• Развој на вештачка интелигенција во шаховските програми за обука на шахот и вештачката интелигенција
• Паралелни светови - доказ за постоење, колку паралелни светови постојат?
• Целата вистина за универзумот и она што ни треба!
• Вештачката интелигенција го победи човекот во игри (оди, шах и други) обука на проектот шах и вештачка интелигенција
• Оптички феномен Мираж и неговите ставови Како да ја фотографираат дневната ротација на небото
• Шах и МАТ, вештачка интелигенција: она што го учиме искуството на шахот на Хари Касперов и вештачка интелигенција
• Меѓународен научен клуб
• НЛО е "временска машина"?
• Бионични раце: Историја, иднина и реалност Бионични луѓе
• Најмногу невообичаени племиња на Земјата (34 фотографии)

Гришанин Е.А. Дурин С.В. Содржина 1. Што е вештачка интелигенција? 2. На бази на знаење. 3. Тест задачи. Вештачка интелигенција. Во 60-тите години на XX век, се појави нов дел од информатиката, кој беше наречен "вештачка интелигенција". Во енциклопедискиот речник, е напишано: "интелект (од LAT. Intellus - знаење, разбирање, разумно) - способноста на размислување, рационално знаење". Оваа способност е целосно чудна за само луѓе. Предмет на проучување на науката "Вештачка интелигенција" е човечкото размислување. Научниците бараат одговор на прашањето: Како мисли човекот? Целта на овие студии е да се создаде модел на човечка интелигенција и да се спроведе на компјутер. Неколку поедноставени, горенаведените цели звучи вака: - да го научат автомобилот за размислување. Започнување со некој вид на проблем, лицето често нема јасна акциона програма. Оваа програма се базира за време на работата. На пример, кога играњето шаховски шахист ги познава правилата на играта, има цел - да победи на партијата. Нејзините акции не се програмирани однапред. Тие зависат од активностите на противникот, од позицијата на преклопување на одборот, од разузнавачката и личното искуство на шахот. Постојат многу други видови на човечки активности кои не можат да се програмираат однапред. На пример, пишувањето музика и песни, доказ за теорема, литературен превод од странски јазик, дијагноза и третман на болести и многу повеќе. Добро е познато дека секој работен компјутер врши на програмата. Програмите пишуваат луѓе, а компјутерот формално ги извршува. Програмерите на вештачки разузнавачки системи само се обидуваат да го научат автомобилот, како личност, независно да изгради програма за нивните акции врз основа на условите на задачата. Сеуште можете да го кажете ова: Целта на претворањето на компјутерот од формалниот изведувач во интелектуалниот уметник е поставена. Програма Програма за изведба на податоци Програма Програма за интелектуална програма Програма Програма Резултати Формален и интелектуален изведувач Модел Секој систем на вештачка интелигенција работи како дел од одредена предметна област (медицинска дијагностика, легислатива, математика, економија итн.). Како специјалист, компјутерот мора да има знаење во оваа област. Знаењето во одредена предметна област, во особено формализирани и вградени компјутери, се нарекуваат компјутерска база на знаење. На пример, сакате да нанесете компјутер за решавање на проблемите со геометријата. Ако има 500 задачи со различни содржини во задачата, тогаш ќе мора да напишете 500 програми во традиционалната употреба на компјутерот. Ако специјалист за вештачка интелигенција се одвива за овој проблем, тогаш тоа ќе одговара сосема поинаку. Тој ќе го стави во компјутерското познавање на геометријата (како што е поставено знаењето на наставникот во вас). Врз основа на овие знаења и со помош на специјален алгоритам за логичен аргумент, компјутерот ќе реши некоја од 500 задачи. За да го направите ова, тоа ќе биде доволно за да му кажете само на состојбата на задачата. Вештачките разузнавачки системи работат врз основа на базите на знаење поставени во нив. Секој ученик знае дека за да ја реши секоја задача малку се сеќавам на правилата, законите, формулите, но сепак треба да се смета за размислување, да се расправаат, да ги применуваат овие знаења. Човечкото размислување е засновано на две компоненти: резерва на знаење и способност за логично произлегува од тука постојат две главни задачи при креирање на интелигентни системи на компјутер: - Моделирање на знаењето (развој на методи за формализација на знаењето за нивно внесување во компјутерска меморија како знаење база); - Моделирање на размислување (создавање компјутерски програми кои ја имитираат логиката на човечкото размислување при решавање на различни задачи). Еден од видовите на вештачки разузнавачки системи се стручни системи. Обично, зборот "експерт" се нарекува лице кое има големо знаење и искуство во одредена област. Во компјутерските експертски системи, познавање на ова ниво е поставено. Именување на стручни системи - Консултации за корисници, помош за донесување одлуки. Особено важно е таквата помош во екстремни ситуации, на пример, во техничка несреќа, итна операција, кога работи возила. Компјутерот не е предмет на стрес. Тој брзо ќе најде оптимална, безбедна одлука и ќе му понуди лице. Сепак, конечната одлука зазема лице. Накратко за главната вештачка интелигенција (АИ) е дел од компјутерскиот научник. Предмет на студија на АИ е човечкото размислување; Целта е да се создадат интелигентни системи на компјутер. Примери на области во кои се создаваат вештачки разузнавачки системи: шах и други игри, пишување песни и музика, превод на текстови од еден јазик на друг, роботика, криминалистика (идентификација на отпечатоци од прсти, итн.), Медицинска дијагностика. Системите за вештачка интелигенција работат врз основа на знаење поставени во нив во одредена област. Моделот за знаење вграден во меморијата на компјутерот се нарекува компјутерска база. Човечкото размислување е засновано на две компоненти: акции на знаење и способност за логично размислување. Во II системите се имплементира модел на размислување (човечка логика). Врз основа на базата на знаење и моделот на размислување, системот AI ќе ја програмира својата работа при решавање на било која задача. Експертскиот систем е систем на АИ, кој влегува во знаењето и искуството на специјализиран експерт во оваа предметна област. Тука е составот на базата на знаење "роднини": факти: Лев - отец Андреј; Лев - Отец Петар; Андреј - татко Алексеј; Петар - Отец Михаил; Петар е татко на Дмитриј. Правила: Секој човек - син на неговиот татко; Дедо - татко на таткото; Браќа - синови на еден татко; Брат на чичко - татко; внук - син на брат; Внук - син син. Врз основа на овие факти и правила, тоа е можно со логично размислување за да се воспостават сите видови поврзани врски меѓу мажите од ова семејство. Обрнете внимание на двете карактеристики на базата на знаење: - Фактите се приватни, а правилата се вообичаени (валидни за секое семејство); - Само основните факти се вклучени во BZ. Навистина, доволно е да се знае кој некој мора да определи други сродни врски. Врз основа на слична база на знаење, можете да изградите стручен систем во областа на поврзаните односи помеѓу мажите. За да го користите во однос на друго семејство, доволно е да ја замените листата на факти, а правилата природно ќе останат исти. Споредба на базата на податоци со BZ дојде до заклучок: базата на податоци содржи само факти, базата на знаење е факти и правила. Дома на бази на знаење. Веќе сте запознаени со концептот на "база на податоци". Базата на податоци (база на податоци) е информативен модел на одреден вистински систем во меморијата на компјутерот. Над, беше кажано дека базата на знаење (BZ) е модел на човечко знаење во одредена предметна област. Ние ја покажуваме разликата помеѓу базата на податоци и BZ на специфичен пример. Размислете за ова прашање за примерот на сродни врски помеѓу мажите од едно семејство. Ова е како тие изгледаат во графичката форма на педигре: Лав Петр Андреј Михаил Дмитриј Алексеј ProWstalling Tree линии означуваат врска помеѓу таткото (на највисоко ниво) и син (на пониско ниво). Поврзани линкови Човекот Лав синови Отецот Дедо браќа Чичко Педијан Ники не знаат внуците Андреј, Петар Не знам дека не знам дека не знам Андреј Алексеј Лев Не знам Питер Михаил Дмитриј Не Петар Михаил, Дмитриј Лав Не знам Андреј Не знам Alexey No Alexey Andrei Leo Не Не Mikhail Не Петер Лав Дмитриј Андреј Не Не Дмитриј Не Петар Лев Михаил Не Не Не Петар Андреј Алексеј Михаил Дмитриј Табела 9.1 Информации за сродни линкови помеѓу истите мажи е претставен во проширена форма. Користење на релативниот тип DBMS, лесно е да се создаде релациона база на податоци врз основа на оваа табела. Вклучување кон неа со барања, можете да одредите кој некој има татко, дедо, брат. Оваа табела е информативниот модел на семејниот објект. Ние сега се свртиме кон изградбата на базата на знаење. Предметната област тука се сродни врски помеѓу мажите од едно семејство. Во вештачката интелигенција постојат различни видови на модели на знаење. Ние ќе разгледаме само еден од нив, кој се нарекува логичен модел на знаење. Овој пристап се користи во програмскиот систем за програмирање на Пролог (за прологот е опишан во вториот дел од книгата). Според логичкиот модел, базата на знаење се состои од факти и правила. И сега ќе ја дадеме општата дефиниција на концептите на "фактот" и "правило". Факт е порака (информации) за одреден настан, за имотот на одреден објект, за неговата врска со други објекти. На пример, фактите се следните изјави: - бор - зимзелено дрво; - Колумбо ја отвори Америка во 1492 година; - густина на вода е 1 g / cm; - Цар Соломон - син на цар Давид; - Лав Толстој - руски писател. Правилото е изјава со поголема заедништво од фактот. Правилата ги дефинираат некои концепти преку други, воспоставуваат односот помеѓу различните својства на предметите, ги формулираат законите на природата или општеството. Базата на знаење е комбинација на основни факти и правила во одредена предметна област. Неодамна, се појави нов специјалитет "инженер за знаење", чија задача е да се формализира знаењата, развојот на бази на знаење и создавање на вештачки интелигентни системи за нив. Примерот што го разгледавме е многу едноставен. Лесно е да се погоди кои факти се фундаментални и формулираат целосен опсег на правила. Во покомплексни предметни области, оваа задача е потешка. Често да се реши од страна на силите е само голем специјалист (експерт) или тим од специјалисти кои имаат големи знаења во оваа област. Накратко за главната работа. Логичниот модел на знаење во одредена предметна област е претставен од базата на знаење составена од факти и правила. Факт е информации за одреден настан, за имотот на одреден објект, за неговата врска со други објекти. Правилата ги дефинираат некои концепти преку други, воспоставуваат односот помеѓу различните својства на предметите, ги формулираат законите на природата или општеството. Базата на знаење вклучува "само по себе само основни факти за оваа предметна област. На главните тест задачи 1. 2. 3. Задача # 1 Задача # 2 Задача №3 Задача # 4 Крајот кога насоката насловена како "вештачки интелект" се појави во информатиката? A. Во 50-тите години на Б. Во 60-тите на В. Во 70-тите Д. Во 1980-тите, тоа е точно за понатамошно размислување за тоа каков вид на знаење е? А. База за знаење е информации за одреден настан, за имотот на одреден објект, за неговата врска со други објекти. Б. Базата на знаење е збир на основни факти и правила во одредена предметна област С. База за знаење е D. Основни познавања - одобрување на развој со поголема заедница од факт. Методи за формализирање на знаењето за нивно влегување во компјутерска меморија како база на знаење Што е моделирање на размислување? A. Креирање на компјутерски програми, V. Развој на методи кои имитираат логика на човечкото размислување со решавање на различни задачи. Формализација на знаењето за да ги внесете во компјутерски лемење како база на знаење. C. Ова е модел на човечко знаење во D. Ова е алгоритам за одредена предметна област. снимен во изведувачот. Што е факт? A. Секој објект кој се состои од Б. Оваа информација за составот и S. Извештајот за Spled D. Ова е одреден редослед на збир на меѓусебно поврзани делови и структурата на системот, претставена во графичките постоечки како целина. форма. Настан и имот на одреден објект, неговата врска со други објекти. Комбинирање на елементите што го сочинуваат системот.

