Компьютер победил Го-чемпиона

[Ruben]

Munin в сообщении #1109067 писал(а):

Это-то как раз можно было и раньше.

Можно было и раньше, но не тем, кто играл лучше программы. А теперь класс игроков, могущих использовать программу для подготовки, не ограничен.

Цитата:

Проблема в том, что программа не очень-то "объясняет" свои решения, как и любая нейросеть.

Эта же проблема есть и в шахматах. Но это скорее проблема самообучения при помощи программы, а не проблема в оценке позиции. Допустим, в шахматах рассматривается ход, после которого получается позиция, которая оценивается человеком как "неясно" или "игровая" (скажем, у белых лучше развиты фигуры, зато ослаблена пешечная структура возле короля и нет одной пешки) . Ставят компьютеру и он уверенно отдает предпочтение одной из сторон (скажем, 0.3 в пользу "белых" по шкале от 0 до 1). Почему - неясно, но проводится серия "тематических игр", после которых становится понятно, что белыми действительно играть приятнее, и что а черным нужно сделать ряд точных ходов, чтобы выровнять ситуацию. Это я и имел ввиду под "использовать программу для подготовки".

С другой стороны, учиться играть у компьютера в шахматы не получается или невозможно. Как раз обсуждал это со своим другом гроссом (занимались когда-то у одного тренера).

Цитата:

В отличие от переборных программ, которые были доступны и раньше.

Не понял, переборная программа как-то "объясняла" свою оценку ? Если имеется ввиду дерево расчета, то его могут показать и современные программы.

[Munin]

Karan в сообщении #1109075 писал(а):

Насколько я понял, там дерево, к которому привязаны две нейросети - для оценки позиции и для выбора ходов. То есть все-таки просчитанные вариации она показать сможет.

Ну, дерево-то могла показать и любая другая предыдущая программа.

Проблема в го - не вычислить дерево. Это и люди справляются. Проблемы - другого рода.

Karan в сообщении #1109075 писал(а):

Другое дело, если оценка позиций сильно разойдется с оценкой человеком, в этом случае будет непонятно.

Скорей всего, оценка разойдётся не сильно, но именно это повлияет существенно на выбор веток деревьев.

Например, знаменитый ход 13 J17 во второй партии. Скажем, игроки-профессионалы его не играли, потому что считали, что его целесообразнось, скажем, 48 %, против 52 % в пользу продолжения игры на нижней стороне. А программа решила, что целесообразность этого хода, скажем, 51 %, а нижняя сторона - 49 %. (Числа с потолка.) Это небольшое расхождение, но влияющее на всю дальнейшую стратегию.

А вот объяснить, почему 51 %, нейросеть уже не может. "Так научилось".

-- 25.03.2016 18:39:18 --

Ruben в сообщении #1109080 писал(а):

Можно было и раньше, но не тем, кто играл лучше программы.

А им это и не нужно было.

По сути, сложные варианты, например, дзёсэки в го есть, но почти не играются. Реальная сложная борьба, которую можно и проиграть и выиграть, возникает вдали от дзёсэки, как например, в первой партии на ходе 27 L13.

Ruben в сообщении #1109080 писал(а):

Допустим, в шахматах рассматривается ход, после которого получается позиция, которая оценивается человеком как "неясно" или "игровая" (скажем, у белых лучше развиты фигуры, зато ослаблена пешечная структура возле короля и нет одной пешки) . Ставят компьютеру и он уверенно отдает предпочтение одной из сторон (скажем, 0.3 в пользу "белых" по шкале от 0 до 1).

Я пока не уверен, что такое возникает в данном случае. Но если, то да, ваш сценарий привлекателен.

Ruben в сообщении #1109080 писал(а):

С другой стороны, учиться играть у компьютера в шахматы не получается или невозможно.

Вот именно.

Ruben в сообщении #1109080 писал(а):

Не понял, переборная программа как-то "объясняла" свою оценку ? Если имеется ввиду дерево расчета, то его могут показать и современные программы.

По сути, дерево и есть объяснение, в каком-то смысле. Например, обнаруживается неочевидный ход, который внезапно по всем веткам приводит к хорошему результату. (Список таких известных и популярных ходов известен как тэсудзи. В нетиповой ситуации пример такого хода - ход 78 L11 в четвёртой партии, "принесший победу" Ли Седолю. Хотя, возможно, и нет: просто программа недосчитала до веток, обыгрывающих белых.)

