20 июня 2019, четверг, 19:25
VK.comFacebookTwitterTelegramInstagramYouTubeЯндекс.Дзен

НОВОСТИ

СТАТЬИ

PRO SCIENCE

МЕДЛЕННОЕ ЧТЕНИЕ

ЛЕКЦИИ

АВТОРЫ

Скоро искусственный интеллект сыграет в го не хуже людей

Разработчики программы Darkfores2 заявляют, что она будет способна превзойти человека в игре го. Это очень амбициозное заявление, так как раньше даже лучшие компьютерные алгоритмы не могли обыгрывать игроков высокого уровня. Создали Darkfores2 специалисты по искусственному интеллекту и машинному обучению Юаньдун Тянь (Facebook AI Research) и Янь Чжу (Ратгерский университет).

Хотя современные системы искусственного интеллекта уже превосходят самых сильных игроков-людей в шахматах и шашках, го остается для программ непокоренной вершиной. Хотя быстродействие компьютера, с которым он перебирает возможные ходы в поисках оптимального, превосходит скорость мышления человека, программа все равно не справляется с анализом всех возможных вариантов. Если в шашках число возможных позиций на доске равно приблизительно 1020, в шахматах 1060, то для го это количество равно 10100, что превосходит количество частиц во Вселенной. Вариантов первого хода в го целых 55 (в шахматах – 20). И если в шахматах с ходом игры число фигур на доске уменьшается, что уменьшает число возможных дальнейших вариантов развития партии, то в го камней на доске становится больше.

Юаньдун Тянь и Янь Чжу для новой го-программы Darkforest использовали не алгоритм, а нейронную сеть, способную к обучению. Они использовали базу данных из 220000 реальных партий в го, на которых нейронная сеть училась играть. Затем для проверки адекватности обучения были проанализированы еще 30000 партий, в которых оценивалось, насколько правильно Darkforest прогнозирует сделанные игроками ходы.

После такого обучения Darkforest уже сумел добиться неплохих результатов в матчах с людьми. Обычно класс игроков в го обозначается при помощи степеней: кю и данов. Начинающие игроки постепенно движутся от низшего тридцатого кю к первому. Затем идут степени для опытных игроков: от первого до девятого дана. Сейчас Darkfores2 играет на уровне первого – второго дана, что значительно лучше других систем, основанных на нейронных сетях, они не поднимаются выше четвертого – пятого кю.

Но проблемой Darkforest было то, что при хорошем глобальном анализе позиции он плохо перебирал варианты на местном уровне, это общее слабое место всех систем на основе нейронных сетей. Системы, основанные на поиске, напротив сильны именно в этом. Разработчики использовали сильные стороны обоих типов, добавив к нейронной сети еще и поисковую программу, которая может анализировать до 16 тысяч позиций в секунду. В результате появился Darkforest2, который играет заметно сильнее, чем Darkforest.

Статью с описанием своей системы разработчики выложили на сайте arXiv.org, а краткий рассказ о ней опубликован в MIT Technology Review.

Обсудите в соцсетях

Система Orphus
«Ангара» Африка Византия Вселенная Гренландия ДНК Иерусалим КГИ Луна МГУ Марс Металлургия Монголия НАСА РБК РВК РГГУ РадиоАстрон Роскосмос Роспатент Росприроднадзор Русал СМИ Сингапур Солнце Юпитер акустика антибиотики античность археология архитектура астероиды астрофизика бактерии бедность библиотеки биомедицина биомеханика бионика биоразнообразие биотехнологии блогосфера викинги вирусы воспитание вулканология гаджеты генетика география геология геофизика геохимия гравитация грибы дельфины демография демократия дети динозавры животные здоровье землетрясение змеи зоопарк зрение изобретения иммунология импорт инновации интернет инфекции ислам исламизм исследования история карикатура картография католицизм кельты кибернетика киты климатология комета кометы компаративистика космос культура лазер лексика лженаука лингвистика льготы мамонты математика материаловедение медицина метеориты микробиология микроорганизмы мифология млекопитающие мозг моллюски музеи насекомые наука нацпроекты неандертальцы нейробиология неолит обезьяны общество онкология открытия палеолит палеонтология память папирусы паразиты перевод питание планетология погода политика право приматы психиатрия психоанализ психология психофизиология птицы ракета растения религиоведение рептилии робототехника рыбы сердце смертность сон социология спутники старение старообрядцы стартапы статистика такси технологии тигры топливо торнадо транспорт ураган урбанистика фармакология физика физиология фольклор химия христианство школа экология эпидемии эпидемиология этология язык Древний Египет Западная Африка Латинская Америка НПО «Энергомаш» Нобелевская премия РКК «Энергия» Российская империя Сергиев Посад альтернативная энергетика аутизм биология бозон Хиггса глобальное потепление грипп информационные технологии искусственный интеллект история искусства история цивилизаций исчезающие языки квантовая физика квантовые технологии компьютерная безопасность компьютерные технологии космический мусор криминалистика культурная антропология междисциплинарные исследования местное самоуправление мобильные приложения научный юмор облачные технологии обучение одаренные дети педагогика персональные данные подготовка космонавтов преподавание истории продолжительность жизни происхождение человека русский язык сланцевая революция финансовый рынок черные дыры эволюция эмбриональное развитие этнические конфликты ядерная физика Вольное историческое общество жизнь вне Земли естественные и точные науки НПО им.Лавочкина Центр им.Хруничева История человека. История институтов дело Baring Vostok Протон-М 3D Apple Big data Dragon Facebook Google GPS IBM MERS PRO SCIENCE видео ProScience Театр SpaceX Tesla Motors Wi-Fi

Редакция

Электронная почта: polit@polit.ru
Телефон: +7 929 588 33 89
Яндекс.Метрика
Свидетельство о регистрации средства массовой информации
Эл. № 77-8425 от 1 декабря 2003 года. Выдано министерством
Российской Федерации по делам печати, телерадиовещания и
средств массовой информации. Выходит с 21 февраля 1998 года.
При любом использовании материалов веб-сайта ссылка на Полит.ру обязательна.
При перепечатке в Интернете обязательна гиперссылка polit.ru.
Все права защищены и охраняются законом.
© Полит.ру, 1998–2019.