре в го.

Джимми Вейтерс (Jimmy Waters) — школьный учитель из города Кноксвилль, Теннесси, США. Обычный человек, который любит читать книги. Прошлым летом ему в руки попал роман «Выкрикивается лот 49» писателя Томаса Пинчона. Это произведение считается одним из ярких примеров постмодернистской литературы.

Книга примечательна и сама по себе. Но, как оказалось, она связана с одним интересным объектом — San Jose Semaphore. Так называется световая инсталляция на верхнем этаже офиса Adobe. Эта инсталляция работает уже более десяти лет, притом известно, что она несет в себе какое-то сообщение, которое, никто не мог разгадать в течение долгого времени. Так вот, книга помогла Вейтерсу разгадать световую криптограмму.

*почти

Бодрый день, дамы и господа. Я наконец решил, что негоже мне сидеть в рид-онли, когда у меня в голове зреет столько полезных и нужных комментариев, и пора получить инвайт. А значит, надо писать пост. О чём? Конечно же, о том, что я люблю и знаю — об играх. Конкретно — о головоломках.

Огромный недостаток головоломки по сравнения с какими-нибудь ММОРПГ — очень малая реиграбельность. Я всегда думал, что технология стирания памяти в «Вечном сиянии чистого разума» использовалась не по назначению. Вместо того, чтобы изжить из воспоминаний какую-то женщину, не лучше ли забыть своё прохождение любимой игры, а потом пройти её заново? К сожалению, пока что это фантастика. Поэтому всё, что я могу — изнывая от ностальгии, в письменной форме вспоминать все эти прекрасные вещи, вернуться к которым мне, увы, не суждено.

Учитывая «одноразовость» головоломок, тем более странно и в чём-то даже преступно, что о замечательнейших представителях этого жанра узнаёшь практически случайно. Мой пост имеет целью исправление этой несправедливости, и я как раз заканчиваю затянувшееся предисловие и перехожу к сути.

Прямо сейчас, пока вы читаете эти строки, в мире происходит удивительное событие — искусственный интеллект побеждает человека в очередной игре. Удивителен не сам факт превосходства машин, а то, что об этом мало пишут. Возможно, в связи с тем, что на этот раз машина состязается не в легендарную игру «го», не в DOOM, лапту или прятки, а в спортивный карточный покер.

Покер часто пренебрежительно называют азартной игрой, выигрыш в которой зависит исключительно от случая, но его на сегодняшний день в законодательном порядке признали официальным видом спорта в целом ряде стран (за исключением России). Самое интересное для нас и машин в том, что в покере выигрышные стратегии можно спрогнозировать при помощи теории вероятности. И самое главное, покер — это игра с неполной информацией, в отличие от шахмат, шашек, нард, где оба игрока видят положение всех фигур на доске. Ранее ИИ не мог победить там, где присутствует элемент неопределенности. Так что же изменилось?

Свою работу «Комбинаторная теория музыки» инженер-программист и музыкант Эндрю Дункан начинает со слов о том, что нет профессий более далеких, чем музыкант и математик — однако, как это ни парадоксально для самих музыкантов и математиков, музыка и ее создание может служить отличным примером работы ряда математических концепций.

В материалах из этой серии мы вспомним некоторые интересные примеры и явления, связывающие музыку, математику (в данном случае — комбинаторику) и даже историю.

В ноябре журнал Quanta озадачил своих читателей вопросами, касающимися составления фигур из одинаковых плоских предметов (таких, как монеты или костяшки домино). В этой статье даны как вопросы, так и подробные ответы на них.

Вопрос 1

В классической задаче построения нависающей фигуры все блоки должны быть однородными, одинаковыми по размеру и форме, и их длина принимается за единицу. На каждом уровне фигуры может быть только один блок. Блоки нельзя соединять или склеивать. Если у вас есть пять таких блоков, на какую максимальную длину может высунуться конец верхнего блока за край стола, на котором они лежат? Можете ли вы вывести формулу для максимального нависания при использовании n блоков?

