Еще один шаг

[ushastyi]

Почти год назад наколеночная нейронная сеть научилась играть в шахматы просто имея массив готовых игр. В опубликованной недавно статье (магистрская работа) описывается шахматная программа, использующая  нейронную сеть для оценки позиции и оптимизации перебора. По утверждению авторов программа играет в силу мастера

Comments

[dr_klm]

Ну, для стандартного минимакса есть альфа-бета отсечение, которое для того и придумано, чтобы не рассматривать заведомо плохие ветви. При его прикручивании к обычному минимаксу глубина перебора повышается и такая программа будет переигрывать исходную.

К.Л.М.

[ushastyi]

Это немного разные вещи. Альфа-бета отсечение не рассматривает заведомо плохие ветви, а ограничение по глубине или вероятностям определяет насколько глубоко надо рассматривать потенциально хорошие ветви. Кроме того, альфа-бета отсечение чувствительно к порядку обхода ветвей.

[dr_klm]

Ну "насколько глубоко" -- это и есть отсечение (альфа-бета или ещё какое).

Кроме того, зависимость результата (окончательных оценок позиций) от порядка обхода ветвей -- лишь следствие того, что граф обходится не полностью. А разве эта зависимость как-то мешает ?

К.Л.М.

p.s. Альфа-бета отсечение я когда-то ещё в школе делал для игры в шашки. Давно это было, мог позабыть чего...

[ushastyi]

Насколько я понимаю, при неограниченном времени разница невелика. При ограниченном -- и порядок обхода имеет значение, и глубина анализа "перспективных" ходов еще большее.

Кстати, одно из следующих направлений исследований, которое предлагают авторы в статье, это использование сети для распределения времени на анализ тех или иных ветвей.