Испратете ја вашата добра работа во базата на знаење е едноставна. Користете го формуларот подолу

Студентите, дипломирани студенти, млади научници кои ја користат базата на знаење во нивните студии и работа ќе бидат многу благодарни за вас.

Објавено од http://www.allbest.ru/

Развојсофтвермодулвештачкиинтелигенцијазаштоигривнатрешах

чумски компјутерски интелект алгоритам

• Вовед

Концептот на "компјутерски шах" е врсник на наука за кибернетика и нејзиниот дел "вештачки интелект". Шах е идеален модел за проучување на сложени задачи, особено оние каде што треба да ги уништите опциите. Развојот на шаховската програма се однесува на проблемот на развивање на вештачка интелигенција поради следните причини:

* Општа доверба дека задачата е поврзана со проблемот со вештачката интелигенција, бидејќи шахот се смета за најелектуална игра

* Постои објективен критериум за работа - јачината на шаховската програма

* Големата диференцијација на овој критериум претставува можност за постепено подобрување на програмата.

Еден од основачите на кибернетика и теорија на информации - Клод Шенон - во 50-тите години, прво ги формулираше правилата за избор на мозочен удар на шаховска табла. Во анализираната позиција за одредена длабочина, сите можни опции се преместуваат, а вкупните позиции кои користат целни функции се доделуваат нумеричка проценка. Тогаш Minimax процедурата се врши за да се врати на почетната позиција, неговото оценување се случува и најдобро, според автомобилот, е индицирано.

Улогата на едно лице е да ја процени позицијата, што е можно попрецизно за поставување на целните функции. Овие функции имаат две компоненти - материјал и позициониран. Од првото сè е јасно - материјална предност (во бројки и пион) е, по правило, многу сериозен аргумент за проценка на позицијата како најдобра. Покрај тоа, толку е помал материјалот на одборот на двете страни, толку е попрецизна проценка.

Но, со позитивната компонента, сè е многу посложено: многу фактори се земаат во предвид, на пример, карактеристиките на локацијата на поединечни форми и пиони, просторот на одборот, време за прегрупирање на силите и другите. Способност за правилно значење Улогата на сите фактори во одредена позиција отсекогаш била сметана за еден од знаците на скијач на шахисти. - на луѓето.

Слабоста на компјутерската игра беше токму во злоупотребата на материјалот и неможноста за спроведување на "апсолутна брутална сила" на опции. Во шаховски книги од 70-тите години и 1980-тите, можете да најдете значителен број примери примери на играта на луѓе со машини кога господарот или велемајстот ја освои партијата со помош на прекрасни жртви на бројки и пиони. Тајната е веќе јасна: за човечка интелигенција, за разлика од вештачката, доминацијата на позитивните фактори е очигледна во тие моменти кога биле извршени жртви на материјалот.

Поминаа години, со зголемување на брзината на компјутерот, длабочината на пресметката се зголеми, а во исто време се подобрија алгоритмите, со што се подобрува компилацијата на функциите на проценката на позицијата. И во втората половина на 90-тите, компјутерите веќе успешно се натпреваруваа со грацистите на екстра класа. Епохален за "шаховската кибернетика" настанот се случи во мај 1997 година. Создаден од IBM Corporation Deep Blue во натпреварот од 6 партии го освои Хари Каспаров. Компјутерот беше опремен со посебен шаховски чип, а автомобилот погледна низ околу 200 милиони позиции во секунда. IBM Corporation за неговиот проект привлече многу вести, најновите достигнувања на шаховската теорија беа искористени за создавање колку што е можно повеќе совршени алгоритми. И така, како што веќе беше забележано, во 90-тите, шаховските програми за десктоп компјутери почнаа да ги затвораат специјализираните компјутери.

Секој месец, моќта на шаховските програми и моќта на компјутерите се зголемува незапирливо, пред дури и нај задебелени претпоставки на оптимистите. Уште 12-15 години на тема "Кога автомобилот ќе може да го победи велемајсторот?" Во суштина, тоа беше сведено на прашањето "Дали е способно да го прави тоа во принцип?". И ако одговорот "може", сепак успеа да го добие, времето беше проценето на интервал од 15-25 години.

Реалноста ги отфрли овие предвидувања. Сè се случи многу побрзо! Веќе во средината на 90-тите години, беше откриено дека синтезата на "игра програма + компјутер" може да се натпреварува со велемајсторот.

Целта на работата е да се развие и спроведе модулот за вештачки разузнавачки софтвер за играта на шахот, кој вклучува:

1. Студија на постоечките алгоритми за игри применлив шах

2. Развој на алгоритмот на однесувањето на компјутерскиот противник

3. Определување на параметрите на алгоритмот на однесувањето на компјутерскиот противник

4. Имплементација на софтвер, кој вклучува имплементација на играта алгоритам и развој на графички интерфејс

5. Споредба на развиениот софтвер со постоечки аналози.

1 . Историјаразвојшахпрограма

Во 1951 година, Алан Тјуринг напишал алгоритам, со кој автомобилот може да игра шах. Само во тоа време инвенторот настапил во улога на автомобилот. Во истата 1951 година, математичарот Клод Шенон ја пишува својата прва статија за Шаховско програмирање. Тој опиша две стратегии за изнаоѓање подобар ред, и двете се засноваат на хеуристичката функција на проценката на крајните точки:

* Внесете A - Биста Сите можни потези на фиксна длабочина, со повик на крајот на проценетата функција (бидејќи е невозможно да се прошири до крај)

* Тип Б - Врши само селективно проширување на одредени редови со користење на акумулирани шаховски знаења за да ги намали неинтересираните гранки

Првиот компјутер беше дизајниран од страна на Neumanna позадина за одржување на сложени пресметки при креирање на нуклеарно оружје. Во 1950 година се појави првиот примерок, способен за производство на 10.000 операции во секунда. Еден од првите експерименти со апаратот беше пишувањето на шаховската програма, сепак, шахот не е стандард - на одборот 6 * 6 без слонови.

Неколку години подоцна, овој компјутер ("манијак") играше со луѓе: силен шаховски играч освои уверена победа, а новодојденец изгуби во 23 мозочен удар.

Во 1957 година, IBM704 (42 kHz, 7 Kbytes-perstate) беше имплементиран во програмата на полн пансион, со учество на сите бројки. Автомобилот веруваше 4 дена за 8 минути. Нивото на играта е аматерска.

Во 1962 година, Њуел, Симон и Шо отвора алгоритам наречен Алфа-Бета (Алфа-Бета), тој го даде резултатот не полошо од целосната биста, без да ги истражува сите опции. Не бараше посебно чувство на шаховски, и може да се примени за да се реши секоја емитувана задача. Суштината на алгоритмот е дека во секој ред на играта, за бели и црни, нивните максимални резултати се следат, и ако во одреден момент црно веќе го добил резултатот, кој веќе е направен со максимум бел, постигнат порано, Тогаш нема смисла да се искорени. Кога бистата се враќа до точка каде што беше постигнат белиот максимум, резултатот, сепак ќе биде отфрлен. Основата на сите модерни шаховски програми е една од напредните верзии на овој алгоритам.

Околу 1973 година, сите шаховски програми беа тип V. Тие главно се засноваат на генераторите на веродостојни поместувања, кои се исклучуваат со статична проценка на малото дејствување. Со доаѓањето на помоќни процесори, програмерите почнаа да се префрлаат на тип А. Првите беа предаваа и шаховските програми беа "груба моќ" веднаш штом стигнаа до длабочината на 5 внимателност на средната етапа, почнаа да победуваат Во натпревари со V. Тип програми

Во 1975 година, Роберт Хјуат почнува да го развива Crayblitz, кој долго време е најбрза шаховска програма за долго време и од 1983 до 1989 година. - Светски шампиони меѓу шаховските програми. Тој бараше околу 40-50 илјади позиции во секунда (во 1983 година) дека за неговото време беше големо достигнување.

Во 1977 година, Томпсон и Кондон од Лабораторијата за ѕвонење ја создаваат првата специјализирана шаховска заедница. Основната идеја беше во спроведувањето на некои делови од шаховската програма (генератор на мозочен удар, функции за проценка на позицијата, детекторот на Шахов, итн.) На ниво на хардвер, кој ги зачувал одложувањата на програмата во секоја позиција без да чека зголемување на моќ на процесори. Најдобрите компјутери од тоа време би можеле да истражат до 5.000 позиции во секунда, а машината Томпсон Кен, која беше наречена, обработи 180 илјади редови во секунда. Бел би можел да размислува за позициите од 8-9 сони напред, кои го ставаат на ниво на волшебникот. Тој освои многу компјутерски шаховски турнири. Но, и покрај фактот дека специјализираното железо е редот на големината побрзо од вообичаениот автомобил, програмата Crayblitz на супериорна тогаш автомобилот сè уште играше подобро.