         — У меня с собой свиток, где записано «Прорицание Вёльвы». Там ясно сказано, как все должно быть…
        Многое уже невозможно изменить, но если Один все-таки схватится с Фенриром, и Тор подоспеет вовремя, чтобы вступить в битву с Ирмугандом, все пойдет как надо. 
 
                                        Макс Фрай

Я уже давно хотел разработать настольную игру, основанную на каком нибудь легендарном событии, а что может быть эпичнее и легендарнее чем сама "Гибель богов"?

В последние годы любители робототехники и просто просвещенные люди могут наблюдать весьма радостную тенденцию продвижения в области инженерных разработок. Технологические решения, которые раньше казались применимы только в масштабах крупного и дорогостоящего производства с каждым днем становятся все более и более доступными.

Сборка кубика Рубика на скорость давно стала своеобразным видом спорта, но в последние годы любители головоломки еще более явно активизировались. Сама же игрушка стала применяться и в робототехнике, в том числе и для того, чтобы продемонстрировать скорость и точность обработки данных и выполнения простых задач роботами. Условия задачи максимально просты: робот в связке с любым доступным ПО и оборудованием должен максимально быстро сложить кубик Рубика 3х3х3 за минимальное число оборотов граней.

Подразделение корпорации Google, которое занимается исследованиями и разработкой в области искусственного интеллекта, объявило о сотрудничестве с компанией Blizzard. Речь идет о совместной работе DeepMind и Blizzard на проектом, который позволяет превратить StarCraft 2 в среду для изучения слабой формы ИИ. В планах компании, в том числе — создание системы, которая смогла бы побеждать чемпионов по StarCraft.

DeepMind ранее разработала систему AlphaGo, которая смогла несколько раз победить чемпиона мира по игре в го. Несколько месяцев назад AlphaGo вышла победителем в сражении с Ли Седолем. Джефф Дин (Jeff Dean), представитель команды исследователей Google, еще до победы AlphaGo заявил о намерении заняться киберспортивными играми.

Как многие из нас хотели быть инженерами-схемотехниками, но не стали ими? Я не говорю о программистах, строителях и прочих специальностях. Многие мечтали паять платы, ходили в радиокружки и курочили домашнюю аппаратуру (получая после этого ремня от отца, само собой) в попытке понять, как она работает? Если не каждый первый, то уверен, многие.

Разработка электроники и даже пайка на коленке имеет достаточно высокий порог вхождения, начиная от прямых рук и заканчивая знанием физики, схемотехники, теории электрических цепей и расходными материалами.

В этой публикации я предлагаю вам познакомиться с новой игрой, вышедшей в ранний доступ в Steam 6 октября этого года. Встречайте, инди-симулятор создания цепей и простых устройств — SHENZHEN I/O.

В Steam игра находится в разделе «симуляторы» и идет с пометками «инди», «логические игры» и «ранний доступ», и все они являются абсолютной правдой.

Хотите озадачить начинающего шахматиста?
Попросите его поставить мат конём и слоном.

Хотите озадачить начинающего программиста?
Попросите его рассчитать мат конём и слоном.



Шахматные задачи будоражат воображение программиста,
именно поэтому для практической демонстрации комбинаторики
я выбрал самую сложную шахматную задачу из цикла «мат одинокому королю».

Вчера в Сеуле в гостинице Four Seasons прошла последняя пятая игра матча го. Каждая из них целую неделю плотно освещалась на Geektimes. В серии кто-то победил, но вряд ли подобное заинтересовало бы посетителя русскоязычного сайта о высоких технологиях и науке, если бы не один факт.

Играл Ли Седоль, обладатель девятого профессионального дана, один из лучших мастеров го в мире. Его оппонентом стала система компьютерного го AlphaGo, разработка Google DeepMind. До начала матча считалось, что ни один продукт не способен обыграть мастера высокого уровня. Но ИИ одержал победу со счётом 4:1.

