Ли Седоль, 9-дан о своих шансах в матче с AlphaGo

[Volody]

Самообучение имеет свойство стагнировать. То бишь начиная с какого-то уровня обучение выйдет на насыщение и уровень расти не будет, собственно и с людьми тоже самое происходит. Другой вопрос что ребята и DeepMind могут чего-нибудь еще добавить, углубить, улучшить и произойдет еще один скачек в силе игры. Я так понял из статьи, что игра на еще более мощном кластере особого улучшения не даст. Увеличение мощности с 200CPU до 1200 дало рост Elo c 3140 до 3168. При этом даже в однопоточном варианте Elo был в районе 2650 что гораздо лучше Zen на 32CPU (~2500) . Если они сумеют что-то подкуртить в своих нейросетях скачек может быть огромным.

[couldАлексей Липчанский]

Самообучение имеет свойство стагнировать. То бишь начиная с какого-то уровня обучение выйдет на насыщение и уровень расти не будет, собственно и с людьми тоже самое происходит.

Ради интереса набросал "нейросетевые самообучающиеся" крестики нолики. После небольшого количества игр бота самого с собой все игры стали сводиться к ничьей, но (!) при этом выиграть у такого "умника" не составляло никакого труда. Введение случайного элемента в выбор хода (например, случайный выбор из двух-трех наилучших) привел совершенно к другим результатам. В случае с АльфаГо, как я думаю, таким случайным элементом является монте-карло.

При этом даже в однопоточном варианте Elo был в районе 2650 что гораздо лучше Zen на 32CPU (~2500) . Если они сумеют что-то подкуртить в своих нейросетях скачек может быть огромным.

Отсюда можно сделать предположение, что сеть обучена играть на уровне где то на ~2300+-300, остальное "добавляет" монте-карло. А там да, рост качества игры с ростом количества симуляций далеко не линейный

[ЭшуВиктор Чеботарев]

Если они сумеют что-то подкрутить в своих нейросетях скачек может быть огромным.

Я думаю мы все понимаем, что дать Ли Седолю 3 камня форы программа не сможет никогда. Предел "самообучения" нейросети существует, и максимальный достижимый уровень игры ниже, чем возможность перебрать все возможные Го-позиции (то есть полный перебор).

В конечном счёте всё сводится к тому: даёт ли конструирование и использование таких понятий как сэнтэ, аджи, и т.п. людям преимущество, или только сдерживает постижение игры.

[саттваРуслан Дмитриев]

Именно потому, что Ли Седоль не инженер он и говорит о возможном 4-1.

Думаю, нейронная сеть никогда не сможет обыгрывать ведущих профи при существующей системе отбора, селекции и обучения этих профи.

Объясню почему.
Го на высших уровнях - игра идей. А сеть мимикрирует под "субъекта", пересказывающего уже высказанные идеи, подобно ботам в социальных сетях, которые способны "вести беседу" жонглируя готовым набором человеческих клише.
Сеть не обладает субъектностью, поэтому идей высказывать и порождать не может.
Нейронно-сетевой ИИ хорош для того, чтобы максимально умело имитировать игру Го в рамках того, что уже выработано людьми. Но не для того, чтобы породить новое, без чего переиграть Ли Седоля, который очень хочет выиграть миллион будет невозможно.

В этом, кстати, по моему убеждению, ключевое отличие го от шахмат. Го как дисциплина развивалось значительно дольше, и развита значительно сильнее и системнее. Поэтому в шахматах можно имитировать игру человека в дебюте, а потом взять за счет полного пересчета вариантов, когда фигур осталось мало.

В го имитировать игру профи в начале партии можно (так делают сильнейшие любители), но не имея идей, ты уже будешь отставать к 100 ходу на 5-10 очков. Пусть ИИ будет имитировать более качественно и будет отставать на 2 очка. Но пока еще не достигнута мощность вычислений, которые позволили бы после появления 150 камней на доске просчитать вообще все варианты. Поэтому основной козырь ИИ работающий против шахматистов вообще не включится. Да, можно полным перебором решать задачи на площади 10х10, но, подозреваю, что этого не хватит.

Так что до фотонных или ДНК процессоров людишки еще продержатся)))

[couldАлексей Липчанский]

Го на высших уровнях - игра идей. А сеть мимикрирует под "субъекта", пересказывающего уже высказанные идеи, подобно ботам в социальных сетях, которые способны "вести беседу" жонглируя готовым набором человеческих клише.
Сеть не обладает субъектностью, поэтому идей высказывать и порождать не может.

