Искусственный интеллект обыграл человека в игры (Го, Шахматы и другие). На пути к Deep Blue: пошаговое руководство по созданию простого ИИ для игры в шахматы Вопросы, направляющие проект

Год назад программа AlphaGo сенсационно обыграла сильнейшего в мире игрока в го, а теперь искусственный интеллект AlphaZero разгромил сильнейший по рейтингу шахматный движок.

Stockfish, который используют для домашней подготовки большинство игроков, победитель Чемпионата TCEC 2016 года и Чемпионата Chess.com среди компьютерных программ 2017 года, оказался явно слабее. В матче из 100 партий AlphaZero одержал 28 побед при 72 ничьих и ни разу не проиграл.

Кстати, AlphaZero потратил всего четыре часа на «изучение» шахмат. Простите, человеки, но вам за ним не угнаться.

Все верно - программисты AlphaZero, разрабатываемого DeepMind, подразделением Google, создали его на основе механизма «машинного обучения», точнее, «обучения с подкреплением». Проще говоря, AlphaZero не изучал шахматы в традиционном понимании. У него нет ни дебютной книги, ни эндшпильных таблиц, ни сложных алгоритмов для оценки силы центральных и фланговых пешек.

Его работу можно сравнить с роботом, который может использовать тысячи запчастей, но не знает принципа работы двигателя внутреннего сгорания, - он перебирает возможные комбинации, пока не построит Феррари, и для этого ему нужно меньше времени, чем занимает просмотр трилогии «Властелин колец». За четыре часа программа сыграла сама с собой множество партий, став своим собственным учителем.

Пока что команда программистов хранит молчание. Они не дали Chess.com комментариев, ссылаясь на то, что доклад «пока находится на рассмотрении», но здесь вы можете прочесть его полный текст. В исследовательскую группу входит Демис Хассабис, кандидат в мастера из Англии и соучредитель DeepMind (приобретен Google в 2014). Хассабис, принимавший участие в турнире тандемов ProBiz на открытии London Chess Classic, в настоящий момент находится на конференции Neural Information Processing Systems (Нейронные системы обработки информации) в Калифорнии, в качестве соавтора доклада на другую тему.

Зато с Chess.com охотно поделился своими суждениями шахматист, обладающий большим личным опытом игры против шахматных компьютеров. МГ Гарри Каспаров не удивлен, что компания DeepMind перешла от го к шахматам.

«Это заметное достижение, хотя оно и было ожидаемо после AlphaGo», - заявил он Chess.com. «Оно приближается к "типу-Б", человекоподобному подходу к шахматам, которым Клон Шеннон и Алан Тьюринг мечтали заменить сплошной перебор».

Подобно человеку, AlphaZero рассматривает меньше позиций, чем ее предшественницы. В отчете заявлено, что она оценивает «всего» 80 тысяч позиций в секунду в сравнении с 70 миллионами в секунду у Stockfish.

МГ Петер-Хайне Нильсен, многолетний секундант чемпиона мира МГ Магнуса Карлсена, открыл свое увлечение, сближающее его с президентом ФИДЕ: инопланетян. Он заявил Chess.com: «Прочитав доклад и, в особенности, просмотрев партии, я подумал: „Мне всегда было любопытно, что было бы, если бы более разумный вид высадился на нашей планете и показал нам свое искусство шахматной игры. Кажется, теперь я знаю, каково это“.

Мы также узнали, о значимости преимущества выступки, по крайней мере, для искусственного интеллекта. 25 из 28 побед AlphaZero одержал белыми (хотя результат +3=47-0 черными против Stockfish, чей рейтинг превышает 3400, также неплох).

В отчете показано и насколько часто движок выбирал те или иные дебюты по мере обучения. Простите, любители староиндийской защиты, но вы не в фаворе. Интерес к французской защите также угас со временем, а вот стремление играть ферзевый гамбит и, особенно, английское начало только возрастало.

Что бы вы сделали на месте не ведающего усталости существа, только что освоившего игру с 1400-летней историей? Взялись бы за другую. После матча со Stockfish программа AlphaZero потратила на „обучение“ всего два часа и победила „Elmo“, сильнейшего из компьютерных движков для игры в сёги.

Применение этой инновационной самообучающейся программы, разумеется, не ограничено играми.

»Всегда считалось, что в шахматах от машины требуется слишком много эмпирических знаний, чтобы те могли играть сильно "с нуля", вообще не используя человеческие знания", - сказал Каспаров. «Конечно, мне будет интересно посмотреть, что мы сможем узнать о шахматах с помощью AlphaZero, который открывает огромные перспективы машинного обучения в целом-машины могут находить закономерности, недоступные для людей. Очевидно, что последствия простираются далеко за пределы шахмат и других игр. Способность машины открывать и превосходить знания сложных закрытых систем, накопленные человечеством за века, - это инструмент, меняющий мир».

