Выбор редакции
Лента новостей
Свет в океане туманного мрака: Россия мировой моральный ориентир
23.08
В Москве представили российский электроседан
04.08
Пётр Акопов: Запад не знает, зачем ему война с Россией
28.06
Санкции обрекают киевских путчистов на военное поражение
06.05
Геноцид - геополитический инструмент Запада
14.04
Русские войска применяют Starlink Илона Маска: хорошо, но как временное решение
11.02
Указания США на демонтаж остатков украинской государственности
01.10
Неконтролируемый обвал рождаемости в бывшей Украине
26.09
10 Dec 2017, 11:32Наука
Нейросеть AlphaZero всего за четыре часа научилась безупречно играть в шахматы
Спустя 20 лет после того, как компьютерная программа DeepBlue победила чемпиона мира Гарри Каспарова, в шахматах грянула новая революция.
Алгоритму AlphaZero, разработанному Google и DeepMind, хватило всего четырех часов игры с самим собой, чтобы самостоятельно синтезировать шахматные знания человечества за полтора тысячелетия и достичь уровня, который не только превосходит людей, но и позволяет громить чемпионов среди компьютерных алгоритмов.
Все блестящие хитрости и утонченности, которые программисты использовали для создания шахматных движков, были отправлены на свалку истории, отмечает портал Chess24.com.
Нейросеть победила сильнейшую шахматную компьютерную программу Stockfish 8 в ста партиях, не проиграв ни одной. Играя белыми, AlphaZero добилась 25 побед при 25 ничьих. Без преимущества первого хода ей удалось выиграть три партии при 47 ничьих. Итого в ста играх нейросеть одержала 28 побед, сведя остальные 72 вничью.
Как утверждают разработчики, AlphaZero достигла этого уровня всего через четыре часа после того, как в нее были загружены только базовые правила игры в шахматы, без дополнительных сведений о тактике, алгоритмах и дебютах.
В отличие от традиционных шахматных программ, AlphaZero выбирает ход не за счет перебора возможных вариантов, а применяя собственные алгоритмы, выработанные при самообучении. Для сравнения: AlphaZero рассматривала 80 тысяч позиций за секунду, тогда как Stockfish — до 70 миллионов.
Ранее детище DeepMind потратило два часа на постижение сеги (японские шахматы) и за восемь часов научилась безупречной игре в го.
По мнению компании-разработчика, в будущем подобные нейро-алгоритмы смогут решать важные исследовательские задачи, включая разработку новых лекарств и материалов.