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.
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.
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)
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.
@@alexandervoronin5323в шахматах нет сильнейшего хода, есть ходы проигрывающие и ходы не проигрывающие
@alexandervoronin5323 это сейчас.
А 20 лет назад было по другому
Классное видео. Узнал что оказывается я почти умею играть в го. В моем детстве эта игра называлась точки ))
Тож самое)
Да, также)
Есть, правда, различия: в точках размер листика неопределён. Не убираются с доски камни. Нет понятия дыхания.
Но общая логика та же)
Ага)
Точно! Згадав назву!🎉
Класна гра! Я у неї добре грав!
Так вот почему с каждым новым фильмом Терминатор герои становятся все большими идиотами и выиигрывают у превосходящих по технологии терминаторов... пончик атака :D
Скорее, пончик режиссёр.
Смотрел на одном дыхании, хотя в го не играю)
Есть аниме про го, Хикару и го называется. Рекомендую, очень приятно смотрится
На одном дыхании -- это как в вечном атари😂
@@Anjiu1992 поддерживаю
Аж мурашки по коже, настолько захватывающая история.
Это вам так рассказали, дядя в DL ничего не мыслит, а что-то рассказывает об этом. 😂
@@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.
@@kochetkovy dl - deep learning (глубокое обучение нейронных сетей)
@@kochetkovy Вероятно, DL - deep learning
@@user-gk1vv2jd7n А, да. Вполне возможно. Спасибо!
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.
А что потом?
@@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.
@@kissloveoddski_ghoul согласен. при таком общественном строе это всем выгодно.
Если "плохой ход" делался с замыслом, то это хороший ход.
В Го с компом первый раз играл в 1992 году, на х286. Улькин Альберт тренер был. Тогда за программу уровня дана милион обещали. Как же время летит. 😉
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.
«Человек если хороший - японец, кореец, китаец - он до последнего будет рвать, как оголтелая собака». Цитаты великих аналитиков.
Я вспомнил почему смотрел Хикару Го. Спасибо лектору.
К сожалению, рассуждения автора про «полушария» нейросети - чепуха. Он не понимает, как устроен перебор в AlphaGo, и как используются там policy и value-сетки...
Он сказал же что это условно все, никаких тех описаний он не дает конкретных
Присоединяюсь, автор про AlphaGo какие-то глупости говорит. Но видео все равно интересное)
@@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
Про полушария норм объяснения. Обывалам пойдет
Задушил молодец. Умничка ты мой. Вперёд иди объясняй за него.
Ох ребятки из го еще наивные. Мы шахматисты уже ученые и иллюзий лишены
Вроде как сначала с Го разобрались, а потом за шахматы взялись. Это разбор старых матчей
@@mebius2912 не. В шахматы с железом уже 2002 нереально играть было.
@@user-wg6eu2iu8gХикару недавно выиграл партию у движка
Игра го сложней шахматов считается, поэтому они считали, что в го люди сильней будут @@user-wg6eu2iu8g
@@mebius2912го сложнее шахмат для алгоритмического решения. Поэтому там до нейросетей не было доминации компьютера над человеком, в отличие от шахмат
да, это был "бриллиантовый" год для игроков го))) Как мы за Ли Седоля переживали, как вспомню, так вздрогну
А кто это?
очень хорошее выступление.
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?
В маджонге суфени-тян, например, есть, или как там её. Вполне успешно в феникс-лобби на тенхе играла.
А в кки рандом играет слишком большую роль, так что ее решить сложновато, разве что построить солвер, вроде тех, что в покере
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.
Спасибо, интересная лекция. Можете добавить ссылку на фильм "Альфаго" в описание?
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.
Помню смотрел в прямом эфире и 102 ход в первой партии конечно шокировал
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"
Чем то это ситуация с 37 ходом напаминает ход в шахматах крайней пешкой так называемый ход альфа зиро.
Это пешка Грищука.
Пешка Грищука!
@@preswiter как? чья пешка?
@@fenderbender2096 говорю же, Грищука) Вы что, свой коммент не читали? 😅
@@preswiter не понял, кого?
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.
ничего не понятно, но очень интересно
прекрасная лекция! есть аниме про го, советую посмотреть
А что название-то не говоришь) Хикару и Го
Возможно, это аниме про Хикару Накамура, который в реальности немного ошибся с игрой 🤔
Си Бемоль)
😂 Ля Ди Ёз
Как именно называется публикация с donut ходами?
По шахматам могу отписаться. Самое смешное, когда опытные и заслуженные гроссы даже не понимают ходов компутера, это выглядит забавно)
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.
