Вы вечно проигрываете в крестики-нолики? Устали от бесконечных издевок окружающих? Чувствуете себя неполноценным членом общества? Тогда вы обратились по адресу! Сегодня у вас есть уникальная возможность пройти наш обучающий курс по беспроигрышной стратегии, который стартует уже сегодня! Присоединяйтесь сейчас и получите скидку 10% по промокоду НЕУДАЧНОЕ_ВСТУПЛЕНИЕ!
Читать полностью »
Масштабирование больших языковых моделей (LLM) является захватывающей темой, поскольку рассматривается как один из лучших кандидатов на пути к ИИ человеческого уровня. Уже сейчас LLM могут отвечать на вопросы, генерировать реалистичные статьи и поддерживать, казалось бы, осмысленный разговор на широкий круг тем. Некоторые исследователи ИИ даже утверждают, что LLM возможно уже могут «слегка обладать сознанием», а журналисты выпускают статьи вроде «роботы захватят весь мир» с картинками терминаторов. Однако, скептики возражают, что большинство таких моделей — это просто большая ассоциативная память, без истинного понимания реальности и неспособная к определенным типам задач. Одна из таких задач, которая привлекла мое внимание — игра в шахматы. В то время как специализированные шахматные движки давно обыгрывают чемпионов мира, даже очень большие языковые модели, такие как GPT-3 с сотнями миллиардов параметров едва справляются с такой простой задачей как мат в один ход. А с такими способностями к стратегии, эти модели едва ли справятся с завоеванием мира. Поэтому как шахматист со стажем и по совместительству разработчик нейросетей я решила попробовать устранить этот недостаток.
Читать полностью »
Почему-то захотелось написать эту статью. Наверное тяга к мемуарам возникает не только у военачальников, но и у инженеров, рассматривающих свою жизнь как череду проектов (современным языком - стартапов).
Это история о том, как я попытался выиграть у брата партию в шахматы. Всего лишь гребаную одну игру. Что в этом особенного? Хорош ли я в шахматах? Вовсе нет. Научился ли я чему-то в процессе игры? Тоже нет. Может, это история о путешествии ради путешествия, а не цели? Не совсем. Получил ли я хотя бы удовольствие от этого? Не уверен.
Это история о моей попытке соригинальничать в одной из самых изученных в мире игр, используя опыт разработки ПО там, где это, быть может, и не нужно.Читать полностью »
Писать игровой AI очень интересно и увлекательно - не раз убеждался в этом на личном опыте. Недавно, случайно наткнувшись на код своего старого проекта шахматной программы, решил его немного доработать и выложить на GitHub. А заодно рассказать о том, как он создавался и какие уроки преподал мне в процессе работы.
Мой дед неплохо играл в шахматы. Буквально сутками просиживал за доской. В детстве я часто приезжал к нему - так постепенно и полюбил игру.
Сегодня не будет тяжких раздумий о настоящем и будущем компьютерной индустрии. Сегодня я хочу рассказать об одном из своих хобби. Я играю в массу разных игр: футбол, хоккей, теннис (большой и маленький), покер, преферанс, биржа и т.п. Но мой “профильный” вид спорта — шахматы. Дальше кандидата в мастера моя карьера на этом поприще не продвинулась, но любовь к древней игре я сохраняю уже 4 десятка лет. Интересно, что она вполне “ужилась” с другим увлечением – программированием, породив интерес к искусственному интеллекту и теории игр. И разумеется, последние прорывы в этой области связанные с феноменальными успехами проекта AlphaZero не могли пройти мимо меня.
Тогда я просто сидел и восхищался партиями AlphaZero против Stockfish. А сейчас вернулся к теме в связи с задачей оптимизации нейронных сетей, которой иногда приходится заниматься по работе (увы, меньше чем хотелось бы). Как мне кажется, задачи эти могут оказаться тесно связанными, поэтому захотелось как то систематизировать свои идеи.
Читать полностью »
Сегодня мир штурмом захватывает ИИ, основанный на глубоком обучении и нейронных сетях. Однако многие алгоритмы, управляющие поиском в вебе и построением автомобильных маршрутов, гораздо старше, они уходят корнями в так называемый «старый добрый ИИ», также известный как «символический» искусственный интеллект, являвшийся основным видом ИИ с 1950-х до конца 1990-х. Затмевание символического ИИ глубинным обучением иллюстрируется двумя важнейшими вехами в истории искусственного интеллекта, каждая из которых связана с победой ИИ-системы над лучшим игроком-человеком.
Чемпион мира Гарри Каспаров победил компьютер IBM Deep Blue в 1996 году, но потерпел поражение в 1997 году, проиграв со счётом 4 к 2.
Читать полностью »