Во 90-тите, Ричард Ланг, пишување исклучиво на асемблерот, направи многу силна Genius селективна програма за пребарување. До сега, оваа програма постојано поседува 5-6 место на глобалниот компјутерски шаховски шампионат. Исто така, во 90-тите, шаховски алгоритми почнаа да се развиваат силно, се појави Еуристијата на празен удар (NULLMOVE), селективно отсечени граничните гранки на дрвото.

Одделно, вреди да се разгледа најпознатата шаховска програма, шаховски супер компјутер - длабоко сино. Во 1987 година, длабоко синото започна како развој на учениците - беше интересно да се има група на способни студенти да ја пробаат својата сила, а темата за дипломата е одлична. Напредокот на технологијата е дозволено да се направи првата верзија на процесорите (наречен Chiptest) многу брзо. Следнава, напредна верзија, по име Длабока мисла. Во овој момент, групата го забележа одделот за маркетинг на IBM на компанијата и се обрати со предлог, од кој беше невозможно да се одбие. Како резултат на челикот длабоко сино и длабоко сино II. Така, длабоко синото II е резултат на повеќе од 10 години работење на многу способна група, во која програмери / железници и тешки балмастер. Целата работа беше финансирана од IBM, па групата имаше ресурси кои не сонуваат за академски организации. Deep Blue II е направен врз основа на моќен IBM RS / 6000 сервер. Серверот има 31 обични процесори; Еден ја прогласи главната работа, тоа е предмет на 30 други. 16 специјализиран шаховски процесор е поврзан со секој "работник" процесор, на овој начин има 480 шаховски процесори. Целиот комплекс обработи повеќе од една милијарда позиции во секунда.

На 11 мај 1997 година, длабоко сино II го освои светскиот шампион на шахот Гари Каспаров во натпреварот од 6 партии. По натпреварот со шампионот, длабоко сино беше расклопена.

Како што можете да видите, почнувајќи од првите, и завршувајќи со најсовремените програми, шаховските програми беа изградени врз основа на интегритетот на можните потези, но имаше обиди за изградба на повеќе "интелектуални" алгоритми освен огромните. Многу познати шахисти се обиделе да развијат такви алгоритми, но резултатите не ги исполниле барањата. На пример, Botvinnik M.m., како светски шампион и автор на бројни дела на теоријата на шахот, повеќе од 20 години, беше ангажиран во креирање на шаховска програма, но програмата никогаш не играше.

Сите алгоритми за преоптоварување за наоѓање на најдобриот курс се градат дрво на играта и го бара најдобриот потег.

2. Генералконцептитеоријаигри

2.1 Вудможно епозиции

Нека конечниот ориентиран дрво G, поставениот во своите темиња се составени од два не-циклус подмножество B0 и B1, и било кој вертекс P B, што не е почеток на која било врска на ова дрво, ставете го усогласеноста со вистинскиот број Oe (p). Ова ја одредува играта на двајца противници со целосни информации. Вертикалите на ориентираното дрво G, кои припаѓаат на подмножество на Б0, се нарекуваат позиции со бело, а подмножество на Б1 - позиции со црни потези; Линковите на ова дрво се нарекуваат бели или црни удари, во зависност од тоа кои подмножество на Б0 или Б1 припаѓаат на нивниот почеток. Ако положбата P B е ставен во согласност со бројот OE (P), се нарекува финале, а OE (P) се нарекува статичка проценка на оваа позиција.

Ориентираното дрво G го нарече дрвото.

Според дефиницијата за било која позиција ПБ, постои единствената патека L (P0\u003e P1, P1\u003e P2, ..., pk\u003e P) со почеток на root p0 ориентираното дрво R и крај во позицијата што се разгледува , овој пат се нарекува партија што води до позиција стр.

Root p0 дрво Игра G е нагласена позиција. Ова е позицијата предложена од програмата, а задачата е да се најде најдобриот курс во него. За да го направите ова, доволно е да се дефинира OEP0 и OEPI за сите позиции кои се добиени од P0 по курс. Дефинициите за проценка на почетната позиција P0 се спроведуваат со шема на целосна гасење, а во теоријата на игри, овој алгоритам се нарекува алгоритам Негамакс.

Сложеноста на гејмерското дрво се пресметува со формулата: W ^ D, каде што W е просечниот број на можни потези и Д-длабочината на дрвото.

Слика 1 - Дрво на можни позиции

2.2 Принципminimax

Овој алгоритам се врши со барање до длабочина. Тоа е, за секој проповедник теме, неопходно е да ги најдете сите соседни темиња и да ги повторите пребарувањето за нив. Се превртуваме на врвот на последната длабочина и очекуваме на добивките на првиот играч. Потоа, од родителскиот јазол, оди на следниот дете јазол (ако има) и очекуваме чашите за добивки таму. Ако бројот на подружници е завршен, тогаш бараме минимум добивки (ако нивото на родителскиот јазол е чудно) или максимум (ако дури и). Родителскиот јазол има добиено добивка. Ние правиме слично пребарување, но сметаме дека веќе родителот јазол е веќе подружница.

Во лисјата на дрвото, пресметката на поени се случува во однос на првиот играч, односно. Се верува дека првиот играч се обидува да ги максимизира своите добивки, а вториот играч за да ги минимизира добитните добивки на играчот. Првиот играч победува во случај бројот на поени на врвот на дрвото е поголем од нула.

Слика 2 - Пребарај во алгоритам за дрва Minimax

Како резултат на тоа, процесот што го користи програмата кореспондира со наизменични решенија (компјутер / лице), на секој курс компјутерот го избира максималниот рејтинг. Решението се врати на коренот на дрвото несомнено се покажа како најдобар избор, под претпоставка дека непријателот во секој случај, исто така, ги прави најсилните потези. Статичката проценка се изведува само во јазли на последното ниво (дрво лисја) за позицијата на компјутерот.

Овој алгоритам прави комплетно пребарување на сите опции. Бројот на разгледуваните позиции ќе биде оценет како W за степен D, каде што W е приближен број на потези во една позиција, D е длабочината на погрешната струја. За шахот w приближно 40, ова значи дека броењето на длабочината 4, ние мора да се одземе 40 ^ 4 \u003d 2560 илјади позиции, и за длабочина од 5-10240 илјади позиции.

Дрвото за разрушување е експоненцијално расте. До денес, на најмоќните процесори, со најоптимален код, можно е да се смета за длабочина 6 во реалниот проценет временски период. Ова е главниот проблем на развојот на алгоритмите за шаховски игри и сите случувања се насочени кон намалување на комбинираните комбинации.

Слика 3 го прикажува блок-дијаграмот на алгоритмот Minimax за избор на подобар напредок, алгоритмот презентиран од алгоритмот го враќа најдобриот напредок во проценката добиена со подлабока анализа. Блоскиот дијаграм на алгоритмот за наоѓање на проценка во длабочината е претставен на Слика 4.

Слика 3 - блок дијаграм за избор на подобар удар

Слика 4 - Блок дијаграм за да барате проценка во длабочина

Кога ќе повикате алгоритам за изнаоѓање на проценка на длабочина со многу голема потребна длабочина, добиваме проценка со целосен интегритет на сите можни потези.

2.3 Методнегативенмаксимум(Негамакс)

Во овој алгоритам, статичната проценка на позицијата за една од страните е еднаква на статичната проценка на другата страна со спротивниот знак.

Слика 5 - Метод на негативен максимум

2.4 Статичкаевалуацијапозицијаи.одржувањебарањадопроценувафункции

Статичка проценка на позицијата е метод на објективна, квантитативен израз на субјективната сензација што се јавува кај лице кога гледа во позиција, без анализирање на можните начини за развој на играта. Во програмските игри, проценка на статички позиции се нарекува функција за квалитет на позиција.

Ако изнаоѓање подобар потег со помош на дрво дрво може да се примени со истиот успех за сите игри, тогаш статичката позиција проценка е дел специјализиран за одредена игра. Нејзината специјализација го дефинира стилот на играта на вештачки играч, факторите поставени во проценетата функција ја одредуваат целта на вревата.

Споредбата на бројот со позиција овозможува да се разликуваат лошите и добри комбинации. Способноста да се разликуваат добри комбинации од лошо, ја одредуваат силата на виртуелниот играч. Во игрите на две лица, проценката е направена од еден од играчите. Ако проценетата функција враќа добра проценка за еден играч, таа мора да се врати лошо за неговиот противник. Ова правило е критериум за применливоста на секоја функција на вреднување во алгоритми кои ја спроведуваат вештачката интелигенција.

Основниот услов за функцијата за евалуација е неговата симетрија во однос на играчите, односно. Мора да се изврши состојба - што е добро за еден играч, лошо за другиот. Добра проценета функција треба да ги земе предвид основните принципи на стратегијата за игри и да одговори на следните карактеристики:

* Материјал - пресметан директно како разлика во бројот на форми на играчи, можно е да се додадат тежински коефициенти за секоја специфична фигура

* Позиционирање - го покажува квалитетот на бројките на играчот

* Развој на позиција - го покажува бројот на можни движења на играчи. Колку е подобра позицијата, толку повеќе можни стратегии имаат играч. Поради оваа причина, неопходно е да се контролира и намали нејзината состојба на непријателот

* Следење на крајот на играта - во случаи на победа (земање на кралот на противникот), треба да даде максимален рејтинг, обично + бесконечност, во случаи на губење (губење на кралот), мора да го врати минималниот рејтинг, обично бесконечност

За да се игра шах, неопходно е да се земе предвид промената на проценката на позицијата, во зависност од фазата на партијата.

Класичната проценета функција е функција од некои од горенаведените карактеристики на позицијата на играта, односно проценетата функција е вкупниот резултат на проценката на позицијата од различни гледишта.

Проценетата функција за сите игри е различна, бидејќи ги одразува спецификите на играта. Функциите за евалуација се избрани експериментално.

Важноста на избраната карактеристика е од суштинско значење. Важноста се одредува со множење на избраната карактеристика на соодветниот, коефициент. Овој коефициент мора да има статистичко оправдување.

Како резултат на тоа, проценетата функција може да биде претставена во следната форма:

F (p) - проценета функција по позиција p,

Факторот на важност за I-OH карактеристики,

I-AYA позиција карактеристика P.

