Читать книги » Книги » Компьютеры и Интернет » Прочая околокомпьютерная литература » Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков

Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков

Читать книгу Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков, Сергей Сергеевич Марков . Жанр: Прочая околокомпьютерная литература / Программирование.
Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - Сергей Сергеевич Марков
Название: Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта
Дата добавления: 23 январь 2025
Количество просмотров: 32
(18+) Внимание! Книга может содержать контент только для совершеннолетних. Для несовершеннолетних просмотр данного контента СТРОГО ЗАПРЕЩЕН! Если в книге присутствует наличие пропаганды ЛГБТ и другого, запрещенного контента - просьба написать на почту для удаления материала.
Читать онлайн

Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта читать книгу онлайн

Охота на электроовец. Большая книга искусственного интеллекта - читать онлайн , автор Сергей Сергеевич Марков

Новый этап в области компьютерных технологий часто называют очередной «весной искусственного интеллекта». Её начало обычно отсчитывают с момента появления нейронной сети, сегодня известной под названием AlexNet, успех которой в распознавании зрительных образов возвестил о начале «революции глубокого обучения». В результате этой революции машинам удалось превзойти человеческий уровень при решении множества задач. Сегодня уже мало кого удивляют победы машин над сильнейшими игроками в го, создание ими музыки и картин, предсказание нейронными сетями пространственной структуры белков и другие вещи, которые десять лет назад мы посчитали бы чудесами. Алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) быстро вошли в нашу жизнь и стали её неотъемлемой частью. Например, каждый раз, когда вы делаете фотографию при помощи смартфона, её обработку выполняет нейронная сеть.
На смену весне искусственного интеллекта приходит лето. Эта книга рассказывает о том, какие события в истории науки привели к началу этого лета, о современных технологиях ИИ и их возможностях, а также пытается приоткрыть завесу, скрывающую от нас мир ближайшего будущего.
Мифы и заблуждения об искусственном интеллекте, страхи, насущные проблемы, перспективные направления исследований — обо всём этом вы узнаете из «Большой книги искусственного интеллекта».

1 ... 76 77 78 79 80 ... 482 ВПЕРЕД
Перейти на страницу:
слегка небрежны и наверняка наделали множество ошибок, поскольку расчёты были чрезвычайно утомительны при использовании карандаша и бумаги».

Результаты работы по воссозданию Turochamp были представлены на конференции, прошедшей в Блетчли-парке 23 июня 2012 г. и посвящённой столетию со дня рождения Алана Тьюринга. Вместе с Фриделем на конференции выступил тринадцатый чемпион мира по шахматам Гарри Каспаров, который провёл короткую демонстрационную партию против Turochamp — играя чёрными, он выиграл её за 16 ходов[654].

До своей трагической смерти в 1954 г. Тьюринг так и не успел реализовать Turochamp в виде программного кода, но эстафету подхватили другие исследователи. Вообще говоря, шахматы с самого начала рассматривались в качестве своеобразного священного Грааля машинного интеллекта — эта традиция берёт истоки ещё в работах Бэббиджа. Конрад Цузе, работая над своим языком программирования Plankalkül, анализировал задачу определения валидности шахматных ходов и разработал для этого ряд программных процедур[655], [656]. В 1950 г. опубликована написанная двумя годами ранее программная статья Клода Шеннона «Программирование компьютера для игры в шахматы», в которой сформулированы основные подходы к созданию шахматных программ, в значительной мере определившие развитие шахматного программирования в последующие полстолетия.

В целом идеи, изложенные Шенноном в статье, во многом пересекаются с идеями Тьюринга. Шеннон также предлагает использовать оценочную функцию, принимающую в расчёт материал, мобильность, отдельные элементы пешечной структуры: слабые, изолированные и сдвоенные пешки, нахождение ладей на открытых вертикалях и некоторые другие широко известные признаки, используемые шахматистами при оценке позиции. Интересно, что Шеннон предлагает немного отличающиеся значения для оценки фигур (у Тьюринга слон стоит три с половиной пешки, а у Шеннона — три, как и конь). Шеннон также пишет о том, что перебор в узле дерева можно прерывать только в «спокойных» [quiescent] позициях, поскольку значение оценочной функции бессмысленно в середине цепочки разменов. Если при переборе в глубину на три полухода белые третьим полуходом взяли чёрного ферзя, то программа может посчитать результатом соответствующего варианта выигрыш ферзя, хотя в действительности чёрные заберут «лишнего» ферзя белых следующим ходом, тем самым уравняв позицию. Термин quiescent, употреблённый Шенноном, и в наши дни используется для обозначения в шахматных программах функций, отвечающих за анализ форсированных вариантов, например: quiescence_search() или просто quiescence(). Шеннон по сути приводит в статье свой вариант этой функции: он предлагает продолжать перебор в течение нескольких дополнительных полуходов, если хотя бы одна фигура на доске атакована более слабой фигурой, либо атакована недостаточно защищённая фигура, либо существует возможность дать шах на незащищённое поле.