Интересна скорость, с которой AlphaGo отточила го. Ещё в прошлом октябре системе для показательного матча скормили игрока куда слабее. Спустя пять месяцев она обходит одного из лучших. Похоже, что мы достигли 1997 года в шахматах, когда компьютер впервые обыграл действующего чемпиона в матче. С того момента шахматные программы улучшили навыки до такого уровня, что человек больше не способен выиграть у них в нормальных условиях.

Ожидает ли подобное го? Стоит ли бояться силы искусственного интеллекта? Мне удалось получить комментарии и ответы, которые предоставили вице-президент «Российской федерации го» и президент «Спортивной федерации го Санкт-Петербурга» Максим Подоляк, профессиональные игроки в го и многократные чемпионы Европы Илья Шикшин (первый профессиональный дан) и Александр Динерштейн (третий профессиональный дан).

Прошлые три игры исторического матча выиграл ИИ

Огромный плюс победы человека: мы увидели, как в интерфейсе AlphaGo выглядит признание поражения.

Сегодня прошла четвёртая партия матча Ли Седоль — AlphaGo. Играют известный 33-летний обладатель девятого профессионального дана и система компьютерного го от подразделения DeepMind компании Google. Сегодня Седоль выиграл.

ИИ компании Google оказался сильнее одного из лучших игроков в го

Искусственный интеллект может продемонстрировать своё превосходство над человеком в виде выигрыша в логическую игру. Такие игры делятся на те, в которые ИИ уже играет сильнее лучших из людей, и те, которые ещё не поддались. Сегодня в результате первой из пяти игр азиатская игра го стала на шаг ближе к попаданию в первую категорию.

Хикару Накамура, недавно бросивший вызов компьютеру

Компьютер уже давно обыграл человека в шахматы, сейчас сильнейшие шахматисты не способны выиграть даже у старенького ноутбука. Теперь шахматные движки используются для анализа партий, поиска новых вариантов и игры по переписке.

Если вам интересно, как же устроены шахматные движки — добро пожаловать под кат.

Летом и осенью 2013 в газетах, «Гардиан», «Нью-Йорк Таймс» и «Нью-Йорк Пост», прочитал о пьесе Мэтта Чармана «Машина», рассказывающей о матче Каспаров — Deep Blue. Сейчас Мэтт Чарман прославился как автор (вместе с братьями Коэн) выдвинутого на премию «Оскар» 2016 оригинального сценария фильма Стивена Спилберга «Шпионский мост». Пьеса «Машина» – о драматичной эпической битве человека с гигантским компьютером – ставилась в Нью-Йорке в Park Avenue Armory. Спектакли проходили с 4 по 18 сентября 2013.
К 2013 я уже забыл и счет матча, и как он проходил: сам я не анализировал партии, дебютный репертуар у меня был другой, как теоретик я специализировался по другим началам. Но помнил точно о победе компьютера IBM. Журналисты трубили: Победа искусственного интеллекта над чемпионом мира по шахматам! Машина обыгрывает человека! Компьютер – суперстар! Веха в истории ИИ! Заглянув в Википедию, обнаружил, что матч закончился с перевесом компьютера только в одно очко 3.5-2.5, причем исход матча решился в последней шестой партии. Эта партия и примечания Википедии показались мне странными. Каспаров быстро проиграл, комментаторы Вики поставили три вопроса к его ходам 7…h6? 11...b5? и 16…Сc6?, и какие-то эксперты говорили, что вместо 8… Фe7 надо было сразу брать коня. Неужели чемпион мира сделал четыре ошибки за 18 ходов?

Квинтовый круг тональностей (или квартово-квинтовый круг) – это графическая схема, используемая музыкантами, для визуализации отношений между тональностями. Иными словами, это удобный способ организации двенадцати нот хроматической гаммы.

Впервые квартово-квинтовый круг был описан в книге «Идея грамматики мусикийской» от 1679 года русско-украинского композитора Николая Дилецкого.