2.5 Стангзадачи

За време на извршувањето на тезата, неопходно е да се испитаат постоечките методи и алгоритми за имплементација на компјутерот на шахот, да ги утврдат нивните главни предности и недостатоци, со цел, врз основа на стекнато знаење, изберете алгоритам кој обезбедува најдобра операција на Овој систем.

По завршувањето на работата, потребно е:

Јас ги имплементирам проучуваните алгоритми во програмскиот јазик C #

ги спроведувам нивните различни модификации со користење на дополнителни модули

б врши нумерички експерименти за да го процени квалитетот на развиените модели, споредете ги спроведените модификации, со цел да го изберете најдоброто

ле развиваат погоден и интуитивен интерфејс

3. Истражениалгоритмии.додатоци

3.1 Алфа Бетапродолжи

Алфа-бета чистење (англиски алфа-бета градинарски) е алгоритам за пребарување, кој се чини дека го намалува бројот на јазли оценети во дрвото на пребарување на алгоритмот Minimax. Главната идеја е како што следува: Ако еден од вашите потези, противникот има неповолен одговор за вас, бесмислено е да се анализираат другите можни одговори на овој потег, бидејќи дури и ако меѓу нив има поповолни за вас, противникот ќе не ги избираат. Алфа-бета клипинг е оптимизација, бидејќи резултатите од оптимизираниот алгоритам не се менуваат.

Слика 6 - алгоритам Алфа-бета

Предноста на прекинот на алфа-бета всушност лежи во фактот што некои од гранките на дрвото за пребарување може да се исклучат по барем една од гранките на нивото целосно да се разгледа. Бидејќи прекинот се јавува на секое ниво на гнездење (освен последно), ефектот може да биде доста значаен. Ефективноста на методот значително влијае на прелиминарното сортирање на опции (без разбивање или со помала длабочина) - за време на сортирањето на поголемите "добри" опции, толку е поголема "лошите" гранки може да се отсечат без исцрпна анализа. Пребарувањето на Minimax се изведува во длабочина, па во секое време е доволно да се разгледаат јазли долж единствената патека на дрвото.

Клучната идеја на алфа - бета клипинг е да се најде курсот не е неопходно најдобар, но "доволно добро" со цел да се донесе вистинската одлука.

На влезот на овој алгоритам, се служат алфа и бета параметри, тие се нарекуваат прозорец за разделба. Овие параметри се одговорни за границите на прекинот на првото ниво, кога се продлабочуваат во дрвото, овие параметри се менуваат. Алгоритам Алфа-Бета со параметрите Алфа \u003d + бесконечност и бета \u003d бесконечност (брутална сила со целосен прозорец) го дава резултатот токму исто како и алгоритмот на негамакс, односно целосната биста. Слика 7 го прикажува алфа-бета алгоритниот блок дијаграм за да се пресмета проценката на позицијата во длабочината.

Слика 7 - Алфа-бета дијаграм за пребарување на проценка во длабочина

3.1.1 Примерстандардотсечен

Слика 8 - Пример за стандардно клипинг

Размислете за пример за стандардна алфа бета пресек. На позиции, ние го избираме овој потег, ние, според тоа, ја избираме најголемата вредност од позициите IN и C. Вредноста во веќе пресметаната - ова е 10. Кога ја пресметувате позицијата со неа, еден од јазли има вредност 5 . Во позиција со потег, нашиот противник ќе го стори, и затоа ќе ја одбере најмалата вредност. Од ова произлегува дека вредноста на позицијата c ќе биде од 5 и подолу, затоа ние секогаш избираме во опцијата. Затоа, пресметката на останатите јазли со ние не го спроведуваме.

3 .1.2 Примерво-длабочинаотсечен

Слика 9 - Пример на во-длабочината клип

Размислете за пример за длабоко клипинг. На позиции, ние ќе избереме помеѓу патувања во позиција во и В. Вредност B \u003d 15. Ја започнуваме пресметката на В. Во позицијата Е, еден од јазлите даде вредност 5. Во позицијата Е, изборот на мозочен удар му припаѓа на противникот, што значи дека конечната вредност на е ќе биде од 5 и пониски. Ако вредноста c е еднаква на е, тогаш ние ќе ја избереме опцијата, бидејќи е поатрактивна. Затоа, ние не мора да ја знаеме точната вредност на позицијата Е, така што сите други гранки се отсечени од него.

3 .2 Итеративенпотопување(ИспреплетениПродлабочи.)

Значењето на бегството на издувните или итеративните процеси лежи во повторувачкиот повик до постапка со фиксна длабочина со зголемена длабочина додека не се надмине поставениот временски рок или длабочината на пребарувањето не е постигната. Предноста на овој метод е дека не треба однапред да ја изберете длабочината на пребарувањето; Покрај тоа, секогаш можете да го користите резултатот од последното завршено пребарување. Вредностите вратени од секое пребарување може да се користат за прилагодување на саканиот прозорец за пребарување.

Општо земено, алфа-бета клипот е предизвикан од врвот на дрвото на интервалот (-?; +?). Сепак, со користење на итеративно потопување, можеме да го промениме.

Да претпоставиме дека Х - вредноста на оптималниот потег пронајден на претходната итерација, а бројот на Епсилон ќе ја означи проценетата разлика во резултатите помеѓу потрагата по длабочината на D-1 и длабочината на D. Следно, ние едноставно го нарекуваме Алфа -Бета сечење од врвот на дрвото со проценет интервал: Airpa (D, X-Epsilon, X + Epsilon).

1. Вредноста се враќа во интервалот (X-Epsilon, X + Epsilon) е точна вредност, можеме да го користиме.

2. Вредноста ќе се врати надвор од интервалот (X-Epsilon, X + Epsilon) неопходно е да се повтори пресметката со изменетиот интервал.

Дури и ако претпоставиме дека алфа-бета методот на прекинот нема да даде никаква победа, вкупното зголемување на времето анализа, всушност, ќе се покаже дека е релативно мал. Навистина, претпоставувајќи дека просечниот број на опции на секое ниво е D, а бројот на анализирани нивоа е P, а потоа итеративното пребарување на првото ниво, а потоа во втората, итн. Да P ниво, еквивалент (без алфа-бета клипинг) Преглед D + + ... + позиции.

Оваа сума е еднаква, додека бројот на позиции што се гледа во конвенционалната анализа е еднаков. Односот помеѓу овие два броја на големо P е исти и, според тоа, блиску до 1 во случаи кога D е доволно голем

Исто така, кога користите итеративно пребарување, можете да ја внесете контролата на времето, што ќе му овозможи на компјутерот во секое време да понуди задоволително решение. Така, ако времето за размислување е ограничено на 5 секунди, ќе ги разгледа сите позиции на ниво 2, на пример, за 0,001 секунди, до ниво 3 - за 0,01 секунди, до ниво 4 - во 1 секунда, а потоа, по Почеток на анализа на ниво од 5 ќе биде принуден да го прекине поради недостаток на време. Сепак, во исто време, компјутерот веќе ќе има прилично добро решение пронајдено на 4 ниво.

Како резултат на тоа, компјутерот е во можност да даде одговор во одредено време (на пример, за да направи 50 потези за 2 часа). Исто така е очигледно дека програмата која поддржува таков метод ќе игра со различни предности на различни компјутери.

И покрај фактот дека некои гранки на дрво ќе мора да проверат неколку пати, овој метод дава доволна количина на прекин.

3.3 Сортирањепотези

Резултатите од прекинот на алфа-бета е многу под влијание на кој редослед се проверува потезите. Размислете за ова за примерите:

Во првиот случај, ние ќе ја извршиме пресметката сортирање на потезите "од најлошото за подобро"

Слика 10 - Алфа-Бета отсекување на потезите "од најлошото за подобро"

Како што може да се види од примерот, не беа отсечени гранки од дрво.

Сега ги средиме потезите "од најдобрите до најлошото"

Слика 11 - Алфа-Бета отсекување на потезите "Од најдоброто до најлошото"

Под оптимални околности, бруталната сила од алфа-бета пресек треба да се гледа со w ^ ((d + 1) / 2) + w ^ (d / 2) - 1 позиција. Тоа е многу помалку од minimam.

За да се зголеми ефикасноста на прекинот на алфа-бета, треба да размислите за тоа кои потези треба да бидат испитани прво. За овие цели се користи т.н. убиец хеуристички.

Идејата е дека ако потегот е добар во еден дел од дрвото, тогаш ако е можно, вреди да се обиде да го провери во други (во иста длабочина). За да го направите ова, се внесува низа каде што се внесуваат неколку најдобри потези за секоја длабочина, ако има потези од оваа табела во позиција за тековните длабочини - прво се проверуваат.

За други потези, алгоритмот претпочита потези со Shaghas и зема.

3 .4 Нега разузнавач(Negascout)

Negascout - Add-in преку Alpha Beta. Ова е насочен алгоритам за пребарување за да се пресмета вредноста на минимукс јазлата.

Negascout е најпопуларниот алгоритам за бруто напор денес. Тоа е исклучително едноставно и дава некои (до 50%) забрзување без да се направи дополнителна грешка во пресметката. Тоа е многу добро добро со модерни атрибути на шаховски програми - хаш маси.

Овој алгоритам има предност што никогаш нема да ги истражи јазлите кои можат да бидат отсечени алфа-бета, но некои гранки може да се сметаат неколку пати.

