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

[breakfast]

Ли Седоль, 9-дан: " В этот раз я, конечно, выиграю со счетом 4-1 или 5-0, но я уверен, что через 2-3 года создатели AlphaGo захотят взять у меня реванш. Вот тогда мне будет действительно непросто победить"

Источник: http://news.donga.com/3/all/20160129/76197440/1

Несколько опросов в сети:
http://vk.com/egc2016?w=wall-98245751_34
https://fans.vote/vote/ACksTIx8yRs/how- ... ef=Default

[AlexanderK]

Боюсь, что Седоль слабо понимает что такое глубокие нейронные сети, как быстро и неотвратимо идет сейчас обучение модели.
Уверен, что программа начнет уверенно обыгрывать человека в этом году. Интрига сохраняется лишь в том, успеют к марту или нет.

[whitedog]

Боюсь, что Седоль слабо понимает что такое глубокие нейронные сети, как быстро и неотвратимо идет сейчас обучение модели.
Уверен, что программа начнет уверенно обыгрывать человека в этом году. Интрига сохраняется лишь в том, успеют к марту или нет.

Такое же ощущение

[could]

Боюсь, что Седоль слабо понимает что такое глубокие нейронные сети, как быстро и неотвратимо идет сейчас обучение модели.
Уверен, что программа начнет уверенно обыгрывать человека в этом году. Интрига сохраняется лишь в том, успеют к марту или нет.

Я уверен, что он вообще не знает что это такое потому, что он профессиональный игрок в Го а не инженер :)
С другой стороны его прогноз явно говорит, что первая партия будет "исследовательской" и Ли Седоль готов ее сдать (4-1), хотя он все равно не верит возможность компьютера победить профессионала из TOP5 при любом раскладе (5-0).

[breakfast]

В отличии от Каспарова в матче с Deep Blue, он даже не попросил себе призовых за поражение. Не верит в такую возможность. И в интервью говорил, что согласился на матч, даже не посмотрев партии Фана. Очень самоуверенно, конечно ...
Можно было настоять на предоставлении ему копии программы, к примеру. Для тренировки

[could]

Попросить копию программы не получится, потому что на оборудование для запуска придется потратить весь потенциальный гонорар. И даже если вместе с программой будет предоставлен доступ к оборудованию, то это тоже ничего не даст. Как правильно заметил AlexanderK, обучение модели идет постоянно и через месяц это будет уже другая программа.

[breakfast]

А вас не смущает, что она училась на партиях с КГСа? Там нет и никогда не было никого уровня Ли Седоля

[could]

В том, что программа обучалась на партиях КГСа нет ничего страшного. Просто рассматривайте эти партии как доступный и достаточно большой массив данных, который позволяет показать "как играют люди". Более чем уверен, что программа так же обучалась на базах джосек и партиях профессиональных игроков. Результатом всего этого стала модель, способная самостоятельно обучаться играя огромное количество партий сама с собой.
Так же не стоит забывать, что AlphaGo - это не только нейронная сеть, но и MCTS на безумном кластере, серьезно усиливающий игру.

[AlexanderK]

Они не говорят, что это был только КГС:
"These deep neural networks are trained by a novel combination of supervised learning from human expert games, and reinforcement learning from games of self-play."
И, полностью соглашусь с Алексеем, ключевое тут именно "reinforcement learning from games of self-play".
Вот прямо сейчас "железка", которая в уже октябре (а матч с Фаном был в окрябре) играла на хорошем уровне, играет сотни(?) игр в день и активно учится.

[саттва]

Здесь может быть проблема для самообучающейся сети?

Сильнейшие профи на пике играют совсем не так как просто профи и уж совсем не так как любители. А база таких партий крайне мала и пополняется очень медленно.