Го в мире

События в мире го (реальном и виртуальном). Статьи о го.

2

Го в Магадане

Posted on by

Только что вернулся из большой, интересной поездки.

Продолжаем нести весть о Го во все уголки земноГо шара. В этот раз далёкий и необычный северный город – Магадан.


Словно в последних кадрах Соляриса Тарковского, где обжитой дом, улыбающийся отец, вдруг отдаляются и сквозь облака видно, что это маленький остров жизни посреди бушующего океана планеты.

Примерно так я видел этих ребят. Их жизнь стеснена огромными расстояниями, но возможно поэтому они быстрее растут вверх.

Continue reading →

6

О новых победах компьютера в Го

Posted on by

Последние успехи компьютеров в игре Го повергли кого-то в уныние и расстроенные чувства. Давайте подумаем.

Может быть кто-то строил своё увлечение игрой Го на главном тезисе “антикомпьютер” и теперь расстраивается. Конечно, хочется, чтобы любимая игра была уникальна во всём, но мне кажется это больше эгоистические чувства в стиле “я самая красивая” ) Всё должно происходить в развитии. Одна дорога завершается, начинается новая.

Партии с роботом.

Подавляющее число любителей не может обыграть среднюю программу Го на телефоне. Это ведь не является проблемой при изучении Го!

Несколько лет назад меня спрашивали, что будет когда компьютер обыграет человека, “фсё, конец”. Я сказал, что это ударит по самолюбию некоторых, уберёт один тезис из рекламных буклетов Го, но взамен даст намного больше.

«Влюбиться в Го» (1/7) from go-game on Vimeo.

В лекциях старт-го.рф я сравнил про количество вариантов го с “количеством камней в чашах”, совсем недавно посчитали точное число очень близкое моему образу – 171 знак. Однако там же я добавил “но не это главное”. Что же главное для вас? Человечность, развитие, логичность?

Я уверен, что современные события компьютерного Го во-первых привлекут внимание к любимой игре, во-вторых дадут серьёзнейший толчок к её пониманию. Помните мечту Сая – “поиск высшего мастерства”? Так вот, мы в шаге от разгадки! Разве это не интересно!?

Мне – да!

 

P/S

Капабланка: Однажды я участвовал в турнире в Германии, когда ко мне подошел мужчина. Решив, что ему нужен всего лишь автограф, я потянулся за ручкой, но тут мужчина сделал поразительное заявление… «Я решил шахматы!» Я стал благоразумно отступать, на случай, если мужчина был столь же опасен, сколь и безумен, но он продолжил: «Спорим на 50 марок, что если вы пойдете со мной в мой гостиничный номер, я смогу это доказать». Что же, 50 марок есть 50 марок, так что я решил быть снисходительным, и проводил мужчину к его номеру.

Оказавшись в номере, он уселся за шахматную доску. «Я все понял, белые ставят мат на 12 ходу независимо ни от чего». Я играл черными возможно чересчур осторожно, но обнаружил, к своему ужасу, что белые фигуры координируются как–то странно, и что я получу мат на 12 ход.

Я попробовал снова, разыграв на этот раз совершенно иной дебют, из которого в принципе невозможно было попасть в такое положение, но после серии очень странно выглядящих ходов, я снова обнаружил своего короля окруженным, и мат должен был прийтись на 12 ход. Я попросил мужчину подождать, а сам сбегал вниз и позвал Эммануэля Ласкера, который был чемпионом мира до меня.

Он был настроен крайне скептично, но согласился хотя бы придти и сыграть. По пути мы наткнулись на Алехина, который был текущим чемпионом мира, и вот все трое мы вернулись в тот номер.

Ласкер не рисковал, но играл настолько осторожно, насколько это вообще возможно, и тем не менее, после причудливой, бессмысленно выглядящей серии маневров, обнаружил себя зажатым в матовой сети, из которой не было выхода. Алехин тоже попробовал, но опять же не преуспел.

 

Это был какой–то кошмар! Вот они мы, лучшие игроки в мире, люди, посвятившие все свои жизни игре, и вот теперь все кончено! Турниры, состязания, все — шахматы решены, белые побеждают…

Тут один из друзей Капабланки вмешивается, со словами: «Погодите минутку, я никогда ни о чем таком не слышал! И что случилось дальше?»

 

— Как что, мы его убили, конечно!

3

Ура! Новость! Компьютер круто играет в Го!

Posted on by

Заставка к нашим лекциям как никогда актуальна!

Роботы играют в Го!

Программа AlphaGo, разработанная компанией DeepMind, выиграла матч в го у трехкратного чемпиона Европы Фань Хуэя. Это первый случай, когда компьютер выиграл матч у профессионального игрока в го без форы.

Матчу предшествовало соревнование AlphaGo с другими программами по игре в го, в котором разработка DeepMind выиграла 494 матча из 495.

В марте AlphaGo сыграет с корейцем Ли Седолем, который считается одним из лучших игроков в го в мире.

Ранее компьютерные программы несколько раз выигрывали партии в го у профессиональных игроков, имея фору в несколько камней.

Сложность обучения искусственного интеллекта игре в го связана с целым рядом особенностей игры — в частности, большим количеством возможностей для хода, размерами доски (19 на 19 клеток) и постепенным увеличением количества камней на доске. По вычислениям математика Джона Тромпа, число допустимых комбинаций в го состоит из 171 цифры и превышает число атомов в наблюдаемой вселенной, передает N+1.

Настольная игра го появилась в Древнем Китае более двух с половиной тысяч лет назад. Популярность за пределами Дальнего Востока игра приобрела только в XX веке. В Международную федерацию го входят 75 стран.

В феврале 2015 года компания DeepMind заявила о разработке программы, способной самостоятельно учиться играть в игры с видеоприставки Atari 2600 и достигать больших успехов.

 Обыграет ли программа Ли Седоля!?

оригинал статьи

*** Комментарии:

В последнее время заметен прямо таки некоторый прорыв в реальном использовании многослойных обобщающих нейросетей (каскады нелинейных преобразований) для реальных задач. Называется это дело deep learning (глубинное обучение) и оно успешно применяется в «таких областях как компьютерное зрение, распознавание речи, обработка естественного языка» (см. wikipedia). Программисты наконец-то научились правильно обучать такие сети =)

Пишут что AlphaGo сначала обучали на наборе реальных партий, однако гораздо лучший уровень «понимания» аспектов игры этой нейросетью был получен, когда сеть стала обучаться на собственной игре с собой же и на результатах игры с другими компьютерными программами. При выборе хода AlphaGo комбинирует два подхода: 1) глубокий оценочный (оценивающий каждый пункт на доске, перебирающий от варианта с максимальной оценкой) и 2) случайный (Монте-Карло) по некоторым шаблонам игры (распространения, защита, игра рядом с предыдущими ходами и пр.) — утверждают что при смешивании этих подходов 50/50 программа быстрее находит более эффективные ходы.

1 4 5 6 7 8 24
Яндекс.Метрика