Шахматы и будущее человечества

[unchained]

Вы сравнивали грубую силу StockFish'а на обычном писюковом процессоре с методом Монте-Карло на таком же писюковом процессоре?

Проводилось сравнение с тем Монте-Карло, который был явлен "в опубликованных работах", т.е. отнюдь не на писюковом процессоре

[unchained]

Это не играет роли. Я со школьных лет знаю что такое геометрическая прогрессия, с института имею представления о деревьях.
Поднять такую комбинацию движки типа Стокфиша попросту не могут по одной тривиальной причине. Оценка позиции когда становится ясны последствия жертвы и блокировки ферзя оказываются за пределами их перебора. Они рассматривают десятки миллионов позиций, а толку  - ноль, а метод Монте-Карло прошивает глубину и делает ставку на теорвер и берёт такие комбинации, которые обычные программы не возьмут на какое железо их не поставь.

Ну так, никто не спорит, что Монте-Карло эффективнее, но он не фига не "принципиально новый" - нас в институте учили применять его для решения уравнений математической физики. И до нас учили. В чем новизна-то? На самом деле в том, что сделали новые ускорители и носители памяти - вот и все. Тот же "брутфорс", только в профиль.

[unchained]

Как бы в эти нейро сети вставить хотя бы половину моей группы НП? Я тогда по зарплате Газпром и лично ихнего Мюллера пяткой сделаю ... Правда, Горячкина и так справилась, но нервы у меня чуть не лопнули...

Как тонко вы рекламируете подопечную (или просто соотечественницу?) - Зангалосу учиться и учиться

[unchained]

Может кто-нибудь объяснить мне, неучу, как белые выигрывают после лф6!! я подвигал в аквариуме со стоком и не смог. оценка у него не растёт нигде. всё равно нули пишет.

Голову надо хоть иногда самому включать, а не просто работать оператором.
К пешке f7 черные прикованы, пешки c и d продвинуть не могут. Белые тупо приводят в движение пешку g, после чего белый ферзь свободен аки птица. Занавес.
Хотя Админ, вон, уверяет, что ах какая неподъемная жертва для апгрейженной обезьяны человека. А книжка Мацукевича "Принцип ограничения", видимо, мне и многим другим приснилась.

[chessvdk]

Если эту позицию поставить как задачу (когда известно что есть решение) то человек с высокой квалификацией в шахматах его в конце-концов найдёт, а вот в реальной партии фиг-то!

[unchained]

Если эту позицию поставить как задачу (когда известно что есть решение) то человек с высокой квалификацией в шахматах его в конце-концов найдёт, а вот в реальной партии фиг-то!

Вот до чего доводит поклонение И пофиг, что в упомянутом "Принципе ограничения" куча примеров подобного рода практических решений. Пофиг на знаменитую и, как минимум, не более "подъемную" жертву качества в партии Решевский - Петросян. Пофиг на творчество современных шахматистов, где у одного Крамника сколько примеров довольно неочевидных, но оправданных практически жертв (вспомнить хотя бы партию с Харикришной). Тут же искусственный интеллект, нейросети, о-о-о-о-о!

"Да здравствует наука! Да здравствует прогресс! И мудрая политика ЦК КПСС!"(с)

[Sergeev]

Как бы в эти нейро сети вставить хотя бы половину моей группы НП? Я тогда по зарплате Газпром и лично ихнего Мюллера пяткой сделаю ... Правда, Горячкина и так справилась, но нервы у меня чуть не лопнули...

Как тонко вы рекламируете подопечную (или просто соотечественницу?) - Зангалосу учиться и учиться

Вы правы.Всему Салехарду очень повезло с сёстрами Горячкиными. Младшая, когда улыбается, и шахматы не важны   Ещё бы как Свидлер болтать научились, мы бы им на ещё один кроссовер скинулись ... .

[chessvdk]

Если эту позицию поставить как задачу (когда известно что есть решение) то человек с высокой квалификацией в шахматах его в конце-концов найдёт, а вот в реальной партии фиг-то!

Вот до чего доводит поклонение И пофиг, что в упомянутом "Принципе ограничения" куча примеров подобного рода практических решений. Пофиг на знаменитую и, как минимум, не более "подъемную" жертву качества в партии Решевский - Петросян. Пофиг на творчество современных шахматистов, где у одного Крамника сколько примеров довольно неочевидных, но оправданных практически жертв (вспомнить хотя бы партию с Харикришной). Тут же искусственный интеллект, нейросети, о-о-о-о-о!

"Да здравствует наука! Да здравствует прогресс! И мудрая политика ЦК КПСС!"(с)

Ну пусть кто нибудь из этих решивших ни то что с АльфаЗеро а хотя бы со Стокфиш мат сыграет! 

[unchained]

Если эту позицию поставить как задачу (когда известно что есть решение) то человек с высокой квалификацией в шахматах его в конце-концов найдёт, а вот в реальной партии фиг-то!