Алгоритмот на Negascout го проверува првиот јазол со целосен прозорец (алфа, бета), со оглед на оваа опција е најдобрата. Следниве јазли Тој се обидува да го отсече со нула прозорец, т.е. Прозорец (Алфа, Алфа + 1). Ако резултатот од сметката ја подобрува Алфа, тогаш ова значи дека 1 јазол не е најдобар, и овој јазол мора да се провери со целосен прозорец, но наместо Алфа можеме да ја земеме вредноста (вредност, бета). Кодексот на овој метод е подолу:

Јавно инт negascout (ќелија [,] копија, длабочина на INT, int finaldepth, int Alpha, int бета, int possibleimoves, bool ismy)

int вредност \u003d 0, maxvalue \u003d -1000, Leight \u003d 0;

Ќелија [,] одбор \u003d нова ќелија;

Точка [,] потези \u003d нова точка;

Точка потег \u003d нова точка;

Findmoves (потези, ref Leight, одбор, вистинито, точно);

Possiblimoves \u003d leight;

Findmoves (потези, ref Leight, табла, неточно, точно);

Possiblemoves + \u003d лежиште;

ако ((длабочина \u003d\u003d finaldepth) || Gameisover (одборот, ismy))

враќање на евалуа (одбор, можности);

враќање -1 * eval (одбор, можности);

Findmoves (потези, ref Leight, табла, vaverequiredmove (одбор, ismy), ismy);

int a \u003d алфа, b \u003d бета;

за (int i \u003d 0; i< leight; i++)

Copymove (потег, се движи, i);

Додел (одбор, потег);

Вредност \u003d -1 * negascout (одбор, длабочина + 1, finaldepth, -1 * b, -1 * a, possiblimoves, ismy);

ако (вредност\u003e А && вредност 0 && (длабочина

a \u003d -1 * negascout (одбор, длабочина + 1, Finaldepth, -1 * бета, -1 * вредност, можности,! ismy);

ако (вредност\u003e а)

Копија (одбор, копија);

Како што може да се види од описот погоре за негативниот извидник, преминувањето на потезите е важна функција. Ако ги организирате сите потези "од најлошото за подобро", тогаш бистата може да потрае уште повеќе време од minimax.

3 .5 Хаш Табела

3 .5 .1 Теорија

Во шахот за време на пребарувањето, излегува не е дрво на играта, но графиконот е многу често по потезите на потезите што ја добиваме истата позиција. Методот на користење на хаш маси е да се задржи проценката на веќе разгледаните позиции. За секоја позиција, неопходно е да се зачува нејзината проценка (поточно, благодарност под оваа позиција), длабочината на разбивањето, најдобриот потег. Сега, почнувајќи да ја расклопувате позицијата, треба да погледнете - и дали не го запознавме веќе? Ако не се сретнете, тогаш го правиме тоа како порано. Ако се запознавме, гледаме на која длабочина претходно расклопувавме. Ако исто како што ни треба сега, или подлабоко, можете да ја користите старата проценка и да заштедите време. Ако е помалку, тогаш сеуште можеме да користиме дел од информациите, имено најдобриот потег.

Најдобар потег за длабочина n може да биде најдобар и за длабочината N + 1. Тоа е, покрај нејзината првична дестинација, табелата на хаш се покажа како корисна за рационализирање на потези. Сеуште неочекувано помага на повторен прекина - кога ќе ја започнеме следната итерација, табелата за хаш се покажа како да биде исполнета со информации од претходниот, а до некој момент (до длабочина 1), сите позиции едноставно имаат во него, со најдобар начин до длабочината на N-1.

Програмата со користење на итеративниот прекин и хаш табела често ги изведува сите повторувања од 1 до n неколку пати побрзо отколку ако со право започнува итерација n, бидејќи Со веројатност од 75%, секогаш е прва што го избирате најдобриот курс, и со веројатност од 90% најдобриот потег е меѓу првите три разгледани.

3 . 5 .2 Продажба

Hashing е еден од најмоќните начини за зголемување на компјутерските перформанси. Користењето на хаш маси е главната алатка за програмирање на шаховски игри.

Hash табела - претставува голема индексирана табела, во клетките на кои се складираат следните информации:

· 2 Хеш индекс

· Длабочина на грешка за овој потег

· Евалуација на овој потег

Изборот на домување индекс станбениот алгоритам е суштинска точка кога користите хасење алгоритми. При изборот на алгоритам за пресметување на индекс на хаш, неопходно е да се земат предвид 2 од најважните точки:

Индексот најмногу мора да ги одразува уникатните информации за напредокот за да го минимизира бројот на судири.

HESHE индексот треба да биде едноставен за броење

Комплексен алгоритам ги дава најдобрите показатели за бројот на судири, но тие се тешки за погрешна пресметка, и затоа земаат многу време на процесорот. Неопходно е да се изгради алгоритам, лесно да се брои, но минимално бројот на судири.

За да се пресмета индексот, беа избрани операции со некои, случајно генерирани маски.

Првично, хаш маски се исполнети со случајни броеви. За секоја позиција се пресметува 2 индекс за откуп, првиот се користи за да бара позиција во хаш-табелата, втората за да ги провери судирите.

Пред употреба на информации од хаш-табелата, случајноста на вториот хаш индекси ќе се провери ако не се совпаѓаат, тогаш се случил судирот, а информациите се игнорираат.

Информациите за ажурирање на позицијата треба да се вршат само ако моменталната длабочина на недостаток е поголема од оние што се веќе складирани во хаш-табелата.

Информации од ХЕШ, можно е да му верувате само ако длабочината е во Хеус, повеќе од моменталната длабочина на извадоци.

3.6 Користење набиблиотекиdebutov.

Алгоритмот за користење на деби библиотеки е да ги користи претходно пресметаните бази на податоци со дебитати на партиите, бидејќи на почетокот на партијата најголем број можни потези од истите проценки.

3 .7 Евалуацијапозиција

При развивање на алгоритам за оценување на статички позиции (функција за квалитет) постои неизвесност на изборот помеѓу квалитетот и брзината. Квалитативни проценети функции врз основа на статистичката база работа полека, но обезбедуваат многу точни проценки, некои дури и без употреба на разузнавачки депозит.

Многу побрзи, едноставни функции работат, земајќи ги предвид наједноставните принципи на играта, тие не даваат точна проценка, но дозволуваат длабоко пребарување. Така, точен, но бавен резултат, може да даде глупаво, но брзо.

Квалитетот на проценката се одредува со познавање на играта врз основа на која се споредува позицијата. Квалитетот на проценката е директно пропорционален на брзината на работењето и обемот на знаењето. Како 40-годишна практика на создавање на програми со вештачка интелигенција, обемот на познавање на функцијата за евалуација е обратно пропорционален на неговата брзина.

Графички, оваа зависност е прикажана на сликата во форма на семејство на хипербол.

Слика 12 - Пример за во-длабочината клип

При развивање на функција за проценка за шах, треба да се има на ум дека во шаховската проценка на сите параметри зависат од фазата на играта.

Chesssty е направен да се дели на сцената: деби - отворање на партијата, Mittelspil - средината на играта, Endgame е последната фаза. За алгоритмот, беше одлучено да се поделат страните во 3 фази со бројот на бројки оставени на таблата со компјутерски играч. Првично, на таблата на 16 фигури кај играчите. Табелата ја покажува зависноста на фазата на играта од бројот на преостанатите бројки:

Табела 1 - Фази на играта

3 . 7 .1 Материјалевалуација

Материјалната предност на еден од играчите се смета за најважен параметар во шаховската теорија, па затоа материјалната проценка го прави најголемо влијание врз целокупната проценка на позицијата. Проценка на материјалот се смета за збир на тежинските коефициенти на сите форми на таблата. Кралот не е вклучен во материјалната проценка, бидејќи во случај на губење на кралот, играчот автоматски го губи. Проценката на скали на бројки е главната задача во изградбата на функцијата за евалуација. За да се одредат скалите на фигури, беше одлучено да се искористи самоунишниот алгоритам врз основа на генетскиот алгоритам. Тежините на фигурите не зависат од фазата на играта. Генетскиот алгоритам е алгоритам за хеуристички пребарување кој се користи за решавање на проблемите со оптимизација и симулација со случајна селекција, комбинација и варијација на посакуваните параметри користејќи механизми слични на биолошката еволуција која е предложена од Холандија (1975).

3 . 7 . 2 Описработагенетскиалгоритам

Почетната задача е кодирана на таков начин што неговото решение може да биде претставено како вектор ("хромозом"). Случајно создава голем број на почетни вектори ("почетна популација"). Тие се оценуваат со користење на "Функцијата за прилагодливост", поради што секој вектор му е доделена одредена вредност ("фитнес"), која ја одредува веројатноста за преживување на телото претставено од овој вектор.

После тоа, со користење на добиените вредности на фитнес, вектор (селекција), е дозволено да "самострел". "Генетските оператори" (обично "премин" и "мутација") се применуваат на овие вектори), со што се создава следнава "генерација". Исто така се оценуваат и поединци од следната генерација, тогаш се изработи изборот, се користат генетски оператори итн.

Ова е како "еволутивен процес" е симулиран, кој продолжува неколку животни циклуси (генерации) додека не се изврши критериумот за запирање на алгоритмот. Таков критериум може да биде:

Наоѓање на оптимално решение;

Исцрпеност на бројот на генерации ослободени на еволуцијата;

Исцрпеност на времето објавено на еволуцијата.

Генетските алгоритми служат главно за да најдат решенија во многу големи, сложени простори за пребарување.

Така, можно е да се работи генетскиот алгоритам во следната шема:

Слика 13 - Пример за во-длабочината клип

3 . 7 . 3 Фазиработагенетскиалгоритам

Создавањето на почетна популација - првично создадено е случајно создадено; Дури и ако се покаже дека е сосема неконкурентен, генетскиот алгоритам сé уште ќе го преведе во одржлива популација. Така, во првиот чекор, особено може да се обидете да направите премногу вградени поединци, доволно за да одговараат на формата на населението.

Изборот (селекција) - од целото население е избрано одреден процент кој ќе остане "жив" во оваа фаза на еволуција. Премин (репродукција) - Со цел да се произведе потомок, ви требаат неколку родители; Обично, се разбира, ни треба точно две. Репродукцијата во различни алгоритми се одредува на различни начини - се разбира, зависи од презентацијата на податоците. Главниот услов за репродукција е дека потомок или потомците имаат можност да ги наследат карактеристиките на двата родители, "мешање" на нив на било кој прилично разумен начин.

Мутациите се стохастични промени во дел од поединци (хромозоми).

3 . 7 . 4 Дефиницијатежисмоквиодпомошгенетскиалгоритам

Хромозомот на генетскиот алгоритам вклучува тежини на шаховски бројки, со исклучок на кралот.

За да ја поставите првичната популација, вредноста на хромозомата е постепено во интервалот, освен за пионите и кралицата, вредностите на нивните скали се фиксни, пион - 100, кралица - 1000.

За избор, се користи избор на турнир. Постојат случајни 2 хромозоми меѓу себе, до четири победи, прво за возврат. Победникот на дуелот останува, губитник е отстранет од населението.

Кога се користи премин, се користи еден-точка премин метод.

