В маджонге суфени-тян, например, есть, или как там её. Вполне успешно в феникс-лобби на тенхе играла.

Вроде как сначала с Го разобрались, а потом за шахматы взялись. Это разбор старых матчей

@@mebius2912 не. В шахматы с железом уже 2002 нереально играть было.

​@@user-wg6eu2iu8gХикару недавно выиграл партию у движка

Игра го сложней шахматов считается, поэтому они считали, что в го люди сильней будут ​@@user-wg6eu2iu8g

Вам было настолько неинтересно, что вы пришли оставить комментарий? Закройте вкладку и двигатейсь дальше =)

Время все расставило по местам. Сейчас смартфон играет сильнее любого гроссмейстера

@@Snayper44 смартфон навряд ли, но программы да. Но это не значит что машина умнее. Это как в калькуляторе делить шестизначное число на восьмизначное, к примеру. Но это всего лишь пластмасска с батарейкой.

​@@denislevi8361смартфон по мощности не особо уступает обычному настольному компьютеру. Альфаго на ноутбуке запускалась. Для тренировки нейросети использовали грубо говоря датацентр, для работы обученой - утюг сойдёт.

Бывают чрезвычайно редкие случаи-исключения, когда в определённых позициях движку может нехватить глубины и уже он ошибётся (например, при анализе игры). Это ещё забавнее, хотя очевидно, что движок бы просто не зашёл в такую позицию, где ему бы пришлось так думать.

А чё смешного если компьютер может сделать ход пешкой только для того чтобы в случае если оба игрока будут играть по первой линии у оппонента через 20 ходов будет отнЯто важное поле. Смешно было бы если бы гроссмейстеры делали вид что понимают такой ход.

Тож самое)

Да, также) Есть, правда, различия: в точках размер листика неопределён. Не убираются с доски камни. Нет понятия дыхания. Но общая логика та же)

Есть аниме про го, Хикару и го называется. Рекомендую, очень приятно смотрится

На одном дыхании -- это как в вечном атари😂

Нейросети учатся сначала на человеческих партиях,а потом на игре с самими собой доводят мастерство до запредельных уровней. Слабостей людских в их "алгоритмах" не остается.

В нейросетках такое почти невозможно. Зато возможно в HCE (Hand-Crafted Evaluation) - например, во многих шахматных программах, позиционные веса прямо прописаны вручную. Хорошим примером будет Stockfish до NNUE, тот же IBM Deep Blue, или даже советская программа Каисса. Несмотря на качественное покрытие в плане "тактик" (рубок на несколько ходов вперёд), у всех программ с "ручной" оценкой позиции будут человеческие (и не только человеческие) уязвимости в стратегическом плане, просто из-за сильного упрощения оценки до заданных параметров. Писал свою шахматную программу, столкнулся с этим, когда была получена хорошая с человеческого взгляда позиция, но современный Stockfish не оценил. Поражение с нулём ошибок, просто каждый ход совершенно чуть-чуть проигрывал позицию, медленно, но верно.

@@nick1752 смотрел на ютубе про одного из создателей Каиссы, так он сказал такую фразу, что не важно как хорошо написана программа, все решает перебор и мощности. а недавно видел расстановку фигур в партии, где компьютер не может реально оценить позицию, ставил нули, но за счет неприкрытого короля, соперник терял все фигуры, хотя сам не вбивал и не проверял

@@nick1752 тухлая рыба уже давно на machine learning была до нейросетей. Именно она и обыгрывала первые версии Leela zero chess.

нет. Начиная с Альфаго все нейросетевые программы используют глубокое обучение для выхода на сверхчеловеческий уровень. Т.е. тренируется сама с собой, а не копирует опыт и ошибки людей

Нет, это не шутка. В Азии в Го тоже есть даны и кю, точно так же, как в карате.

@@monstrkamchatskiy3006 я в курсе, что в го есть градация на кю и на даны. Но чёрные пояса (равно как и любые другие) в интеллектуальных играх не присваиваются. А я именно про это.

Эйнштейн слишком глупый для го. Наш мозг для таких игр не приспособлен полноценно играть. Шутка основывается на стереотипе Эйнштейна-гения, кем на самом деле он не являлся. По такому же принципу он и лучший художник, композитор, режиссёр... и скорее всего он и не знал о такой игре.

Последней программой #1, которую человек мог хотя бы изредка выиграть, была Rybka в далёком 2008. С выходом на топ-уровень Houdini последняя лазейка для человека стала закрыта, Houdini стал первым движком, который играл лучше человека во всех стадиях игры, и игру против Houdini Вашванатан Ананд сравнил с битьём голым кулаком по бетонной стене. К моменту появления AlphaZero актуальные движки уже превосходили Houdini гораздо больше, чем Houdini - человеческих мастеров. Ну а сейчас Stockfish 16.1 не оставил бы ни единого шанса AlphaZero.

