Главная / Программное обеспечение / Google AlphaZero научилась игре в шахматы с нуля за 4 часа и превзошла Stockfish

Google AlphaZero научилась игре в шахматы с нуля за 4 часа и превзошла Stockfish

Датский шахматный гроссмейстер Питер Гейне Нильсен (Peter Heine Nielsen) прокомментировал событие так: «Я всегда думал, если вдруг какая-то высшая инопланетная раса придёт на Землю, как они будут играть в шахматы? Теперь я знаю ответ». Архитектура, которая уже обошла человека в сложно поддаваемой алгоритмированию игре Go — AlphaGo от Google Deep Mind — была переработана, чтобы машина могла осваивать другие подобные игры. Затем ей были даны правила шахмат и огромный массив ускорителей Google, чтобы тренироваться. Всего за четыре часа появился настоящий пришелец, причём его можно отнести к новому классу игроков.

Нейронная сеть AlphaZero использует метод обучения с подкреплением, чтобы научить себя чему-то с нуля. Она не полагается на предыдущие знания — в случае с шахматами вся масса традиционных знаний об игре, накопленная за многовековые эксперименты, тоже была отброшена. Тем не менее, после обучения и в сочетании с мощным алгоритмом поиска нейронная сеть стала непревзойдённой в деле игры в шахматы — это было продемонстрировано в сотне матчей против сильнейшей на данный момент шахматной программы Stockfish 8, которую большинство игроков используют для подготовки.

Эта серия матчей прошла с 25 победами и 75 ничьими, без единого проигрыша со стороны AlphaZero. Дело в том, что нейронная сеть может предсказывать далеко вперёд, стремится жертвовать фигурами для позиционных завоеваний и не имеет предрассудков. В то время как большинство шахматных машин наделены вполне логичными предустановками, которые препятствуют определённым типам позиций (например, стремятся не помещать своего короля в центр доски, где есть много потенциальных угроз от окружающих фигур противника). У AlphaZero не было таких рамок.

Искусственный интеллект порой выбирает ходы, которые человек почти наверняка бы отбросил, выстраивая с их помощью выигрышные комбинации. Таким образом, опыт построения нейронной сети любопытен не только скоростью создания весьма изощрённого и успешного алгоритма игры в шахматы. Но и сами по себе такие матчи могут дать большую пищу для размышлений тем, кто увлекается шахматами всерьёз, открыть новые выигрышные приёмы и стратегии.

Смотрите также

Facebook запустила страницу с игровыми стримами и будет помогать авторам-новичкам

В январе Facebook запустила программу Gaming Creator, призванную помогать создателям игрового видеоконтента наращивать аудиторию в …

Facebook выпустила бета-версию фирменного игрового приложения

Минувшим летом в Facebook запустили игровой хаб Fb.gg, который одновременно реализовывал функциональность для стримеров. Последнее …

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *