Саркастичная машина слила 4-ю партию "а чего, не на миллион же играем", но 5-ю снова выиграла, чтобы показать, кто тут бптя. А кожаные до сих пор думают, что машину интересует только игра, на которую её запрограммировали. Наивные. 😅
Вторая уязвимость называется по-научному проблема горизонта - в любом случае вычислительные мощности ограничены, нейросеть имеет конечную глубину и абсолютно не видит идей за её пределами, поэтому, в частности, шахматные движки чудовищно сильны в эндшпиле - им уже хватает мощности дотянуться до конца игры.
Более того, шахматные движки чудовищно сильны и в дебюте и в миттельшпиле. Даже конечной глубины нейросети более чем достаточно чтобы провести объективную оценку позиции и сделать сильнейший ход.
Так вот почему с каждым новым фильмом Терминатор герои становятся все большими идиотами и выиигрывают у превосходящих по технологии терминаторов... пончик атака :D
@@gunner1163 Ну, то, что рассказано, мне было интересно. Я не знаю, что означает аббревиатура DL. Если может рассказать шире и глубже, расскажите. С интересом послушаю.
занимаясь непосредственно обучением нейросетки и после первых 2-3 минут анализа - стало ясно, что в ролике - СПГС. или наделение нейросетки или её результатов, каким то смыслом с человеческой точки зрения. это будет ещё популярно лет 5. придание смысла обычной комбинации сделанной бездумно.
@@kissloveoddski_ghoul либо технологии разовьются до того момента когда будет делаться осознанный лог вывод, либо у необразованного и непонимающей части общества донесут "да тип ии... НО есть нюанс..."
@@olegol3385 мне кажется это будет продолжаться вечно, пока жив человек он будет пытаться объяснить происходящее. В том числе рандомный ответ нейросети. А здесь тем более. В игре всегда можно объяснить какие плюсы и минусы даёт ход.
@@kissloveoddski_ghoulтут не могу возражать сам считаю что при текущем общественном строе это будет продолжаться. возможно при другом строе когда не думать будет непопулярно что то измениться но практических примеров на планете ещё не было. p.s. ну справедливости ради надо уточнить что есть параметры настроек и параметры целей исходя из настройки которых и идет попытка оценить наиболее часто выпадающие результаты и % их эффективности. и в итоге все сводиться к кол-ву параметров и стадий обучения. ровно до момента пока не сталкиваешься с чем то уникальным. в то же время даже у 5 -летнего ребенка хватает способностей после укуса осы МОМЕНТАЛЬНО сделать вывод и об осе и о том какие действия к этому привели и как спасаться и куда ходить не стоит, к кому бежать за помощьью и прочее. было бы интересно замерять мощность мозга и организма в этот момент. скорее всего там скорость реакций и эффективность в разы если не в 10-ки раз подскакивает.
Че вы в комментах все ИИ превозносите? Нет ничего удивительного в том что статистический анализатор с мощностью несколько миллионов операций в секунду выигрывает в игре которая легко поддается статистическому анализу. Вы бы ещё удивились что компьютер может большие числа считать быстрее человека
Статанализ будет давать преимущество компьютеру, если считать до самого конца. А просто посмотреть на шанс выигрыша... Ну именно это интуиция человека и делает. Гросс вряд ли будет запоминать, какой ход приведёт поражению, поэтому меньшая вычислительная мощность нивелируется. Плюс еще и ограничение по времени вычислений для нейросети (вроде там ещё и сами видеокарты были слабенькие). Поэтому данная победа - действительно серьезный прорыв именно алгоритма, который эффективно смог оценивать выигрышность победы. Собственно, именно эта часть сети и победила. Все движки до этого просто считали тупо перебором все ходы, а Alpha* имеет отдельный модуль, который оценивает выигрышность позиции. Именно это и дало такой скачок данной технологии сразу во всех играх. Это качается не только го, но и шахмат, шашек и вообще всех игр по факту
Я думаю, следует если не ИИ, то как минимум людей, которые её разработали, превозносить: только на словах легко подобные "статические анализаторы" придумывать и реализовывать. Даже в видео упомянули, что при всей мощности компьютера у людей всё равно получается обыгрывать ИИ: починить эти недостатки - нетривиальная задача.
Легко поддается? Ничего удивительного? Ты серьезно сейчас вот это? Шахматы можно посчитать просто математически, го - нет. На статистический обсчет одного хода классическими методами уйдут годы, в го в миллиарды раз больше комбинаций. Нейронка это не статистический анализатор, это именно что обученный алгоритм, он способен к логике и внутренним "размышлениям"
@@palyaros02 я сегодня только общался chatGPT4o-mini и Llama 3.1, у них потрясающие способности и они определённо способны к рассуждениям. Так что мой комментарий был глупый и ошибочный, я с тобой согласен.
