Crazy Stone gets mad

Quote
breakfast

Quote
WinPooh
По шахматным меркам, мы сейчас году в 1990-м. Когда Deep Thought начала обыгрывать мастеров и слабых гроссов. То есть до полного абзаца человеческому Го есть ещё лет 15-20.

В йосе скоро нереально сложно будет выигрывать, но как быть со стадиями, где нельзя просчитать до конца? Как, к примеру, научить программу пользоваться техникой йосу-миру?
Не верю я в 15-20 лет ...
Думаю, что не менее 50 потребуется

Всё очень сложно и нелинейно.
Йосэ 2-3 очка считается без МонтеКарло. Это не проблема в научном смысле. А вот более крупное йосэ - это очень тяжело.
йосу-миру, даже не представляю себе как подойти к этому приёму.

Научись играть в го

Современные шахматные программы тоже определённых вещей не понимают - например, некоторые виды "крепостей" в эндшпиле. Но это в игре с ними мало помогает - до эндшпиля добраться, мягко говоря, не очень просто...
Может, и знание ёсу-миру не так важно окажется? Если программы в середине игры будут в сверх-агрессивном стиле просто съедать всю доску...

Всё сообразно. Ничто не мнимо.

А что будет если мы поднимем размер доски, скажем до 23 ?

Quote
WinPooh
Современные шахматные программы тоже определённых вещей не понимают - например, некоторые виды "крепостей" в эндшпиле. Но это в игре с ними мало помогает - до эндшпиля добраться, мягко говоря, не очень просто...
Может, и знание ёсу-миру не так важно окажется? Если программы в середине игры будут в сверх-агрессивном стиле просто съедать всю доску...

Да. Не думаю, что владение этим приемом заметно влияет на рейтинг. Но и сверх-агрессивного стиля от Монте Карло ждать не приходится.

Научись играть в го

Quote
NCS
А что будет если мы поднимем размер доски, скажем до 23 ?

Пробовал играть в студенчестве. Голова закружилась.

Научись играть в го

Вспомнилось что игра 37х37 тянется вечность, рэнго похоже на то, что тебя заперли в комнате с тремя павианами, э рэнго 37х37, соответственно - что тебя заперли в комнате с тремя павианами навечно.

Монте-карло - это просто снижение количества переборов до приемлемого уровня. Некоторый прогресс мог бы быть при правильном использовании нейросетей, но в этой области очень тяжело найти специалистов соответствующего уровня.

Quote
Ziz
Некоторый прогресс мог бы быть при правильном использовании нейросетей, но в этой области очень тяжело найти специалистов соответствующего уровня.

Очень спорное утверждение

P.S. WinHonte вроде бы нейросети использовала, играла не очень

Программы на Монте Карло очень легко идут на фурикавари в отличии от человека. Йосу-миру они скорее всего сами играть не будут, но вот правильно отвечать на человеческое и вовремя защищаться это легко. В какой-то статье утверждалось что удвоение производительности дает примерно 50 очков к рейтингу . Не так уж много осталось...



Редактировано 1 раз(а). Последний раз 01/04/2013 14:49 пользователем Volody.

Quote
Damir

Quote
Ziz
Некоторый прогресс мог бы быть при правильном использовании нейросетей, но в этой области очень тяжело найти специалистов соответствующего уровня.

Очень спорное утверждение

P.S. WinHonte вроде бы нейросети использовала, играла не очень

А использование нейросеток само по себе не дает автоматического роста уровня. Это целая наука - какие архитектуры применимы для отдельных подзадач, на каких выборках и как их учить, как тестировать по отдельности и как - в комплексе, и еще стотыщпицот разных мелочей, которым, кстати, нигде не учат. Только опыт, сын ошибок трудных... Я в курсе насчет [senseis.xmp.net] , но во всех перечисленных там случаях никто и близко на серьезном уровне не занимался проблемой. Да никто и не захочет, наверное - и людей тяжело найти, и очень дорого получится.

О великие нейросети. Нельзя работать с ними в реальном времени. Только перебор с Монте-Карло в листьях. Или что-то подобное. Основная трудность в составлении адекватной оценки, а перебор с отсечениями/продлениями всё сделает как надо.