Тема форума: «Игра Го»

Сама по себе новость мне нравится. То есть я могу неправильно оценивать это достижение - хорошее оно или плохое, правильное или не правильное. Но тема меня забавляет. Интересовался. Когда-то читал на википедии об игре Го, и узнал что это теперь своего рода классическая нерешаемая задача - создать виртуального игрока побеждающего человека в игре Го. И вот теперь я узнаю что эта классическая нерешаемая задача решена. Для меня это небольшой такой праздник, ещё одна ступенька на пути прогресса человечества. Как бы технологии развиваются - отлично. Живем потихоньку. Чисто по математическому говоря - то что задача теории игр решена без построения полного дерева решений (не хватает ресурсов для полного дерева), это тоже интересный момент. Хотя в шахматах тоже вроде не полное дерево, но всё же там точно есть дерево начала игры и дерево завершения игры. Кстати, может не все знают, когда компьютер победил Каспарова, это была не разгромная победа, а так, с преимуществом на волосиночку, и потом споры были что может человек помогал компьютеру.

Да, обученный одной теме обучен одной теме, тут не спорим. Но ведь если одна тема изучена успешно, можно попробовать менять тему. В частности, как пример смены темы, вот же пишут, что компьютер в разные игры играл с переменным успехом: https://geektimes.ru/post/246444/ . Если отвлечься от игр, то разрабатывается же Гугл-автомобиль, в котором компьютер вместо водителя. Наверное важный момент - классическая задача аккуратного машинного перевода текстов так и осталась нерешенной, можем видеть что Гугл-переводчик немножко коряво работает. Если бы гугловские разработки искусственного интеллекта продвинулись достаточно далеко то мы бы это увидели в первую очередь в Гугл-переводчике, наверное. Так что вот так вот навскидку можно отслеживать успех Гугла по уровню качества машинного перевода. Там же ж кстати пользователи вручную редактируют перевод, и Гугл-переводчик это учитывает, и должен типа самообучиться по нейронному. И до сих пор недостаточно самообучился.

Я не писал программы для Го. Но в Го в общем-то фигур меньше чем в шахматах (одна фигура), и фигуры не движутся. И если невозможно построить дерево для всего игрового поля, было бы естественно построить дерево для куска доски (например вместо поля 19*19 точек взять поле 5*5 точек). И потом прикладывать эту веточку дерева решений к разным участкам игрового поля, обеспечивая локальное преимущество. А там глядишь, ещё пару штрихов в программировании, и будет отличный виртуальный игрок. Ведь в книжках по Го и людей то обучают на простых примерах сначала, по маленьким кусочкам доски. Почему такой подход к программированию бота Го не сработал - не знаю. Видимо есть какие-то подводные камни.

Оказался тут такой нюанс, в комментариях http://geektimes.ru/post/269990/ раскрытый, что чемпион Европы намного слабее чемпиона мира. Игра очень азиатская, в Азии некоторые люди на неё всю жизнь кладут с детства, нечто вроде профессии. Поэтому победить азиатского чемпиона мира компьютеру будет намного сложнее. То есть это ещё не конец истории. Фейсбук тоже создает бота, показывает красивые результаты в онлайн состязаниях. Но опять же в онлайне слабее игроки чем в не онлайне.

Однако судя по вектору истории можно предполагать что постепенно всё будет двигаться к победе компьютера в Го, ведь и в шахматах подобным образом постепенно развивались компьютеры. А вот действительно важный поворотный пункт - в шахматах было много творческого талантливого программирования, большой человеческий фактор был, а в Го якобы применяют универсальные самообучающиеся системы которым всё равно что именно изучать, был бы материал и вычислительная мощность. То есть в Го мы имеем тестирование универсального компьютерного самообучения, это важно. Некоторые могут не верить что компьютерное самообучение существует, а тем временем это таки отрасль народного хозяйства межу прочим. Но компьютер может учиться не всему, для обучения ему нужен упорядоченный формат вопрос-ответ (и лучше чтобы это были числа а не текст), и компьютер автоматически пытается подобрать принцип нахождения ответа. При этом найденный принцип будет в дальнейшем тестировании давать некоторый процент правильных ответов, и некоторый процент неправильных. Например может быть 70% правильных ответов, а может быть 77%, по разному бывает. Алгоритм подбора принципа нахождения правильного ответа совмещает как использование виртуальных нейронных сетей, так и большой вклад творческого человеческого программирования, поэтому несмотря на попытку создать универсальную систему - получается не универсальная. Вот этот творческий кусок алгоритма как раз больше подходит только для некоторого круга задач, на который программист ориентировался.

Интересен вот какой момент ещё - отношение к ошибкам. От Гугл-автомобиля требуют чтобы виртуальный водитель никого не сбил. Но ведь человеческий же водитель сбивает. Почему бы не позволить и виртуальному водителю иногда ошибаться. Вот находил недавно информацию что медицинские роботы очень часто совершают трагедии, просто руки не доходили до точной статистики, а как оценили статистику так оказалось что лучше бы отказаться от этих роботов но инфраструктура налажена, и так и не понятно чем это закончилось. Так может нужно для виртуального водителя требование поставить чтоб статистика аварий была не хуже чем у людей, и нормально. А то прям дискриминация. Оно конечно не хочется от робота умирать, но может абсолютная точность невозможна. И может нет разницы для мертвого человек или робот его сбил.

А я думал на тему бот-ученый. Кажется что порой для написания научной статьи нужно не так уж много интеллекта. По ключевому слову найти ряд статей, применить метод из одной статьи к случайным образом измененным входным данным. То есть - эти ученые применили метод к вот такому, а мы применим к немножко другому. Дело в том что входные данные принадлежат к некоторому классу, и очень часто можно в принципе  брать и другие данные того же класса, главное правильно определить класс. Ну в принципе можно бы попытаться и боту поручить основную часть такой работы. Был же инцидент с "Корчевателем", почему бы не попробовать совершенствовать систему, заменить алгоритмы случайного выбора слов и формул на более адекватные алгоритмы. В каких-то узких областях можно бы и без нейросетей это руками запрограммировать, с переменным успехом двигаться в этом направлении.

Есть новости. Как говорилось ранее, победа компьютера над европейцем в Го это хорошо, но азиаты играют намного круче. И вот прямо сейчас происходит уже победа компьютера над азиатом. https://geektimes.ru/post/272508/

Поздравляю! Хорошая новость) Однако в целом победа компьютера в первых трех сражениях из пяти выглядит более ярко чем случай с Каспаровым. Там у Каспарова из шести сражений была одна победа и три ничьих. Тут же в Го будет победа компьютера 3:2 либо 4:1. И ещё такой момент, что человек на пределе играет, а у компьютера можно кластер расширять ещё и ещё. Удесятерить например кластер, и будет абсолютно непобедимым, увеличит детализацию и скорость расчета.