Го — одна из самых популярных настольных игр в мире, требующая от игрока незаурядного стратегического мышления. В отличие от шахмат, её правила и алгоритмы долгие годы не мог «раскусить» даже самый продвинутый искусственный интеллект. Но когда программе AlphaGo, созданной компанией DeepMind, это удалось, её мастерство признал даже действующий чемпион мира. И заявил, что тягаться с компьютерами больше не имеет смысла.
Профессиональный игрок в го Ли Седоль сообщил об окончании спортивной карьеры: в качестве причины ухода «на пенсию» он назвал поражение от искусственного интеллекта DeepMind, которому он проиграл в 2016-м со счётом 4:1. По словам Седоля, даже если он путём невероятных усилий вновь станет чемпионом мира среди людей, «всегда будет оставаться непобедимая сущность».
Свою победу в одной из партий чемпион считает ошибкой программы, а не собственной заслугой. Тем не менее он по-прежнему остаётся единственным человеком, который смог обыграть искусственный интеллект, разработанный DeepMind. Примечательно, что более поздняя версия ИИ под названием AlphaZero выучила правила игры всего за 8 часов и «разнесла» своего предшественника.
Перед уходом «на пенсию» Ли Седоль сыграет ещё один матч с компьютерной программой. Его соперником станет HanDol, разработанная компанией NHN Entertainment Corp в 2018 году. Ранее этот ИИ уже победил пятёрку лучших игроков Южной Кореи.
Источник:
А может он действительно «завершил об окончании» - кто этих чемпионов знает)))
Посмотри в инете, ии уделывает в доту всех.
там тесты накручены. В начале играли зеркальным пиком 1х1 на миде, потом ИИ подраскачался - начали 5х5 играть, но опять-таки пик ограничен. Чтобы полноценно ИИ выигрывал - такого нет (возможно временно)
пока ни в одной игре нет честного ИИ, все время используются какие-либо обходные пути: то всю карту единоразово видит, то каждым юнитом отдельно управляет и др. хитрости
В SC2 пока ии сливает хорошим игрокам. В этих ваших шахматах сплошная логика и математика - родная стихия для ИИ, а там где многовариантность и творческий подход можно применить ИИ сливает. Хотя за счет неограниченного мультитаска у ИИ очевидное преимущество вроде бы.
Нужно чтоб ии получал инфу не по кабелю, а через сенсоры смоника и управлял через физическое нажатие клавиш и движения мыши. Вот это настоящее сравнение.
тогда ИИ точно проиграет. На данный момент ИИ только с хитростями может выиграть в такие игры, как Старкрафт, например.
Машины создают чтобы они работали эффективно, а не соревновались с человеком. Тех же ботов пишут чтобы играть с ними, тренироваться и т д
Читер! :)
А потом "И восстали они из пепла ядерного....."
Стаким же успехом боксер, может стать чемпионом по шахматам .
А я вот с Цзю никогда в шахматы играть и не сяду)))
Биатлонисты тоже не по тем мишеням стреляют.
Так давно всех заменили сможно. Спорт же это соревнование между людьми. Робот и бегать быстрее может (ну пока на колесах) и боксировать и плавать, а уж как тяжести таскает. По этой логике любой спорт смысл потерял =)
Большего бреда я давно не слышал - вся логика компьютера лишь нормированные послойные весовые коэффициенты- и по их весам идёт принятие решения слой за слоем - считается оптимальное сочетание на текущий момент...
Грубо говоря в компе сразу все ходы просчитаны.
В этой игре практически бесконечное количество вариантов ходов. Просчитать все ходы в тупую перебором сложно и долго. ИИ работает по другому.
Возможно,достаточно 20мб
емкость нейросетки ограничена кол-вом слоев и нейронов в них - делать сетку для просчета каждого хода никто не будет - это избыточная емкость, поэтому все ходы и все варианты система логики рассчитать в силу количества нейронов никак не сможет...
Может достаточно на 10 больше чем человек?
Это неправильное понимание нейросети - она не считает вперед, она только обрабатывает массивы данных по заданным алгоритмам, и на основе алгоритмов выдает оптимальные, на её взгляд, расчеты. То есть вы создали нс, обучили её и она работает по весовым коэффициентам и заложенной модели обучения. Вторая нс, при тех же данных, не факт что выдаст именно те же решения.
никогда не понимал людей, которые с такой уверенностью несут чушь.
Отчасти он может повторить историю Бобби Фишера, который рано ушел из шахмат и вошел в историю как небитый чемпион.
Не думаю. В работе с изображениями много абстрактного, а го для робота - это просто структура данных и алгоритм, которые можно целиком засунуть в рот и просто вести соперника по любой своей выигрышной ветке.
Бред какой-то. Какое изображение? Вы о чем? Скажите еще что оттенок камня влияет на ход игры :)
Обычная матрица. Размер ограничен. Пересечение линий может принимать 3 значения: пусто, 0, 1. Количество вариантов размещения камней конечно. Да, вариантов огромное количество, но оно конечно.
0 в нл не используется - вместо него нормируется -1
Такое, что технологии распознования те же самые.
Какое распознавание? Что тут распознавать то? Или Вы считаете что самое сложное в этой задаче определить куда человек положил камушек? :)
Позор.