WinPooh писал(а):Собственно, для игровых программ в любых играх возможно только 4 варианта:
1. Считаем всё и до конца.
Это простейшие игры (крестики-нолики), эндшпильные базы в шахматах и шашках, а также "алгоритм бога", для большинства игр нереализуемый.
2. Считаем всё, но не до конца.
Это первые шахматные программы, до начала активного использования отсечений вариантов. Брут-форс, он же голая альфа-бета. Дерево широкое и неглубокое. Играть сильно не получается из-за эффекта "горизонта".
3. Считаем кое-что, и не до конца.
Это современные шахматные программы, отсекающие огромное количество вариантов по эвристикам (средняя степень ветвления дерева доходит до теоретического предела = 2, и даже меньше). До конца считать всё равно не получается, поэтому на листья дерева навешиваем некоторую синтетическую оценку, и пытаемся её оптимизировать.
Дерево не очень широкое, но намного глубже, чем в (2). Хотя отдельные ветви могут очень сильно отличаться по длине. Подход Ботвинника - сюда же.
4. Считаем кое-что, но до конца.
Вот это - Монте-Карло. Лес узких и глубоких деревьев. Те же (или несколько другие) эвристики для отбора вариантов, но в синтетической оценке мы больше не нуждаемся. Вместо неё - статистические показатели успешности доигрывания вариантов до финальных позиций. Оказалось, что в Го хорошо работает только этот подход. А вот в шахматах он явно слабее, чем (3).
Вот 3-ий вариант я готов признать интеллектуальным. Во всех других интеллекта ноль.
Поэтому я чувствую себя обманутым. DeepMind заявляют о новом шаге к созданию универсального искусственного интеллекта - обучающемся на собственных партиях ИИ. А оказывается, что никакого интеллекта и нет, просто им захотелось, особо не напрягаясь, срубить побольше пиара. Вдобавок, чтобы повысить свои шансы на победу, используют множество грязных приёмов.
Лично для меня их репутация существенно пострадала. Если для кого-то это не так, то я очень хочу услышать, почему это может быть не так. Я никаких аргументов в их защиту не вижу и не понимаю, на что они надеялись.