С философской точки зрения все так, но вот физиологически вся игра идей сводится к простым нервным импульсам. Так что, если отбросить теорию о бессмертной душе, в приближении мозг Ли Седоля и сеть АльфаГо функционируют по схожим принципам, а недостаток архитекторы компьютерных "мозгов" для решения частной задачи компенсируется грубой силой в виде тысяч процессорных ядер. Если же принять за истину теорию о бессмертной душе, то никто (в этом мире) не мешает Го Богу вселиться в компьютер в этом матче :)

Что же касается идей, то компьютеры давно уже научились обобщать данные, находить закономерности, выявлять скрытые знания, делать прогнозы и многому другому. Вместе с элементом случайности, который вносит использование монте карло, можно смело говорить, что программа вполне способна выйти за пределы партий, на которых проходило обучение.

[WinPoohВладимир Медведев]

Отсюда можно сделать предположение, что сеть обучена играть на уровне где то на ~2300+-300, остальное "добавляет" монте-карло. А там да, рост качества игры с ростом количества симуляций далеко не линейный

Меня больше всего удивляет фраза из статьи, что оценочная сеть без поиска у них играет на уровне лучших современных монте-карловских программ. То есть в силу любительских данов.
Не могу при этом понять, как она, например, лестницу будет разыгрывать? С учётом камней-прерывателей и разворотов там миллионы возможных вариантов, и в обучающей выборке они все просто не могли встретиться. Напрашивается вывод, что расчёт лестниц - не такая уж важная часть сильной игры, и поговорка "не знаешь ситё - не умеешь играть в Го" опровергнута.

[WinPoohВладимир Медведев]

без чего переиграть Ли Седоля, который очень хочет выиграть миллион будет невозможно

Возможно, на стороне АльфаГо будет тот фактор, что нейросеть не хочет выиграть миллион.

[WinPoohВладимир Медведев]

Поэтому в шахматах можно имитировать игру человека в дебюте, а потом взять за счет полного пересчета вариантов, когда фигур осталось мало.

Этот тезис уже устарел. Программы настолько сильнее человека, что дебют сейчас значения не имеет. Компьютер может начать партию серией ходов 1. a3, 2. b3, 3. c3 и т.п. - и всё равно у человека шансов больше, чем на ничью, не будет. Накамура недавно проиграл матч программе Komodo c форой. Три ничьих и поражение. В проигранной партии у него был гандикап в четыре хода...

https://ru.chess.com/news/komodo-beats- ... attle-1331

[whitedogПавел Приступа]

Го на высших уровнях - игра идей. А сеть мимикрирует под "субъекта", пересказывающего уже высказанные идеи, подобно ботам в социальных сетях, которые способны "вести беседу" жонглируя готовым набором человеческих клише.
Сеть не обладает субъектностью, поэтому идей высказывать и порождать не может.

С философской точки зрения все так, но вот физиологически вся игра идей сводится к простым нервным импульсам. Так что, если отбросить теорию о бессмертной душе, в приближении мозг Ли Седоля и сеть АльфаГо функционируют по схожим принципам, а недостаток архитекторы компьютерных "мозгов" для решения частной задачи компенсируется грубой силой в виде тысяч процессорных ядер. Если же принять за истину теорию о бессмертной душе, то никто (в этом мире) не мешает Го Богу вселиться в компьютер в этом матче :)

Что же касается идей, то компьютеры давно уже научились обобщать данные, находить закономерности, выявлять скрытые знания, делать прогнозы и многому другому. Вместе с элементом случайности, который вносит использование монте карло, можно смело говорить, что программа вполне способна выйти за пределы партий, на которых проходило обучение.

Подписываюсь под каждым словом. Особенно понравилось про вселение го-бога в компьютер :) Уже поспорил с тремя людьми (в сумме в денежном эквиваленте на 2 тыс. рублей) - поставил на компьютер :)

[whitedogПавел Приступа]

без чего переиграть Ли Седоля, который очень хочет выиграть миллион будет невозможно

Возможно, на стороне АльфаГо будет тот фактор, что нейросеть не хочет выиграть миллион.

Эта мысль прекрасна! :)