@@andrey_bakhmatov Ого! Новая сток фиш уже обыгрывает Альфа зеро? Ещё недавно Альфа была намного мощнее.

@@andrey_bakhmatov классный комментарий, даже добавить нечего. Меня немного раздражает хайп вокруг AlphaZero, так как ни одного легитимного матча проведено с ней не было (игры со Stockfish 8 даже вызывают вопросы в плане настроек последнего), но всё-таки, позднее Stockfish стал использовать NNUE, что показало практичность нейросетевого подхода, и где-то +- в то же время lc0 возникла, может чуть раньше. Но если всё же рассуждать о матче человек-машина, надо смотреть в 1996-1997 гг. IBM Deep Blue против Гарри Каспарова, и такие обзоры уже есть в интернете, прямо попартийно. С другой стороны, IBM не дала шанса отыграться Гарри в 1998, просто уничтожив свою разработку.

Клоун😂 Это как про Карлсена сказать, что он не так хорошо в шахматы играет.

@@Zaymon85 о чем ты вообще, он не додумался до элементарного плана🤷

@@otoro9614 действительно элементарный план, как же лучший игрок в Го его не увидел, а вы смогли. Как насчёт исполнить такой элементарный план, сыграв пару чемпионатов, и стать новым лучшим игроком в Го? Вы и AlphaGo не ощутите, ну, либо вничью сыграете.

Ну точно получше Вас лол

@@DervishKorepanov-vf6lb почему тогда он не додумался до этого, лол?

Тут важно именно то, что взлёт нейросетей начался с Альфаго.

@@M7k863 нет конечно... их использовали ранее. Например для распознавания текста, лиц и в Гугл-переводчике...

@@allexyorker5478 речь про прорыв в технологии. Понятно, что и до этого они были. Технология вообще не новая.

Да ерунда эта Альфа Го! Маркетинговый ход и не более.

Сравнивать GPT-4 и AlphaGo это, конечно, сильно. Абсолютно разные вещи, мы сюда пришли больше восхититься качественным контентом - игрой.

А без программ смогли бы доказать, что это не «гениальный» ход? Легко говорить с Лилой и КатаГо - но в той партии даже 9-е про даны не могли найти опровержения

@@kuznetsov_igraet против лома нужен второй лом. Ход Ли Седоля не супер тезудзи. Это доказывается только современными нейро-программами, о которых вы расказываете. Этому ходу есть отдельная статья с разбором. Седоля всё плохо. Альфаго вместо того чтобы обыграть Ли сделала ошибочный ход и Седоль этим воспользовался.

@@allexyorker5478 Я понял, просто ваш изначальный комментарий прозвучал обесценивающе. Ход определенно гениальный и без «кавычек», потому что с помощью него человек последний раз обыграл программу в официальном матче. А по вашей логике и 37-й ход альфаГо фигня полная, поскольку Михаил объяснил как он опровергается. Но ведь нет) Оба камня - определенно исторические!

@@kuznetsov_igraet 37й ход АльфаГо -- это не ошибка и не суперход. Удар в плечо игрался профи до Альфаго. Ход 78 от Ли Седоля не является выйгрышным. Альфаго лидирует и после него (70% и ~3,5 очка), но затем программа ошибается на ходу 87!!! Катаго считает ход 87 - ошибкой! Цитата из Вики: "Ходы AlphaGo 83 и 85 были приемлемыми, но далее с 87 по 101 ход программа совершила ряд слабых, откровенно плохих ходов. На 92 ходу Ли Седоль захватил лидерство в партии"

@@kuznetsov_igraet Ходы альфаго 83, и 85 дают победу и "гениальный" ход Седоля 78 ничего не пеняет, но далее с 87 по 101 ход программа сыграла плохо. К 92 ходу Ли Седоль захватил лидерство в партии

Зачем? Для Гошников это детский сад, а для неиграющих - ничего не ясно.

​@@allexyorker5478 как неиграющему, тут же стало интересно - что и почему для гошников здесь детский сад? Игра с нейронкой, аналитика этих партий или вообще писать комментарии?)

@@TSO01 @allexyorker5478 правильно сказал. потому что лектор сам не играет. Для тех кто уже играет вся эта лекция детский сад. А для тех кто не знает можно любые слова говорить, любые варианты показывать.

@@user-nz5mn7hl7v а, более-менее понятно теперь. А то сначала снобством каким-то отдало.

@@TSO01 Как по мне это не "детский сад" в смысле легкости проблем, но как раз стиль комментирования для детей очень хороший. Какие-то интриги, обман и "неожиданности", эти "делаешь сильнее". Я проматывал. На самом деле происходит ожидаемое обострение игры и сложный расчет. Мастерство, на мой взгляд, совсем не в том, что неожиданное нечто сделаешь, а в том, что чувствуешь где чья территория формируется явно. Это не столько обман, сколько размен. Но для детей лучше с легендой рассказывать.

Игорь Никитин, мой ученик, предприниматель и продюсер ряда проектов, во вступлении коротко о нем говорю