Потребно е случајно 2 родители, бројот на хромозомот е избран случајно, дијаграмот е прикажан на Слика бр. 14. Како резултат на тоа, секој потомок ќе има и од првиот и од вториот родител.

Слика 14 - Пример за во-длабочината клип

Мутациите се изведуваат на следниов начин: избира со некоја веројатност на хромозомот, и тие, секој "ген" се менува со случаен број во опсегот [-50; 50], освен за вредноста на статичните евалуации на кралицата и пионите.

За конечни вредности, добиените тежини се поделени со 100.

3 . 7 . 5 Вкупноевалуација

При проценка на позицијата привлече внимание на 8 компоненти:

1. Материјалните сили на ривалите

2. Број на полиња под битката

3. Клучни полиња

4. Предавање панталони

5. Двојни пиони

6. Луѓето

7. Промоција на пешак

8. Hound синџири [* 1]

Бројот на полиња во битката се пресметува на длабочината на дрвото 2, со оглед на голема продуктивна цена. За секое поле кое ја победува фигурата на компјутерот за да ја процени позицијата се додава 1 точка, за полињата кои се борат со бројките на играчот се отстрануваат по точки. Резултирачката вредност се пренесува до дното на дрвото како параметар. Исто така во длабочина 2, пресметани поени за поморски синџири, минување и двојни пиони. За присуство на доаѓање на лево или десни пиони, страна добива 1 точка. Пеонот се смета за премин, ако на својата вертикална, како и на соседната со неа, нема ривалски пиони кои можат да ја спречат да помине до крај. Двојни пиони - 2 пиони од една боја стои на една вертикална. За присуство на двојни пиони, се отстрануваат 4 поени, се додаваат 5 поени за присуство на секој минувачки пешак. Шах имаат клучни полиња:

Слика 15 - Клучни полиња

За окупацијата на секоја од нив се дополнителни 4 поени.

Затоа што Откако царот е направен, кралот е во многу одржлива позиција, страната добива 3 поени за совршено кастинг.

Поблиску до пекот до последниот хоризонтален, толку повеќе поблиску до трансформацијата. За секоја ќелија поминува до вредноста на пешаците се додава 1.

По пресметувањето на бројот на поени за двете страни, се добива конечна проценка на позицијата, со одземање на играчот поени од очилата на компјутерскиот противник.

4 . Развојпрограмас.

4 .1 Барањадошахалгоритам

За време на развојот на модел на софтверски модул за играње шах, треба да се земат предвид следните параметри:

* Шах алгоритми се многу тешки за перформанси, а силата на програмата на програмата директно зависи од работата на програмата

* Софтверските модули треба да бидат лесни за развој и тестирање

* Корисничкиот интерфејс треба да биде лесен, лесно прилагодлив и скалабилен

4 .2 Прегледишахалгоритам

Повеќето од современите програми можат да бидат поделени во 3 категории:

* Првата категорија на брзи пребарувачи е дека идејата е дека, поедноставување на границата на функцијата за евалуација и темелно со оптимизирање на целата програма како целина (која обично се постигнува со пишување на програмата на асемблерот), можете да го донесете Број на позиции кои ги разгледуваат програмата (NPS - јазли во секунда) на астрономски број, на пример, до 150-200k NPs на P / 200. Тоа е, програмата троши околу една или две илјади машински команди на секоја позиција. Овој број го вклучува напредокот на претходната позиција во ова, проценката на позицијата, генерацијата на потези од оваа позиција, логиката за управување, итн. Во принцип, проценетата функција останува на сите трошки - околу стотици тимови. Програмите се вршат неверојатно брзо и совршено се однесуваат во сложени тактички позиции, а исто така совршено ги решаваат комбинираните задачи, но имаат слаба позициона игра

* Втората категорија е програма базирана на знаење. Тука сите сили се фрлени во пишување комплексна вредност на вреднување. Интеракцијата на бројките едни со други, и насловната на кралот и контролата на позициите, и речиси една фаза на месечината е речиси. Во однос на NPS, програмата работи 10-100 пати побавно од брзо пребарувања, но игра добар позициони шах. Поточно, овие шах се добри, само кога има длабока тактика на одборот, или контролата време е такво што програмата има доволно време за пресметување на оваа тактика.

4 .3 Контролаод времевнатрешахалгоритми

Најважниот параметар во изградбата на вештачка интелигенција на шаховскиот противник е да го контролира времето на мозочниот удар. Системот на играта на шаховската програма зависи од контролата на времето. Пред "размислување" од компјутер, мора да се пресмета времето што е достапно на компјутерот.

При пресметувањето на времето достапно на курсот, неопходно е да се продолжи од два параметри:

* Алгоритмот за пребарување за подобар ред е да се изгради на вкрстената моќ на сите можни потези на одредена длабочина, и затоа, директно зависи од времето поминато на бистата. Колку повеќе време го користиме, толку е посилен компјутерот

* Времето на чекање за одговор на компјутерскиот противник не треба да биде премногу голем. Како основа, можете да ги преземете меѓународните регулативи на шахот, во кој постојат неколку видови на партии: Блиц - 15 минути по партија, брзо - 60 минути по серија, класичен - повеќе од 60 минути на забавата.

Врз основа на потребните параметри, се одлучи да го пресмета времето што е достапно за овој потег пред следната формула: каде што: време - време на курсот; Full_game_time - Време на партија; AVG_Moves - просечниот број на удари на играчот во партијата; Соберат_time - дополнително акумулирано време; D - мало намалување на времето потребно за дополнителни пресметки. Вкупното време на партијата и просечниот број на играчи на играчи во партијата се два главни надворешни параметри, кои се менуваат кои можете да ја промените моќта на играта. Според статистичките податоци на шаховскиот портал Thechess.ru, просечниот број на играчи за партијата е еднаков на 30, па затоа беше одлучено да се земе просечниот број на играчи се движи во партијата еднаква на 30. Така, од надвор од вкупното време на партијата е поставена. Кога се развива алгоритам за однесувањето на компјутерски противник (вештачка интелигенција), се користеа следниве алгоритми:

* Итеративен алгоритам за пребарување, со временска контрола

* Алгоритам Алфа-Бета клипинг и нега-извидник

* Debutov библиотеки

* Хаш Табела

* За да ги сортирате потезите, се користеа хеуристиката на убиецот и историјата.

4 .4 Развиенапрограма

Во програмата во програмскиот јазик беа спроведени сите горенаведени алгоритми и дополнувања.

Слики од екранот се прикажани подолу:

Слика 16 - избор на боја

Слика 17 - Слика од екранот на програмата

Слика 18 - Слика од екранот на програмата

Кога лебдите на обликот на вашата боја, тоа е обележано со бело. При изборот на фигура за мозочен удар, неговата теренска боја станува портокалова и сите клетки што може да ги извади фигурата, издвојувајќи од бело. Кога лебдите на таква ќелија, нејзината боја, исто така, станува портокалова.

Во текот на играта, совршени потези се прикажани во таблетот лево, плеерот може да ја зачува приказната во посебна датотека.

4 .5 Базациклуспребарувањеподобромозочен удар

Главната задача на основниот циклус на пребарување на најдобриот удар е да се најде и да се изврши најдобар начин за компјутерски противник. Циклусот користи деби библиотеки и итеративно пребарување со временска контрола. Слика 12 го покажува процесот на изнаоѓање подобар начин:

Слика 19 - Основен циклус на пребарување на најдобриот курс

4 .6 Пребарувањеподобромозочен ударпрвониво

Главната задача на работниот алгоритам за пребарување за најдобро движење на првото ниво (одговор на непријателот) е да се најде најдобриот потег на противникот на првото ниво. Алгоритмот е изграден на алгоритмот за негастус со користење на проценка во длабочина, за да се одреди проценката на тековниот удар. Слика 13 ја покажува работата на алгоритмот:

Слика 20 - Пребарај за подобро прво ниво

4 .7 Наоѓањедлабочинапроценкимозочен удар

Главната задача за изнаоѓање на проценка на длабочината е да се најде проценка на тековниот курс со користење на алгоритмот за негаскути, хеуристиката на нула, податоците од табелата имаат табела и проценка на статичната позиција. Слика 14 го покажува процесот на пребројување на евалуацијата на курсот во длабочина:

Слика 21 - Наоѓање на рејтингот на длабоки удари

4.8 Другимоделии.табела

Математичкиот модел на програмата е како што следува:

Слика 22 - Математички модел

Од апстрактна класа фигура, се дискутираат 7 класи на наследници, опишувајќи ги активностите и својствата на бројките. Исто така постои и класа на празни, означувајќи дека ќелијата е празна. Одборот е низа од 64 елементи на фигура, од кои секоја може да стане било кој од наследничките класи. Курсот во компјутерот е претставен во форма на 4 цифри - координати (од 1 до 8) точка на започнување и координати на крајот на крајот. Подолу е дијаграмот за статусот за програмата:

Слика 23 - Состојба Табела

5 . Експерименталниевалуацијаквалитетрелиз.anno.алгоритам

Имплементираните алгоритми беа подложени на компаративна анализа со цел да се идентификува оптимална брзина и квалитет на конфигурацијата. За време на експериментот, се одржаа голем број турнири помеѓу секој пар на разни имплементации.

5 .1 ЕвалуацијаработаАлфа Бетаотсечен

Со овој експеримент, неопходно е да се открие дали факторот на разгранување е намален, и како резултат на подобрување на брзината на алгоритмот, без да се изгуби квалитетот на одлуката за нарачаниот курс.

За да се процени квалитетот на конечниот алгоритам, овој алгоритам за пребарување беше експериментално во споредба со принципот на минимакс.

Табелите ги презентираат коефициентите кои го демонстрираат рејтингот на бројот на предмети за алгоритми, како и соодносот на времето назначено на ова гледање.

Табела 1 - Споредба на индикаторите на алгоритмот на алгоритмот на алгоритмот на пресекот со алгоритмот Minimax.

Резултатите од експериментите покажуваат дека алфа-бета клипинг е многу подобро од едноставно пребарување на Minimax.

5 .2 Евалуацијаработаитеративеннуркањеи.сортирањепотези

За да се процени квалитетот на алгоритмот, овој алгоритам за пребарување од алфа-бета пресек и едноставно алфа-бета пресек е експериментално се споредува.

Слични документи

Опис на правилата на играта "Море битка". Карактеристики на современи компјутери и вештачка интелигенција. Креирање на заеднички блок дијаграм на програмата, нејзиниот изглед. Потребни променливи, процедури и функции. Карактеристики на објекти кои се користат во апликацијата.

