Что точнее/быстрее - нейросети или обычные алгоритмы?

[EUgeneUS]

Dmitriy40 в сообщении #1278967 писал(а):

И кстати Вы правы, на примере крестиков-ноликов вполне можно увидеть эти возможности и недостатки, помнится была забавная статейка типа "самообучающийся автомат игры в крестики-нолики из спичечных коробков" (по коробку на каждый вариант хода в каждой позиции, в коробках семечки, по итогам игры семечки в задействованных коробках убавляются/прибавляются) - натуральная нейронка, доступная даже для ручной симуляции человеком. К сожалению не помню критерия прекращения её обучения из статьи, интуиция подсказывает что надо обойти всё дерево игры, но не в каждой позиции есть один единственный правильный ход, а значит нельзя ждать пока матрица вероятностей примет значения ровно 1 для какого-то одного хода во всех позициях. Зато остановив обучение на любой желаемой стадии можно получить ту самую матрицу весов, вполне обозримую человеком, и попытаться свернуть её до понятного человеку алгоритма. Если обучение проведено до конца, то алгоритм должен получиться известный гарантированно оптимальный (ну это чисто из-за простоты дерева игры).

Это из Мартина Гарднера "Математические досуги", где в главе "Самодельная самообучающаяся машина из спичечных коробков" он ссылается на статью Дональда Мичи. Впрочем, метод обучения описан достаточно подробно и у Гарднера.

[Dmitriy40]

EUgeneUS
Спасибо за пруф.
Статью читал и понравилась простотой понятий и реализации довольной сложной вещи (нейронка), причём с сохранением основных свойств, а вот откуда читал - не запомнил (ну как обычно).

[mihaild]

Dmitriy40 в сообщении #1278967 писал(а):

Плюс задача сворачивания может сама оказаться NP полной

Точно является - уже задача "можно ли данную КНФ свернуть в константу $0$" coNP-полна.

[EUgeneUS]

Dmitriy40
Кстати, по описанному там методу обучения, легко может случиться такая ситуация:
1. "Коробки" обучаются на рациональном игроке. И очень быстро научаются выигрышной стратегии... против рационального игрока.
2. Если игрок делает нерациональный ход, а из коробков не все бусинки плохих ходов выкинуты, то возникает ненулевая вероятность, что "коробки" могут проиграть.

Отсюда:
1. Тема "хакнуть нейронную сеть".
2. Шахматные программы должны при выпадании в область "слабой изученности" должны "сваливаться" в а) либо обратно в оценочную функцию позиции, б) либо, если размер задачи позволяет, в таблицы.

[Dmitriy40]

mihaild в сообщении #1278992 писал(а):

Точно является

Спасибо, я был почти уверен, но не помнил точно.