Вот до чего доводит поклонение И пофиг, что в упомянутом "Принципе ограничения" куча примеров подобного рода практических решений. Пофиг на знаменитую и, как минимум, не более "подъемную" жертву качества в партии Решевский - Петросян. Пофиг на творчество современных шахматистов, где у одного Крамника сколько примеров довольно неочевидных, но оправданных практически жертв (вспомнить хотя бы партию с Харикришной). Тут же искусственный интеллект, нейросети, о-о-о-о-о!

"Да здравствует наука! Да здравствует прогресс! И мудрая политика ЦК КПСС!"(с)

Ну пусть кто нибудь из этих решивших ни то что с АльфаЗеро а хотя бы со Стокфиш мат сыграет! 

Надоело уже повторять, это будет матч в неравных условиях!

Я уже неоднократно говорил: когда играет с человеком "движок" - это как если бы играли два человека в шахматы, но при этом одному из них было бы разрешено регулярно отлучаться в соседний зал, где было бы расставлено много-много досок, на каждой из которых анализировались бы возможные варианты из текущей позиции в партии. Если не лимитировать время такому игроку, то вряд ли кого удивит, что он будет неизменно побеждать. То же самое есть, в сущности, программа с альфа-бета отсечением. Только проге не нужны доски - она позицию в память записывает. Современной проге не требуется "безлимит" по времени - высокая производительность процессоров устраняет эту проблему. Проблему, во многом из-за которой, напомню, беззубо выглядели первые шахматные программы : они тупо не могли далеко посчитать.
Что принципиально другого делает прога с методом поиска Монте-Карло? Ее так называемое обучение - это совсем не то обучение, какое бывает в случае с человеком. По сути, прога играет невероятное число партий сама с собой и строит дерево, аналогичное дереву ECO, с которым хорошо знакомы пользователи ChessBase и ChessAssistant. Вот и прога, после "обучившаяся сама с собой", когда начинает играть, пользуется деревом такого же плана: выбирает ходы в которых за данную сторону в ее дереве записан наиболее успешный результат. Какие же это классические шахматы? Это, в сущности, "просчитали до мата"

[chessvdk]

А ещё в дальнейшем, если будет надо, такие электронные соперники могут сыграть сколько угодно партий и среди них будет полным полно всяких красот и глубин на сколько хочешь шахматных книжек. А люди? Да причём здесь люди...

[unchained]

А ещё в дальнейшем, если будет надо, такие электронные соперники могут сыграть сколько угодно партий и среди них будет полным полно всяких красот и глубин на сколько хочешь шахматных книжек. А люди? Да причём здесь люди...

О этот прекрасный манямирок.

[FIBM]

Это не играет роли. Я со школьных лет знаю что такое геометрическая прогрессия, с института имею представления о деревьях.
Поднять такую комбинацию движки типа Стокфиша попросту не могут по одной тривиальной причине. Оценка позиции когда становится ясны последствия жертвы и блокировки ферзя оказываются за пределами их перебора. Они рассматривают десятки миллионов позиций, а толку  - ноль, а метод Монте-Карло прошивает глубину и делает ставку на теорвер и берёт такие комбинации, которые обычные программы не возьмут на какое железо их не поставь.

Ну так, никто не спорит, что Монте-Карло эффективнее, но он не фига не "принципиально новый" - нас в институте учили применять его для решения уравнений математической физики. И до нас учили. В чем новизна-то? На самом деле в том, что сделали новые ускорители и носители памяти - вот и все. Тот же "брутфорс", только в профиль.

На пару дней оставил форум, и начались "безобразия"
А, если серьезно:
1. для таких типов задач (поиск лучших решений на огромном дереве вариантов) человечество не знает точного алгоритма решения. 2. Таких задач достаточно много (это не только игры на доске, а еще и многие другие прикладные задачи), и этим и вызван интерес к
А0.
3. Для решения таких задач были предложены приближенные методы решения: перебор вариантов на определенную глубину (ПВОГ), Монте-Карло (МК), и другие.
4. Неизвестно в каких ситуациях МК выигрывает, а в каких ПВОГ, так что я бы не стал очень уж много денег ставить на А0 в серьезном матче.
5. Самое выдающееся в результате гугла, это то, что анализ "пары веточек" на дереве достаточен, чтобы получать очень хорошие результаты на других ветках огромного дерева. Обычно это считается прерогативой человека, но как мы видим это не так...

[chessvdk]

Самый выдающийся результат Гугла в играх - отпердоленный в Го Ли Седоль.
А шахматы по сравнению с Го (по вопросам программирования) это как крестики и нолики по сравнению с шахматами.

[etud-otradnoe]

Даже очень хорошо настроенная нейронная сеть обладает одним существенным недостатком - это черный ящик. Типа, как "женский мозг"

Но для шахмат, как и для любой другой игры с четко заданными правилами, - это абсолютная бомба. По сути соединили вычислительную мощь и человеческий подход в одной НС.

[anatoly]

МТС скупает киберспорт
http://m.interfax.ru/610718