Вообще статья Шеннона интересна в первую очередь как раз анализом задачи перебора вариантов. Шеннон описывает две программы — тип A и тип B. Программа типа A просматривает дерево игры на фиксированную глубину, при этом в каждом узле дерева (соответствующем позиции на доске) рассматриваются все возможные ходы соответствующей стороны. Такой подход гарантирует нахождение любой игровой комбинации, если глубина рассмотрения дерева достаточна для этого. Однако дерево шахматной игры, особенно в миттельшпиле, ветвится чрезвычайно быстро. В среднестатистической шахматной позиции возможно примерно 35 различных полуходов, что более чем в десять раз превосходит аналогичный показатель для английских шашек. Оценив вычислительные возможности машин, Шеннон делает неутешительный вывод: программа типа A вряд ли когда-либо сможет сравниться с лучшими шахматистами, ведь некоторые комбинации чемпионов мира насчитывают 15–20 ходов в глубину! В качестве альтернативы программе типа A Шеннон предлагает программу типа B, которая будет рассматривать в каждом узле дерева игры не все, а только некоторые альтернативы — это позволит увеличить глубину рассмотрения дерева за счёт уменьшения его ширины. Похожим образом действуют и профессиональные шахматные игроки — включают в рассмотрение только те варианты, которые считают осмысленными.

Дьявол, однако, как обычно, кроется в деталях. В 1950 г. в арсенале методов ИИ ещё не было инструментов, позволявших получить оценку «осмысленности» того или иного варианта, сопоставимую по качеству с человеческой. Да что уж говорить — даже самого ИИ как направления ещё не существовало. Программа типа B, руководствуясь примитивными способами отсеивания вариантов, неизбежно часто допускала бы грубые ошибки, эту проблему видел и Шеннон. Последовавшие десятилетия развития шахматных программ во многом стали поиском разумного компромисса между полным и селективным, избирательным перебором вариантов, а также поиском быстрых и в то же время умных оценочных функций.

В своей работе Шеннон рассматривает возможность ограничения количества вариантов, анализируемых на каждом из уровней дерева перебора. Например, на картинке ниже изображено дерево с ограничениями числа рассматриваемых вариантов в 3, 2, 2, 1, 1 для глубины соответственно в 1, 2, 3, 4 и 5 полуходов. Сплошными линиями показаны «разрешённые» к рассмотрению ходы, штриховыми — «запрещённые».

Рис. 65. Дерево перебора с ограничением числа рассматриваемых вариантов в каждом узле (программа типа B)

Количество рассматриваемых вариантов на этой схеме зависит только от глубины и не зависит от качества соответствующей позиции и самих ходов — это, конечно, серьёзное упрощение. В действительности Шеннон предлагал разработать некоторую функцию h(P, M), где P — позиция, а M — ход, для определения того, достоин ли ход рассмотрения в данной позиции. Шеннон даже выполнил некоторые наброски такой функции: предложил присваивать большие значения шахам, развивающим ходам, взятиям, атакам на фигуры, угрозам мата и так далее[657].

В статье Шеннона обнаружилось достаточно деталей для того, чтобы уже знакомый нам Матиас Файст создал на её основе «программу Шеннона». Инго Альтхофер из Йенского университета в 2012 г. организовал демонстрационный матч из десяти партий, в котором «программа Тьюринга» сразилась с «программой Шеннона». Итогом матча стала ничья — каждая из программ выиграла по одной партии, а остальные восемь завершились миром. До последней партии «Тьюринг» лидировал, но последнюю выиграл «Шеннон», сравняв счёт. Причиной поражения «Тьюринга» стал эффект горизонта. Также в ходе матча выяснилось, что ни одна из программ не способна поставить «голому» королю мат ни ладьёй, ни даже ферзём[658].

Сегодня исходные коды «воссозданных» программ Тьюринга и Шеннона, так же как и, например, исходные коды программы, основанной на отдельных идеях Конрада Цузе, размещены в открытом доступе. Однако важно понимать, что все они содержат некоторый произвол со стороны реконструкторов, ведь ни одна из этих программ не существовала в действительности, а дошедшие до нас документы допускают в ряде случаев весьма широкое пространство для трактовок и домыслов.

Интересно, что Turochamp не была единственной «бумажной машиной» того времени. В 1947–1948 гг. уже знакомый нам Дональд Мичи совместно с другим криптоаналитиком из Блетчли-парка Шоном Уайли создали программу, а точнее, алгоритм, получивший название «Макиавелли» (Machiavelli). Это имя он

1 ... 76 77 78 79 80 ... 482 ВПЕРЕД
Перейти на страницу:
Комментарии (0)