предмети, додаде 05.11.2012


Развој врз основа на играта "Точка" пристап кон програмирање "Вештачка интелигенција" на позитивните игри и можноста за примена на овој пристап за решавање на проблемите во областа на економијата, управувањето и другите научни региони. Модел на играчката ситуација.

тезата, додаде 07/21/2013


Структурен дијаграм на софтверот модул. Развој на софтверски модул и шема на кориснички интерфејс. Имплементација на програмскиот модул: Програмски код; Опис на користени оператори и функции. Поглед на сопствени форма со пополнета матрица.

работа на курсот, додаде 01.09.2010


Студијата на општите правила на играта во дама, упатство за употреба и програмер. Карактеристиките на главните алгоритми кои ги извршуваат задачите на класата на живот. Евалуација на потезите на компјутерот и човекот. Градење дрво за пребарување дрво врз основа на проценка на функции.

испитување, додаде 12/20/2012


Главните фази на развој, принципи на тестирање и дебагирање на VFS софтверот модул. Дизајн карактеристики во UML. Методи на "груба моќ" и нивната примена при дебагирање на програмата. Штетни фактори присутни на работното место на програмерот.

тезата, додаде 03/07/2012


Анализа на модели и методи за спроведување на интелигентни игри во системот на робот. Кореографи за развој на животната средина. Алгоритми на модулот за препознавање, обработка на податоци, функции на модулот за игри. Тестирање на софтверскиот пакет, коригирање и енергии.

тезата, додаде 12.08.2017


Суштината и проблемот на одредување на вештачка интелигенција, нејзините главни задачи и функции. Филозофски проблеми за создавање вештачка интелигенција и обезбедување на безбедноста на луѓето при работа со робот. Избор начин за создавање вештачка интелигенција.

испитување, додаде 07.12.2009


Игра програма "Дама" за играта помеѓу човекот и компјутерот. Развој на алгоритми, историски развој на задачи. Различни пристапи за градење на системи. Скратено список на програми и опис на алгоритмот. Компоненти на вештачка интелигенција.

работа на курсот, додаде 03/26/2009


Градење и анализирање на математичкиот модел на играта. Определување на веројатноста за откривање на бродови со сите можни локации и разни системи за пребарување. Развој на алгоритми за вештачка интелигенција. Структурата на програмата и неговите компоненти.

предмети, додаде 12/22/2012


Концептот на вештачка интелигенција како својства на автоматски системи за преземање на индивидуални функции на човечката интелигенција. Експертски системи во областа на медицината. Различни пристапи за изградба на вештачки разузнавачки системи. Создавање на нервни мрежи.

Натпревар Обичен: компјутер против човекот.

Креативно размислување, логика, искуство - квалитети кои му овозможиле на лицето да води во борбата "човек-автомобил". Се чинеше дека овие предности секогаш ќе бидат тајни прирачници на лице, а компјутерот ќе ја изврши улогата на "фаќање".

Но, тоа траеше малку време дека вештачката интелигенција фатена и засекогаш надмина лице во многу области, вклучително и во областа на интелектуалната забава.

Вештачката интелигенција победи лице: каде и како

Рубикова коцка
Оваа загатка е позната низ целиот свет. Милиони луѓе се обидуваат да ја завршат задачата и да ја соберат вистинската коцка, а некои дури и се натпреваруваат на собранието брзина. 14-годишниот Лукас Еттер од САД го покажа рекордот меѓу луѓето, кои расклопуваат загатка за 4,904 секунди. Неверојатно, нели? Но, овој резултат беше во можност да го надмине робот, кој создаде два ентузијасти Џеј Флетленд и Пол Роуз: Резултатот од робот е 1,047 секунди.

Благодарение на вградените камери, и четири од нив, компјутерот ја оценува позицијата и го избира најдобриот алгоритам на акции. Системот се базира на формулата на Коцеб (собранието за 20 потези). Едвај некој од луѓето може да ја собере коцката Рубикова побрзо од 1 секунда.
0: 1 во корист на вештачката интелигенција.

"Отело"
Врвот на популарноста на оваа игра паѓа на почетокот на 70-тите години на минатиот век. Суштината на играта е да се приспособат на полето за игра (8 × 8 клетки) на чипови: неопходно е да ги блокирате вашите чипови од двете страни на ривалските чипови од двете страни, тогаш чиповите ја менуваат бојата и одат на противникот . Победата оди на оној кој ја зеде големата површина.

Во 1980 година, светскиот шампион во "Отело" бил Хироши Анино, и тој лесно ја поразил програмата Мур со резултат од 5: 1.
Подоцна, програмата беше научена да ги пресмета потезите на противникот (околу 25 потези), а кога во 1997 година сегашниот шампион на Мураками Мураками слезе на натпревар со одмазда со системот Logistello, резултатот беше дробење 0: 6 во корист на софтверот.

Табла
Вештачката интелигенција е обврзана за шампион на светот шахот (и таквите) на Ханс Берлинер, кој ја напишал програмата BKG 9.8. И во 1979 година, програмата се покажа како посилна од светскиот шампион во вилата на Нарда Луиџи.

Се верува дека во таа група на компјутерот беше среќен (добри коски паднаа неколку пати), но никој друг не сакаше да се бори во повторената натпревар-одмазда, особено бидејќи од тоа време беше постојано подобрено.

Шах
Шахните системи почнаа да се развиваат во средината на дваесеттиот век, развојот му припаѓаше на IBM. Но, поради фактот што програмата бара сериозни и долгорочни населби оваа идеја мораше да го одложи 30 години. Во 1996 година, "шаховскиот мозок" беше ставен против Хари Каспаров - длабок сини компјутер.

Натпреварот заврши во корист на едно лице: 3 победи, 2 нерешено, 1 загуба. Една година подоцна, натпреварот беше повторен, и овој пат длабоко сино се покажа како повеќе подготвен. Сепак, системот проценува 200 милиони позиции во секунда. И покрај тоа што Хари сакаше да го надомести подоцна, IBM одби, со оглед на тоа што е бесмислено.

Chechers (Shacking Speation)
Марион Tinsley беше шампион за дама во текот на неговата кариера. И кога во 1992 година се состана со системот развиен на Универзитетот Алберт (Канада), победата беше оставена зад него. Од 39 партии - 4 победи, 2 загуби и 33 нерешено.

Две години подоцна се одвиваше, но Тинсли глуми од натпреварот поради здравствени проблеми (во времето на одбивање имаше 6 партии за цртање), а победата отиде во системот. Од моментот, вештачката интелигенција стана многу посилна: во 2007 година, Канаѓаните го објавија создавањето на идеален систем, и никој од луѓето не се обидува да го надмине на дама.

Scrabble.
Триумфот на компјутерот во оваа игра беше лоциран лесно и во првиот круг: светскиот шампион Дејвид Бос беше претепан во 2006 година Робо-ривалски прашања.

Патем, оваа програма е достапна на мрежата, и можете да се соочите со него сили, а можеби и ќе ја донесете победата на тимот "Човекот".

Одете
Оваа игра се појави во античка Кина повеќе од две илјади години, но, и покрај толку долго искуство во играта, едно лице се уште изгуби. На местото (19 × 19), двајца играчи имаат свои камења (црно / бело), \u200b\u200bкои ќе паднат повеќе поени (чипови се сметаат за линија), тој победи. Од една страна, сè е едноставно, но каматата лежи во колектор на можни опции и потези.

Тоа беше интересно за програмерите Alphago (создадени под покровителство на Google) - Креирај систем кој е во можност да пресмета илјадници опции. Прво, вештачката интелигенција ја пробала својата сила со друг софтвер, а кога од 500 партии 499 биле за Алфаго, го зел трикратниот европски шампион Фан Хјуи. Шампион немаше шанса: 5: 0.

ТЕЛЕВИЗИЈА.
Дали сакате да одговорите на прашања во телевизијата? Развивачите на робот на Вотсон од IBM, исто така, не беа во можност да се спротивстават, а во 2011 година Вотсон дејствуваше како член на интелектуалната телевизиска "Џопарди!". И покрај фактот што неговите противници беа рекордни носители на шоуто - Бред Лутер и Кен Џенингс - победата отиде, и милион долари добија за добротворни цели.

И покрај тоа што компјутерот веќе ја покажа својата интелектуална и логичка супериорност над човекот, тој продолжува да се развива. Така, Alibaba Group и Microsoft (развиена паралелно) презентираа вештачка интелигенција, која се покажа дека е посилна од лицето во разбирањето на информации за читање.
Тест Стенфорд Универзитетот е повеќе од 100 илјади прашања кои се базираат на петстотини статии од библиотеката Википедија.

Најдобрата фигура на човечки 82,304 поени, резултатот Alibaba - 82.44, невронската мрежа на Мајкрософт - 82.605. Резултатите сугерираат дека вештачкиот ум е способен да одговори со висока точност на сите прашања, и затоа технологиите може да се користат за да им служат на клиентите, пациентите, посетителите на музеите итн.

Компјутерските игри исто така беа освоени од програмата. Програмата ја доби програмата: Кој би помислил, што е толку блиску? Популарниот игра Quake III, каде што играчите се гладијатори, многу популарни во cybersport. Но, најдоброто овде не беа луѓе, туку тим на ботови длабоко, создаден од поделбата на Google. И покрај тоа што битката се одржа во скратена верзија, според пресметките со 73% варијабилноста на бот ќе победи на секој натпревар.

Опасност или не таква супериорност на вештачкиот ум? Никој не може да одговори сигурно. Да, и во крајна линија, не овој одговор ќе биде клучен, бидејќи главната работа не е фактот дека едно лице е инфериорен во однос на компјутерот, и дали можеме да го искористиме овој потенцијал за свое добро. Како што гледаме, вештачката интелигенција победува личност и не остава шанса за победа.

Предмет на истражување и целта на развивање на предмет на проучување на науката "вештачки интелект" е човечкото размислување. Научниците бараат одговор на прашањето: Како мисли човекот? Целта на овие студии е да се создаде модел на човечки интелект и да го спроведе на компјутерот. Предмет на проучување на науката "Вештачка интелигенција" е човечкото размислување. Научниците бараат одговор на прашањето: Како мисли човекот? Целта на овие студии е да се создаде модел на човечки интелект и да го спроведе на компјутерот.