@@palyaros02 "го - нет", "в го в миллионы раз больше комбинаций" когда то невозможно было в космос полететь, и на луну высадиться, и тест тьюринга пройти.
К сожалению, рассуждения автора про «полушария» нейросети - чепуха. Он не понимает, как устроен перебор в AlphaGo, и как используются там policy и value-сетки...
@@user-sl2sp8jy7bвы не правильно поняли, эта правда что сами нейросети состоят из 2 или более поднейросетей, например нейросеть которая генерит картинки имеет так сказать творческого агента и проверяющего агента, которые друг друга обучают, тут может быть тоже самое, опытная часть нейросети так как обучена на партиях людей может в долгую игру, а просчитывающая часть что ограничена по времени выигрывает в эндшпиле, обе эти части одной нейросети имеют слабые стороны и компенсируют друг друга
Спасибо большое, замечательное видео, отличные разъяснения. Полюбил Го после "Хикару и Го". Люблю до сих пор, научил младших братьев играть, тоже тащатся. Интересно, а ККИ нейросеть тоже может расколоть? Или риичи-маджонг?
Моя одноклассница - Янка играла как Альфа в этой партии- бесила меня, пока не заставила пересмотреть мой стиль игры. И тогда мы примерно сравнялись... Комментирование приятное, но я вижу другими образами.
лектор не понимает как нейронки работают, но что-то надумывает. и как-то странно. сначала говорит про то, как нейронка в самом начале запланировала супер стратегию на всю игру, а потом в один момент сам же говорит, что у нейронки время ограничено на поиск решения.
28:34 это уже какой-то анекдот про некромантов. Пришел как-то раз некромант на похороны. К бывшему ученику. И когда уже все попрощались, когда уже собрались гроб заколачивать, мастер наклонился к мертвому и шепнул ему на ушко: "Слышь, работать"
Да , а теперь представьте что это используют как оружие против населения и стран . Как легко эти системы могут обрушить экономики стран и выиграть войны. И уже машины будут решать сколькими миллионами можно пожертвовать причём с обеих сторон .
Когда я смотрел трансляцию этой партии, после 37 хода первая мысль была "Наверное у Ли Седоля от этого хода покраснеют уши". Слишком уж этот ход похож на знаменитый ход "покрасневших ушей". Не сказал бы что это что-то абсолютно новое. Хотя, действительно, такое в играх можно увидеть чрезвычайно редко.
Бывают чрезвычайно редкие случаи-исключения, когда в определённых позициях движку может нехватить глубины и уже он ошибётся (например, при анализе игры). Это ещё забавнее, хотя очевидно, что движок бы просто не зашёл в такую позицию, где ему бы пришлось так думать.
А чё смешного если компьютер может сделать ход пешкой только для того чтобы в случае если оба игрока будут играть по первой линии у оппонента через 20 ходов будет отнЯто важное поле. Смешно было бы если бы гроссмейстеры делали вид что понимают такой ход.
@@pahom2 вы не знаете, видимо, о шахматных движках в достаточной мере. Про 500 ходов тоже смешно, на такую ply движки не считают и никогда не считали, есть только эндгейм таблицы. Могу скинуть примеры где движки ошибались/ошибаются до сих пор, если какой-нибудь контакт оставите. Иногда это решается большим временем для движка на подумать (ложная principle variation), иногда же это просто что-то, придуманное специально против алгоритма самого движка.
Анализировал 4ю игру Leelazero, KataGo и другими программи: АльфаГо проиграла 4ю партию из-за ошибочного вклинивания, а не от "гениального" хода Ли Седоля.
А без программ смогли бы доказать, что это не «гениальный» ход? Легко говорить с Лилой и КатаГо - но в той партии даже 9-е про даны не могли найти опровержения
@@kuznetsov_igraet против лома нужен второй лом. Ход Ли Седоля не супер тезудзи. Это доказывается только современными нейро-программами, о которых вы расказываете. Этому ходу есть отдельная статья с разбором. Седоля всё плохо. Альфаго вместо того чтобы обыграть Ли сделала ошибочный ход и Седоль этим воспользовался.
@@allexyorker5478 Я понял, просто ваш изначальный комментарий прозвучал обесценивающе. Ход определенно гениальный и без «кавычек», потому что с помощью него человек последний раз обыграл программу в официальном матче. А по вашей логике и 37-й ход альфаГо фигня полная, поскольку Михаил объяснил как он опровергается. Но ведь нет) Оба камня - определенно исторические!