@@HanshiSama69 Для топ 10, 20 ходов не так уж и нереалистично)
@@nick1752 современные движки так не ошибаются. Рыбка даже в позиции с матом через 500 ходов, умудряется практически все оптимальные ходы угадывать.
@@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
Ничего не понятно но очень интересно.
Купил го, но никто со мной играть не хочет...😢
Онлайн народ вроде игоает
Почему слова лектора противоречат написанному в презентации???
Придётся переходить на нестандартную доску 38х38. Тогда ещё есть шанс.
Только если 38*38*38))
22:59 - кто выступает за чёрных? Ведь на картинке всё по-другому.
На слайдах написано правильно, а докладчик немного ошибся, он через пару минут исправился 👌
Всё хорошо, но "чёрный пояс по го"! Это шутка или что? Если шутка, то ладно.
Нет, это не шутка. В Азии в Го тоже есть даны и кю, точно так же, как в карате.
@@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.
Интересная мысль: программисты закладывают в нейросеть человеческие "страхи" и создают алгоритм перестраховки, что и создаёт слабые места в программе.
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
@@nick1752 тухлая рыба уже давно на machine learning была до нейросетей. Именно она и обыгрывала первые версии Leela zero chess.
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)
сил уже не будет
@@GeezEU у вас, может, и не будет, а у меня еще как :)
Одна миллионная же, а не одна десятитысячная.
"Он действительно выдающийся мастер". ))) А тут все кто смотрят было думали, так нуб какой-то играет.
Ли Седоль сильнейшим и не был никогда. Кэ Цзе дал бы проге просраться.
Вы матч Альфа зеро с человеком можете прокоментировать, или вы только по Го?
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 Ого! Новая сток фиш уже обыгрывает Альфа зеро? Ещё недавно Альфа была намного мощнее.
@@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.
@@andrey_bakhmatovна основе альфазиро лила создана, которая вполне конкурирует с стокфишем, хотя и все еще уступает
Кожаный мешок делает вид что понимает стратегию нейросети. Как же он заблуждается.
По себе судишь.Ибо нет ни факта ни аргумента.
@@user-fb3jg6rr4pникого он не судит, он прав. Никакой стратегии в ней нет, нечего понимать.
Почему комментариев нет?
Зачем? Для Гошников это детский сад, а для неиграющих - ничего не ясно.
@@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.
@@user-nz5mn7hl7v а, более-менее понятно теперь. А то сначала снобством каким-то отдало.
@@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.
Все оочень гиперболизировало, аж смешно смотреть 😂
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.
Да нафиг этот интернет вообще, го зарубу на палках.
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.
Мнение основанное на воздухе ?
@@user-ms7pf7se8e, ты сперва AlphaGo обыграй,
потом вернёшься со "своим мнением",
и может мы с perplexed76
тебя даже "послушаем"),
"заземлённый" ты наш.
@@Ibuddha где я написал отрицательно про альфа го или про го как в игру в целом ?
@@user-ms7pf7se8e; всё: начал ныть-хвостом крутить.
Иди в уголок, в подушку поплачь.
Слив тебе уже засчитан)
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
Клоун😂 Это как про Карлсена сказать, что он не так хорошо в шахматы играет.
@@Zaymon85 о чем ты вообще, он не додумался до элементарного плана🤷
@@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.
Ну точно получше Вас лол
@@DervishKorepanov-vf6lb почему тогда он не додумался до этого, лол?
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.
Тут важно именно то, что взлёт нейросетей начался с Альфаго.
@@M7k863 нет конечно... их использовали ранее. Например для распознавания текста, лиц и в Гугл-переводчике...
@@allexyorker5478 речь про прорыв в технологии. Понятно, что и до этого они были. Технология вообще не новая.
Да ерунда эта Альфа Го!
Маркетинговый ход и не более.
Сравнивать GPT-4 и AlphaGo это, конечно, сильно. Абсолютно разные вещи, мы сюда пришли больше восхититься качественным контентом - игрой.
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.
Время все расставило по местам. Сейчас смартфон играет сильнее любого гроссмейстера
@@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.
@@denislevi8361 а ты всего лишь клубок белков и что
Кому вообще интерно смотреть на эту игру?
Вам было настолько неинтересно, что вы пришли оставить комментарий? Закройте вкладку и двигатейсь дальше =)
Кириллу
А зачем тебе кто-то?Ты за себя переживай.Вот мне например было интересно
1 на 10000 не много нас)но зато какое качество.Затем повысим качество 1 на ???
Кто угадает тому подарю 50 евро.
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)
Засуньте свой старческий снобизм куда подальше. Современная молодежь точки программирует в качестве домашнего задания по информатике.
Го в сравнении с точками полная фигня
го в точки!