Примери на регионите Постојат многу други видови на човечки активности кои не можат да се програмираат однапред. На пример: шах и други игри, пишување песни и музика, превод на текстови од еден јазик на друг, роботика, криминалистика (идентификација на отпечатоци од прсти), медицинска дијагностика. Постојат многу други видови на човечки активности кои не можат да се програмираат однапред. На пример: шах и други игри, пишување песни и музика, превод на текстови од еден јазик на друг, роботика, криминалистика (идентификација на отпечатоци од прсти), медицинска дијагностика.

Програмерите на неформални изведувачи на вештачки разузнавачки системи се обидуваат да го научат автомобилот, како личност, независно да изгради програма за нивните постапки, врз основа на условите на задачата. Сè уште можете да кажете: целта на претворање на компјутерот од формалниот изведувач во интелектуалниот уметник. Програмерите на вештачки разузнавачки системи само се обидуваат да го научат автомобилот, како личност, независно да изгради програма за нивните акции врз основа на условите на задачата. Сè уште можете да кажете: целта на претворање на компјутерот од формалниот изведувач во интелектуалниот уметник.

Моделирање на две главни задачи при креирање на интелигентни системи на компјутер: две главни задачи при креирање на интелигентни системи на компјутер: -Мелизација на знаењето (развој на методи за формализација на знаењето за нивно внесување во компјутерска меморија како база на знаење); - Министерство за знаење (развој на методи за формализација на знаењето за нивно влегување во компјутерска меморија како база на знаење); - Моделирање на размислување (создавање компјутерски програми кои ја имитираат логиката на човечкото размислување при решавање на различни задачи). - Моделирање на размислување (создавање компјутерски програми кои ја имитираат логиката на човечкото размислување при решавање на различни задачи).

Експертските системи се еден од видовите на вештачки разузнавачки системи се стручни системи. Еден од видовите на вештачки разузнавачки системи се стручни системи. Именување на стручни системи - Консултации за корисници, помош за донесување одлуки. Именување на стручни системи - Консултации за корисници, помош за донесување одлуки.

Пред една година, програмата Alphago Sensational го победи најсилниот играч во светот, а сега вештачката интелигенција Алфиро го порази најсилниот шаховски мотор.

Стокси, која се користи за домашна подготовка Повеќето играчи, добитник на шампионатот TCEC 2016 и шампионатот на Chess.com меѓу компјутерските програми 2017 година, се покажа дека е јасно послаб. Во натпреварот од 100 партии Алфиро освои 28 победи на 72 нерешено и никогаш не изгуби.

Патем, Алфазеро потрошил само четири часа за "проучување" шах. Жалам, луѓе, но не се лути.

Сите десничарски програмери на Alphazero развиени од Deepmind, Google, го создадоа врз основа на механизмот на "учење на машини", поточно, "учење со зајакнување". Едноставно кажано, Алфаеро не студирал шах во традиционална смисла. Тој нема деби-книга, ниту маси за Endgame, без сложени алгоритми за проценка на моќта на централните и паркираните пиони.

Нејзината работа може да се спореди со робот кој може да користи илјадници резервни делови, но не го знае принципот на работа на моторот за внатрешно согорување, - поминува низ можни комбинации, додека не го гради Ферари, а за ова му треба помалку време од Трилогијата на Господа на прстените. За четири часа, програмата одигра многу забави со вас, станувајќи свој учител.

Досега, тимот на програмери молчи. Тие не дале Chess.com коментари, осврнувајќи се на фактот дека извештајот "додека се разгледува", но тука можете да го прочитате својот целосен текст. Истражувачкиот тим ги вклучува Демис Хасабис, мајстор кандидат од Англија и ко-основач на Deepmind (купени Google во 2014 година). Хасабис, кој учествуваше во Тандем Тандемс Турнир на отворањето на Лондонската шаховска класична, во моментов е на конференцијата за системи за обработка на неврални информации (системи за обработка на неврални информации) во Калифорнија, како соработник на извештајот за друга тема.

Но, со Chess.com со нетрпение ги сподели своите пресуди на шаховски играч кој има големо лично искуство на играта против шаховски компјутери. М.Џ. Хари Каспаров не е изненаден што Deepmind се пресели од одење во шах.

"Ова е забележливо достигнување, иако се очекуваше по Alphago", рече тој chess.com. "Се приближува кон" тип-Б ", човечки пристап кон шахот, кој канал Шенон и Алан Тјуринг сонуваа за замена на солидна биста."

Како личност, Алфазеро смета помалку позиции од неговите претходници. Во извештајот се наведува дека ги проценува "вкупните" 80 илјади позиции во споредба со 70 милиони во секунда од паркиштата.

МГ Петар-Хајн Нилсен, долгорочна втора од светскиот шампион М. Магнус Карлсен, ја отвори својата страст, доближувајќи го поблиску до претседателот на ФИДЕ: вонземјани. Тој рече дека chess.com: "По читањето на извештајот и, особено по разгледувањето на партијата, мислев:" Јас секогаш бев љубопитен дека тоа ќе биде ако повеќе разумен изглед е засаден на нашата планета и ни ја покажа својата уметност на а шаховска игра. Се чини, сега знам што е. "

Исто така научивме за значењето на предностите на стеблото, барем за вештачка интелигенција. 25 од 28 победи Алфиро освои бело (иако резултат + 3 \u003d 47-0 црно против паркиштата, чиј рејтинг надминува 3400, исто така не е лошо).

Извештајот покажува и колку често моторот избра одредени деби како што учат. Жал ми е, љубителите на старо-индиската заштита, но не сте во корист. Интересот за заштита на француската заштита е исто така Угас со текот на времето, но желбата да се игра на Ферзи Гамбит и, особено, англискиот почеток само што се зголеми.

Што би направиле на местото на суштинското замор на суштеството, само кој ја совладале играта со 1400-годишна историја? Ќе го преземе другиот. По натпреварот од акциите, Алфиро помина на "тренинг" само два часа и го порази Елмо, најсилните компјутерски мотори за играта во Сиоги.

Употребата на оваа иновативна програма за само-учење, се разбира, не е ограничена на игрите.

"Отсекогаш се верувало дека има премногу емпириско знаење во шахот од машината, така што тие можат силно да играат" од нула ", без користење на човечкото знаење на сите", рече Каспаров. "Се разбира, јас ќе бидам заинтересиран да видам Она што можеме да го научиме за шахот. Со помош на Алфазеро, кој ги отвора огромните изгледи за учење на машини во целата машина, може да најдат редовни личности недостапни за луѓето. Очигледно е дека последиците се протегаат далеку од шах и други игри. Способноста на Машината за отворање и надминување на познавањето на сложените затворени системи, акумулирани од човештвото со векови, - ова е алатка која го менува светот ".

Chess.com Новинари интервјуираа осум од десетте турнирски учесници во Лондон за нивниот став кон натпреварот на програмата. Видео со интервју ќе биде објавено на страницата подоцна.

Најмногу остро ги критикуваше условите на натпреварот Mg Hypar Nakamura. Сега постои жешка дискусија за компјутерската моќ на противниците, но Накамура верува дека друг е поважен.

Американскиот велемајстор го нарече натпреварот "нечесен", наведувајќи го тоа за оптимално работење на моторот, Ekokfish треба да користи деби книга. Накамура не мисли дека со нејзината помош на акциите ќе го добија натпреварот, но јазот на сметката ќе биде многу помал.

"Сигурен сум дека самиот Господ Бог не би добил 75 отсто од очила со бело без никаков фоза", го коментирал резултатот Алфазеро Бело: 25 победи и 25 црта.

Mg Larry Kaufman, водечки шаховски консултант Komodo мотор, се надева дека ќе види колку добро новата програма работи на персонални компјутери, без користење на компјутерски концепти на Google. Тој, исто така, ги повтори приговорите изразени од Накакура за фактот дека акциите играле без вообичаено дебито знаење.

"Се разбира, тоа е речиси неверојатно", рече тој, "Да, слушнав за достигнувањата на Alphago Zero во играта и очекував такво нешто, со оглед на тоа што тимот на програмери имаше шахист Демис Хасабис. Сепак, не е јасно дали програмата Alphazero може да игра шах на редовен компјутер, и колку е добар. Можеби модерната преваленца на шаховските мотори со користење на мини-карактеристика е близу до крај, но досега е премногу рано да се објави. Вреди да се означи дека за време на обуката на Алфазеро де факто создаде своја деби книга, така што ќе биде поправедно да се користи против моторот со добра деби книга. "

Не ги допирајќи условите на натпреварот, Нилсен е замислен, во кои други области може да се примени овој тип на учење.

"[Овој] модерен вештачки интелект", рече Гросмастер. "Тој доаѓа од нешто како шах на проблеми достојни за Нобеловите награди и уште повеќе. Мислам дека бевме среќни што решија да поминат четири часа на шах, но последиците од ова откритие се многу позначајни ".

• Мистериозни смртни случаи на познати личности Нови факти за Тутанкамон
• Војната ќе биде во ноември. Светот е во воена состојба. Кој, каде и за што е важен сега. Мали кашмир конфликт и внатрешни проблеми на Индија и Пакистан
• Свами Даша го изрази името на новиот руски претседател што друго да го види
• Дали знаете кои големи китови во светот?
• Хронологија на студијата на вселенските летала на Марс
• Сите за тетоважи на свињи вредноста на зоната свиња
• За вода може лицето да оди на вода
• Глорија - хипотетички двојно
• 20 случаи кои се познати за реинкарнација
• Навигација Уметност на Викинзите - Технологии - Каталог на статии - Викинзи Колку долго Викинзите беа на отворено море

• На методите на навигација на Викинзите колку време Викинзите беа на отворено море
• Голем патот голтка Голема црна голтка
• Што ги крие нацистите подземни бункер во Бранденбург?
• "Јован Крстител" Леонардо Да Винчи: Опис на сликата на Свети Јован Леонардо Да Винчи
• Светот на резервоари игра онлајн без преземање
• Модел Zeus002 Преземете мода ТУКА World of Tanks Mod Pack
• Тест сервер World of Tanks Превземи
• Како да се подигне статистика во светот на тенкови?
• Работи Aimbot-Shaytan "Saaitan" - Aimbot од Зоројан
• Забранет поглед "Шаитан" за светот на тенкови - што е тајната на Нагиба?