Но в ситуациях типа фусэки или выбора стратегии, дерево не поможет. Нужны оценки, но более содержательные, чем просто "так лучше за чёрных". Для людей традиционно выработаны некоторые "размытые" понятия, выражающие эти оценки:

Munin в сообщении #1106406 писал(а):

"сила камней", "влияние", "плотность камней", "адзи" (возможности), "слабости", "уязвимости", и т. п.

Послушав описание позиции в этих понятиях, человек может не только сделать вывод о том, в чью пользу позиция, но и - как играть в этой позиции, на какие идеи опираться. Кроме того, разные подходы ближе и удобнее разным игрокам: кто-то больше тяготеет к построению "мойо" (большого "мешка" территории), кто-то - к детальной борьбе. Так что, "играбельность" одной и той же позиции может быть разной для игроков с разными склонностями.

В принципе, насколько понятно из общих соображений, нейросеть на уровне $(n-1)$ как раз может дать оценку позиции именно в таких "развёрнутых терминах". Но вот проинтерпретировать эти нейроны - пока такой работы не делалось, и вообще говоря, для этого нужна бо́льшая открытость для сотрудничества с го-игроками.

[Ruben]

Munin в сообщении #1109095 писал(а):

Но в ситуациях типа фусэки или выбора стратегии, дерево не поможет. Нужны оценки, но более содержательные, чем просто "так лучше за чёрных". Для людей традиционно выработаны некоторые "размытые" понятия, выражающие эти оценки:

Munin в сообщении #1106406 писал(а):

"сила камней", "влияние", "плотность камней", "адзи" (возможности), "слабости", "уязвимости", и т. п.

Послушав описание позиции в этих понятиях, человек может не только сделать вывод о том, в чью пользу позиция, но и - как играть в этой позиции, на какие идеи опираться.

Я так понял, это чисто "стратегические" ситуации. Да, мне это хорошо знакомо по шахматам. Вспоминаю, как упражнения на тему "дать оценку позиции и по результатам оценки предложить лучший (стратегически лучший) ход" были самыми трудными. Оценка заключалась в указании преимуществ и недостатков каждой стороны, их комплексное сравнение (указать, что перевешивает) и, самое важное (!) -- выбрать оптимальны план игры (стратегию) и его примерную реализацию в ближайшей перспективе. Именно выполнение этих упражнений повышало силу игрока с уровня первого разряда до КМС-а и выше.

Цитата:

В принципе, насколько понятно из общих соображений, нейросеть на уровне $(n-1)$ как раз может дать оценку позиции именно в таких "развёрнутых терминах". Но вот проинтерпретировать эти нейроны - пока такой работы не делалось, и вообще говоря, для этого нужна бо́льшая открытость для сотрудничества с го-игроками.

Подозреваю, что анализ позиции программой (если даже удастся перевести ее работу в термины игрока) не сможет помочь подняться человеку на новый уровень понимания игры, так как эту оценку невозможно сделать без вычислительных возможностей машины. Вообще интересно, как человек проводит оценку позиции в игре и на сколько похоже это делает компьютер. Человек, переходя в открытый эндшпиль с пешками на двух флангах, стремится оставить слона против коня. Из никаких конкретных вариантов это не следует, это просто "закон", что слон, в большинстве открытых ситуаций, эффективнее коня. В го, судя по всему, таких "правил" больше (т.к. игра сложнее). Программа пользуется подобными "истинами" или нет ?

[Munin]

Ruben в сообщении #1109141 писал(а):

Я так понял, это чисто "стратегические" ситуации.

У них есть и стратегические, и тактические стороны. Например, конкретные слабости конкретных камней - это обычно конкретные точки и ходы, которые могут быть сделаны, вынуждая противника защищаться или терять какие-то позиции. Но "наличие слабостей в позиции белых" - это стратегическое утверждение.

Ruben в сообщении #1109141 писал(а):

В го, судя по всему, таких "правил" больше (т.к. игра сложнее).

Я вынужден напомнить, что в то время как в шахматах от начала к концу игры позиция становится проще, в го - наоборот, сложнее и разнообразнее.

Ruben в сообщении #1109141 писал(а):

Программа пользуется подобными "истинами" или нет ?

