Как стать автором
Обновить

Комментарии 20

Прыжок через потенциальный барьер, в отсеченное пространство ходов.

Выйграв в шахматы в каком нибуть детском приложении, я возьму реванш за поражение людей в шахматах? Смогу ли заявить что поторопились с заявлением о превосходстве машин в шахматах?

А то победил то он не АльфаГо

Причём нашли слабость с помощью другого ИИ.

"Как уточняет Ars Technika, победить Пелрину помогла другая компьютерная программа, которая исследовала одну из лучших систем для игры в го KataGo и нашла у неё «слабое место». AI-помощницу разработала и обучила калифорнийская исследовательская компания FAR AI: её ПО сыграло более 1 млн игр против KataGo и обнаружило «слепую зону»."

ИИ посредством человека обыграл другой ИИ.

Топ мира из ПО не считая АльфаЗеро. Который намного лучше

Откуда вы это взяли? Да, обученная сутки AlphaZero обгоняет трехдневную AlphaGoZero 20b (по тестам DeepMind). Однако AlphaGoZero 40b тоже обгоняет AlphaGoZero 20b, причем значительно.

KataGo, в свою очередь, обгоняет AlphaGoZero 40b. Тоже значительно. Нет оснований считать AlphaZero самой сильной. Если у вас какие-то другие данные, дайте их, пожалуйста. Но мне кажется, вы просто путаете или застряли в 2017-м году.

Да вся статья какая то брехня. Не человек обыграл, а другой ИИ; победил не альфаго, а другую программу; гениальный отвлекающий маневр - так вроде любой игрок на пару уровней выше начинающего что то подобное делает, это же почти основы игры в го.

Потом еще и окажется что он на raspberry pi запускал эту KataGo, чтобы поиск в глубину был послабее.

Не человек обыграл, а другой ИИ.

Другой ИИ обыграл, да. Но тактика ИИ вполне пригодна для использования человеком, как оказалось. И человек с её помощью обыграл.

гениальный отвлекающий маневр - так вроде любой игрок на пару уровней
выше начинающего что то подобное делает, это же почти основы игры в го.

В статье описано весьма абстрактно. Но "что-то подобное" возникает очень редко в обычных играх. Вероятно, именно поэтому у ИИ и оказалось слепое пятно - таких ситуаций попросту не было или они были, но в недостаточном количестве для обучения.

Сама тактика концептуально простая - построить живую группу внутри группы противника, а потом окружить группу противника. ИИ считает, что его большая окружающая группа живёт, когда на самом деле она мертва.

Не, я про другое. Вы ведется с соперником борьбу за какой то участок. В какой то момент вы прикидываетесь, что бросили борьбу на этом участке и начали занимать какую то другую область. У соперника есть выбор - закрепить за собой эту зону, создав нечто стабильное, но при этом позволить вам развиться на другой, возможно более крупной территории. Или же вступить в борьбу на другом участке, но с риском что на стабильном учатске остались места, которые можно занять при помощи правила "Ко". В этом и наибольшая сложность игры в го, имхо - выбор в чем проиграть, а в чем выиграть.

что AI-системы на самом деле не могут «думать», они выдают только то, чему их учили, поэтому часто делают вещи, которые кажутся людям невероятно глупыми.

Только планирование, планирование и оценка. При помощи триллионов синапсов.

KataGo запускается на машине пользователя и её рейтинг крайне сильно зависит от железа (от глубины поиска). Если железа достаточно, то рейтинг значительно выше AlphaGo Zero (2065 vs 1330). Рейтинг взял с реддита по ссылке выше.

Если же это обычный ноутбук, то можно выставить 100 playouts вместо 100 тыс или миллиона, что бы не ждать вечность следующего хода. Она всё равно обыграет любого любителя, но, конечно, будет иногда ошибаться.

Насколько я знаю, на данный момент KataGo – самая сильная программа для игры в го из доступных в мире. Силу игры AlphaGo невозможно определить, так как с ней не только невозможно сыграть (Deepmind не давали к ней доступа), но даже опубликованных материалов недостаточно, чтобы достоверно построить нейросеть "по мотивам". Все оценки её рейтинга с того же реддита "very rough and debatable approximation".

А ещё за 7 лет вычислительные мощности для тренировки нейросетей шагнули настолько далеко вперёд, что маловероятно, что современный топ слабее AlphaGo.

А ещё за 7 лет вычислительные мощности для тренировки нейросетей шагнули настолько далеко вперёд, что маловероятно, что современный топ слабее AlphaGo.

Ну это вы преувеличиваете. Во-первых, AlphaGo работала на специальных процессорах TPU, которые были намного мощнее видеокарт задач с нейросетями. Во-вторых, сейчас не нулевые, и мощность уже давно не растет так стремительно.

Судя по тестам между 1080ti / 2080ti / 3090 / 4090 производительность в обучении нейронок вырастает примерно в два раза в новых поколениях.

Мне кажется, последней символической планкой для игровых ИИ должна стать "весовая категория" в виде энергопотребления 20 ватт - столько потребляет человеческий мозг.

Нейронные сети класса AlphaGo или KataGo играют сильнее профессионалов при одном плейауте на ход, то есть только на оценочной функции, без перебора вариантов. Предел по мощности в 20 ватт при этом, очевидно, соблюдается.

Так себе метрика — человеческий мозг живет не только на ваттах, он потребляет витамины и минеральные вечещства, так как это биологический орган. А железо потребляет только энергию.

В этом и есть сила человеческого интеллекта - использовать все доступные средства для победы. KataGo вот не додумался привлечь кого-то на помощь.

Выглядит так, что человеку уже бесполезно играть против ИИ. Это как с калькулятором соревноваться кто быстрее посчитает.

Было бы интересно посмотреть на соревнования вроде человек + ИИ vs человек + ИИ, игра бы вышла на новый уровень.

Зарегистрируйтесь на Хабре , чтобы оставить комментарий

Другие новости

Истории