@@kuznetsov_igraet 37й ход АльфаГо -- это не ошибка и не суперход. Удар в плечо игрался профи до Альфаго. Ход 78 от Ли Седоля не является выйгрышным. Альфаго лидирует и после него (70% и ~3,5 очка), но затем программа ошибается на ходу 87!!! Катаго считает ход 87 - ошибкой! Цитата из Вики: "Ходы AlphaGo 83 и 85 были приемлемыми, но далее с 87 по 101 ход программа совершила ряд слабых, откровенно плохих ходов. На 92 ходу Ли Седоль захватил лидерство в партии"
@@kuznetsov_igraet Ходы альфаго 83, и 85 дают победу и "гениальный" ход Седоля 78 ничего не пеняет, но далее с 87 по 101 ход программа сыграла плохо. К 92 ходу Ли Седоль захватил лидерство в партии
@@monstrkamchatskiy3006 я в курсе, что в го есть градация на кю и на даны. Но чёрные пояса (равно как и любые другие) в интеллектуальных играх не присваиваются. А я именно про это.
Эйнштейн слишком глупый для го. Наш мозг для таких игр не приспособлен полноценно играть. Шутка основывается на стереотипе Эйнштейна-гения, кем на самом деле он не являлся. По такому же принципу он и лучший художник, композитор, режиссёр... и скорее всего он и не знал о такой игре.
Нейросети учатся сначала на человеческих партиях,а потом на игре с самими собой доводят мастерство до запредельных уровней. Слабостей людских в их "алгоритмах" не остается.
В нейросетках такое почти невозможно. Зато возможно в HCE (Hand-Crafted Evaluation) - например, во многих шахматных программах, позиционные веса прямо прописаны вручную. Хорошим примером будет Stockfish до NNUE, тот же IBM Deep Blue, или даже советская программа Каисса. Несмотря на качественное покрытие в плане "тактик" (рубок на несколько ходов вперёд), у всех программ с "ручной" оценкой позиции будут человеческие (и не только человеческие) уязвимости в стратегическом плане, просто из-за сильного упрощения оценки до заданных параметров. Писал свою шахматную программу, столкнулся с этим, когда была получена хорошая с человеческого взгляда позиция, но современный Stockfish не оценил. Поражение с нулём ошибок, просто каждый ход совершенно чуть-чуть проигрывал позицию, медленно, но верно.
@@nick1752 смотрел на ютубе про одного из создателей Каиссы, так он сказал такую фразу, что не важно как хорошо написана программа, все решает перебор и мощности. а недавно видел расстановку фигур в партии, где компьютер не может реально оценить позицию, ставил нули, но за счет неприкрытого короля, соперник терял все фигуры, хотя сам не вбивал и не проверял
нет. Начиная с Альфаго все нейросетевые программы используют глубокое обучение для выхода на сверхчеловеческий уровень. Т.е. тренируется сама с собой, а не копирует опыт и ошибки людей
Ага, отлично. То есть мой стиль игры чуток похож на стиль той нейросетки, так ещё кто-то из известных исторических товарищей играл. Получается, что если бы я в своё время на 6 кю не забил хрен на Го, то мог выйти толк))) Ну, небось, однажды будет время заняться всем, на что в молодости времени не хватает)
Последней программой #1, которую человек мог хотя бы изредка выиграть, была Rybka в далёком 2008. С выходом на топ-уровень Houdini последняя лазейка для человека стала закрыта, Houdini стал первым движком, который играл лучше человека во всех стадиях игры, и игру против Houdini Вашванатан Ананд сравнил с битьём голым кулаком по бетонной стене. К моменту появления AlphaZero актуальные движки уже превосходили Houdini гораздо больше, чем Houdini - человеческих мастеров. Ну а сейчас Stockfish 16.1 не оставил бы ни единого шанса AlphaZero.
@@andrey_bakhmatov классный комментарий, даже добавить нечего. Меня немного раздражает хайп вокруг AlphaZero, так как ни одного легитимного матча проведено с ней не было (игры со Stockfish 8 даже вызывают вопросы в плане настроек последнего), но всё-таки, позднее Stockfish стал использовать NNUE, что показало практичность нейросетевого подхода, и где-то +- в то же время lc0 возникла, может чуть раньше. Но если всё же рассуждать о матче человек-машина, надо смотреть в 1996-1997 гг. IBM Deep Blue против Гарри Каспарова, и такие обзоры уже есть в интернете, прямо попартийно. С другой стороны, IBM не дала шанса отыграться Гарри в 1998, просто уничтожив свою разработку.