Видимо, да, но - выведенными ею самой, "оценочная нейросеть".

[Munin]

На игровом сервере KGS появился аккаунт AlphaGoBot :-)

[Red_Herring]

Согласно этому сообщению
http://www.kotaku.com.au/2016/03/google-deepmind-is-now-analysing-magic-and-hearthstone-cards/
DeepMind собирается теперь заняться магическими картами

[Munin]

Magic: The Gathering - имя собственное, и не переводится как "магические карты". Обычно "карты MtG" или в худшем случае "карты Magic".

[arseniiv]

Munin в сообщении #1109719 писал(а):

и не переводится как "магические карты"

А мне показалось, что это было нарицательное. Есть же много игр с картами и магией в сюжете. Кажется.

[Munin]

Цитата по ссылке:

Цитата:

With retro games and Go well-conquered, where is an artificial intelligence like Google DeepMind meant to turn next? Magic: The Gathering and Hearthstone, obviously.

Так что нет, имя собственное.

В нарицательном смысле слова, эти карты никакие не магические. Даже не "магические", как гадательные карты, используемые фокусниками и шарлатанами.

[arseniiv]

Да знаю я.

arseniiv в сообщении #1109773 писал(а):

магией в сюжете

И по ссылке ходил.

[Heart-Shaped Glasses]

(Оффтоп)

Red_Herring в сообщении #1109531 писал(а):

Согласно этому сообщению
http://www.kotaku.com.au/2016/03/google-deepmind-is-now-analysing-magic-and-hearthstone-cards/
DeepMind собирается теперь заняться магическими картами

Цитата:

Yep, it’s getting the hang of it all right. At this stage I’d be worried about DeepMind getting addicted to Hearthstone and blowing all of Google’s cash on packs. That would be a lot of packs.

А потом заведёт аккаунт на Twitch'е и начнёт стримить.

[Red_Herring]

Heart-Shaped Glasses в сообщении #1109870 писал(а):

А потом заведёт аккаунт на Twitch'е и начнёт стримить

Ну как известно MS Chatbot имел аккаунт в Твиттере и набрался там такого, что его  MS снял и извинялся
http://www.theverge.com/2016/3/24/11297050/tay-microsoft-chatbot-racist

[sergey83]

Статья об победе AlphaGo над Ли Седолем https://medium.com/russian/%D0%B3%D0%BE ... .am0bllmxj

Да, AlphaGo понимает игру Го лучше человека. Проблема в том, что идеи AlphaGo невозможно изъять из него и перевести на человеческий язык.
Потому что идеи хранятся внутри АльфаГо, как и в мозгу любого человека, как в чёрном ящике. Мы способны обмениваться идеями благодаря наличию языка (точнее, грамматики), который является интерфейсом для передачи смыслов. АльфаГо не обучена излагать идеи. Поэтому мы можем только попытаться интерпретировать их, играя одну партию за другой и следя за её поведением.
Или по-другому. Представьте себе человека, попавшего в аварию и потерявшего способность двигаться вообще, даже двигать глазами или моргать. Но при этом сохранившего рассудок. Внутри него очевидно роятся идеи, но достать их из него (даже с помощью МРТ и других технологий) мы не сможем. Даже если сможем в реальном времени измерять нейронную активность в определённых зонах коры головного мозга.

[arseniiv]

(Оффтоп)

sergey83 в сообщении #1112591 писал(а):

благодаря наличию языка (точнее, грамматики)

Странное уточнение (непонятно, чем не угодил язык и где дальше используется грамматика), ну да ладно.

[Dmitriy40]

Осталось научить AlphaGo говорить на человеческом языке - и пусть объясняет как она играет!

sergey83 в сообщении #1112591 писал(а):

Представьте себе человека, попавшего в аварию и потерявшего способность двигаться вообще, даже двигать глазами или моргать. Но при этом сохранившего рассудок. Внутри него очевидно роятся идеи, но достать их из него (даже с помощью МРТ и других технологий) мы не сможем.

Это неверно. Если такой человек сохранил возможность воспринимать внешний мир - то его вполне можно натренировать вызывать активность некоторых зон мозга, регистрируя которую приборами получается и обратный канал передачи информации, от человека во внешний мир. Ширина (скорость) такого канала - вопрос отдельный, как и стоимость оборудования. Но это возможно.