Рост силы Го-программ пугает?

  1. 2 г. назад

    AlexOss

    17 Мар 2015 Казань 2к КГС
    2 г. назад исправил AlexOss

    17.03.12 Программа Zen обыграла легендарного Такемию Масаки, 9p на 4-х камнях.
    http://habrahabr.ru/post/140244/

    Ровно через 3 года, сегодня 17.03.15 Тё Тикун, 9p обыграл сильную программу CrazyStone, дав ей лишь 3 камня.
    Кто знает подробности - прошу делиться.

  2. Олег Попов

    17 Мар 2015 Москва 2 кю РФГ/КГС

    Так ведь обыграл, а не проиграл

  3. desolator

    17 Мар 2015 Донецк, ДНР 13 кю КГС

    Алгоритмы совершенствуются, ничего страшного, странного, неожиданного в этом нет

  4. 2 г. назад исправил Kaban54

    Посмотреть бы записи этих партий. То, что я видел 3-4 года тому назад, на поддавки похоже.

  5. http://gokifu.com/share/26m4

  6. Вижу легкую победу, хотя я еще тот эксперт.

  7. Alone Al

    18 Мар 2015 Москва 3 дан

    Игра программы на 6 дан не тянет - отдает много территории в углах, не умеет играть йосе. На КГС она только блиц играет?

  8. 2 г. назад удалено AlexOss
  9. AlexOss

    18 Мар 2015 Казань 2к КГС

    @Alone Al Игра программы на 6 дан не тянет - отдает много территории в углах, не умеет играть йосе. На КГС она только блиц играет?

    На КГС в комнате Computer Go были сообщения:
    "Q: What is Zen19S?
    A: Zen19S is a version of Zen19, running on a mini cluster of a dual 10-core Xeon E5-2690 v2@3 GHz 32 GB RAM, a dual 6-core Xeon X5680@3.6 GHz/24 GB, a dual 6-core Xeon X5680@3.8 GHz/12 GB and a 6-core i7 3930K@4.0 GHz/16 GB computers connected via a GbE LAN. 50 cores total.
    Although Zen19 is a prototype of a commercial product, Zen19S is being developed for academic research by team DeepZen, a joint project of ZenAuthor and me.
    #Same as Zen19Z except the time setting.

    Q: What does S stand for?
    A: Slow.
    Q: How strong is it?
    A: Estimated 5d or more."

    Заявлен как бот 6д с лимитом времени на партию 20мин + беёми 5х30сек.

  10. KOCMOHABT

    18 Мар 2015 Нижний Новгород 4d

    На мой взгляд, после первого джосеки стало понятно, что Чо Чикун разнесет программу в пух и прах, что и случилось в итоге. Ни один 6д, на мой взгляд, так слабо бы не сыграл.

  11. WinPooh

    18 Мар 2015 Москва 3k РФГ

    Ух ты, а я Crazy Stone на четырёх камнях обыгрывал. Я круче Чё Чикуна! Правда, на телефоне :)

  12. Самонадеятельность любителя - ничего не боишься :-)

  13. Michail

    26 Май 2015 Киров 3k

    Программы удивительно сильны на 9х9, очень сильны на 13х13, уже довольно сильные на 19х19, если продолжать прогрессию, то проблема существующих алгоритмов ясна - чем больше выбор ходов, тем программе сложнее сделать правильный выбор. Когда перед тобой десять или больше ходов с вероятностью выигрыша 50%, сложно сделать правильный ход ^^ Алгоритмы вроде бы не особо и развиваются. Придумали использовать метод монте-карло и все программы основываются на этом базовом алгоритме, о других революциях что-то не слышно.
    Потом, через несколько лет, можно будет играть с компьютерами на 25х25 доске, вот специально для них не жалко будет тратить столько времени, просто чтобы показать, что ты сильнее компьютера =)

  14. Кажется, наметился очередной прорыв. В конце прошлого года ышло сразу несколько независимых статей об использовании сверточных нейронных сетей для игры в Го. Пока результаты довольно скромны (87% побед против GnuGo и 12% против Fuego с 1000000 итераций на ход), но слабые и сильные стороны нейронных сетей противоположны таковым у алгоритма Монте-Карло, что говорит о том что их потенциально можно эффективно совместить.

    Разбор двух игр сети против Fuego: http://webdocs.cs.ualberta.ca/~mmueller/fuego/Convolutional-Neural-Network.html

    Сами статьи: http://arxiv.org/pdf/1412.3409v2.pdf , http://arxiv.org/pdf/1412.6564v2.pdf

  15. @winger Кажется, наметился очередной прорыв. В конце прошлого года ышло сразу несколько независимых статей об использовании сверточных нейронных сетей для игры в Го. Пока результаты довольно скромны (87% побед против GnuGo и 12% против Fuego с 1000000 итераций на ход), но слабые и сильные стороны нейронных сетей противоположны таковым у алгоритма Монте-Карло, что говорит о том что их потенциально можно эффективно совместить.

    Разбор двух игр сети против Fuego: http://webdocs.cs.ualberta.ca/~mmueller/fuego/Convolutional-Neural-Network.html

    Сами статьи: http://arxiv.org/pdf/1412.3409v2.pdf , http://arxiv.org/pdf/1412.6564v2.pdf

    В этом ничего страшного нет , алгоритмы совершенствуются =)

  16. в прошлом году

    ScreeSer

    27 Янв 2016 Люберцы 10кю

    http://ria.ru/science/20160127/1366087868.html

  17. Отлично! Ждем победы над Ли Седолем и матч века Гуглобот против Фейсбукбота!

  18. Олег Попов

    28 Янв 2016 Москва 2 кю РФГ/КГС

    Интересно, какой был тайминг?

  19. Matty

    28 Янв 2016 Модератор - Стратегия, Модератор - Жизнь, Модератор - Компьютеры, Модератор -Оффтопик

    Записи партий

  20. WinPooh

    28 Янв 2016 Москва 3k РФГ

    @Олег Попов Интересно, какой был тайминг?

    Вполне нормальный, не блиц. Что-то вроде часа на партию, а потом байоми.

  21. Newer ›
 

или зарегистрируйтесь чтобы комментировать!