@@allexyorker5478 как неиграющему, тут же стало интересно - что и почему для гошников здесь детский сад? Игра с нейронкой, аналитика этих партий или вообще писать комментарии?)
@@TSO01 @allexyorker5478 правильно сказал. потому что лектор сам не играет. Для тех кто уже играет вся эта лекция детский сад. А для тех кто не знает можно любые слова говорить, любые варианты показывать.
@@TSO01 Как по мне это не "детский сад" в смысле легкости проблем, но как раз стиль комментирования для детей очень хороший. Какие-то интриги, обман и "неожиданности", эти "делаешь сильнее". Я проматывал. На самом деле происходит ожидаемое обострение игры и сложный расчет. Мастерство, на мой взгляд, совсем не в том, что неожиданное нечто сделаешь, а в том, что чувствуешь где чья территория формируется явно. Это не столько обман, сколько размен. Но для детей лучше с легендой рассказывать.
Для таких ведущих в аду есть отдельный котел. Ты 10 раз повторил "обьясняю для тех кто первый раз смотрит что это за игра" и потом еще повторил пару раз "спустя 80 ходов план был ясен" или "спустя 150 ходов нейросеть осуществила план" Где эти 150 ходов? Я тот самый новичек кому интересна игра (была) а не первые 10 ходов. Первый раз в жизни заинтересовался что это за игра такая "Го". Как фанат шахмат могу это сравинить с тем что в каждой партии нам будут показывать зевок пешки а потом говорить "ну тут короче он выиграл" Жирный дизлайк. Досвидания, ваш канал Досвидания, игра Го
Есть видео специально посвящённые для новичков, а негативить за то, что оратор не сделал параллельно обзору партии ликбез по го для самых маленьких признак того, что игра действительно не для таких как ты
программы-нейросетки... ну сделать чемпионат компьютеров, пусть сражаются друг с другом, кто там сильнее. Что так озадачены все? Щас вон трансгендеры в боксе женщин побеждают, и что? Можно много разных поединков придумывать, типа кто сильнее - сколопендра или скорпион? Занимайтесь шахматами, го, а не фриковыми матчами. Так подсели на компьютеры, что сами шахматы забыли по сути.
что шахматисты, что эти каменщики вне своих игр ничем таким выдающимся не блещут. Поэтому лично я считаю, что ничего эти игры не развивают. Покер другое дело. Там хотя бы характер можно построить.
@@user-ms7pf7se8e, ты сперва AlphaGo обыграй, потом вернёшься со "своим мнением", и может мы с perplexed76 тебя даже "послушаем"), "заземлённый" ты наш.
Каждая жаба хвалит своё болото.Тебе нужен покер для какого-то твоего опыта,другому человеку нужен этот го.Каждому своё. Покер развивает совесть?А честным он тебя сделает?
Выйти в центр за счет белых и получить больше пространства это вполне естественный план. Если жтот Лиседоль его не увидел, то не так хорошо он и играет
@@otoro9614 действительно элементарный план, как же лучший игрок в Го его не увидел, а вы смогли. Как насчёт исполнить такой элементарный план, сыграв пару чемпионатов, и стать новым лучшим игроком в Го? Вы и AlphaGo не ощутите, ну, либо вничью сыграете.
На фоне Чата Gpt 4 успех АльфаГо меркнет. АльфаГо произвела фурор в очень узкой области настольных игр. Потом был успех нейросетей в шахматах, где они сравнялись по силе с обычным программа. Затем Альфа стар обыграла проигрока в Старкрафт 2 и т.п.
Мы так в точки на переменах в школе играли (для современной молодежи: на клетчатом листочке двумя разноцветными шариковыми ручками). По популярности не уступала морскому бою (для современной молодежи даже рассказывать не буду что это)
Если компьютер проигрывает, американцы начинают хитрить, как было когда-то с Каспаровым во время матча с ДипБлю. То нужно им машину перезапустить, то очевидные человеческие ходы идут и т.д. Знаем мы их методики.
@@Snayper44 смартфон навряд ли, но программы да. Но это не значит что машина умнее. Это как в калькуляторе делить шестизначное число на восьмизначное, к примеру. Но это всего лишь пластмасска с батарейкой.
@@denislevi8361смартфон по мощности не особо уступает обычному настольному компьютеру. Альфаго на ноутбуке запускалась. Для тренировки нейросети использовали грубо говоря датацентр, для работы обученой - утюг сойдёт.