Журналисты Chess.com опросили восемь из десяти участников турнира в Лондоне об их отношении к матчу программ. Видео с интервью будет размещено на сайте позже.

Наиболее резко критиковал условия матча МГ Хикару Накамура. Сейчас идет горячая дискуссия о вычислительной мощности противников, но Накамура считает, что важнее было другое.

Американский гроссмейстер назвал матч «нечестным», указав, что для оптимальной работы движок Stockfish должен использовать дебютную книгу. Накамура не думает, что с ее помощью Stockfish выиграл бы матч, но разрыв в счете был бы намного меньше.

«Я уверен, что сам Господь бог не набрал бы против Stockfish 75 процентов очков белыми без какой-либо форы», - прокомментировал он результат AlphaZero белыми: 25 побед и 25 ничьих.

МГ Ларри Кауфман, ведущий шахматный консультант движка Komodo, надеется увидеть, насколько хорошо работает новая программа на персональных компьютерах, не пользуясь вычислительными мощностями Google. Он также повторил высказанные Накамурой возражения по поводу того, что Stockfish играл без своих обычных дебютных знаний.

«Конечно, это почти невероятно», сказал он, - «да, я слышал о достижениях AlphaGo Zero в игре го и ожидал, что произойдет что-то подобное, учитывая, что в команде разработчиков есть шахматист Демис Хассабис. Однако, непонятно, сможет ли программа AlphaZero играть в шахматы на обычном компьютере, и насколько хорошо у нее это получится. Возможно, современное преобладание шахматных движков, использующих минимаксную функцию, близится к концу, но пока провозглашать это слишком рано. Стоит указать, что за время обучения AlphaZero де-факто создала собственную дебютную книгу, поэтому было бы справедливее использовать ее против движка с хорошей дебютной книгой».

Не касаясь условий матча, Нильсен задумывается, в каких еще областях может применяться данный тип обучения.

"[Это] современный искусственный интеллект", - сказал гроссмейстер. «Он идет от чего-то вроде шахмат к проблемам, достойным нобелевских премий и даже большего. Думаю, нам повезло, что они решили потратить четыре часа на шахматы, но последствия этого открытия куда более значительны».

Матч проигран: компьютер против человека.

Креативное мышление, логика, опыт – качества, которые позволяли человеку лидировать в схватке «человек-машина». Казалось, эти преимущества всегда будут секретным оружием человека, и компьютер будет выполнять роль «догоняющего».

Но потребовалось совсем немного времени, чтобы искусственный интеллект догнал и навсегда превзошел человека во многих сферах, в том числе и в сфере интеллектуальных развлечений.

Искусственный интеллект обыграл человека: где и как

Кубик Рубика
Эта головоломка известна по всему миру. Миллионы людей стараются выполнить задание и собрать правильно кубик, а некоторые даже соревнуются в скорости сборки. Рекорд среди людей показал 14-летний Лукас Эттер из США, который разбирается с головоломкой за 4,904 секунды. Невероятно, не правда ли? Но этот результат удалось превзойти роботу, который создали два энтузиаста Джей Флэтлэнд и Пол Роуз: результат робота 1,047 сек.

Благодаря встроенным камерам, а их четыре, компьютер оценивает положение, и подбирает лучший алгоритм действий. В основе системы лежит формула Коцебы (сборка за 20 ходов). Едва ли кто-то из людей сможет собрать кубик Рубика быстрее, чем за 1 секунду.
0:1 в пользу искусственного разума.

«Отелло»
Пик популярности этой игры приходится на начало 70-х годов прошлого века. Суть игры заключается в размещении на игровом поле (8×8 клеток) фишек: необходимо фишками своего цвета перекрыть с двух сторон ряды фишек соперника, тогда фишки меняют цвет и переходят к оппоненту. Победа достается тому, кто занял большую площадь.

В 1980 году чемпионом мира по «Отелло» был Хироси Иноуе, и он с легкостью победил программу Moor со счетом 5:1.
Позже программы научились просчитывать ходы соперника (примерно на 25 ходов), и когда в 1997 году действующий чемпион мира Такеси Мураками сошелся в матче-реванше с системой Logistello, счет был сокрушительным 0:6 в пользу ПО.

Нарды
Своему преимуществу в нардах над человеком искусственный интеллект обязан чемпиону мира по шахматам по переписке (и такие есть) Хансу Берлинеру, который написал программу BKG 9.8. И в 1979 году программа оказалась сильнее чемпиона мира по игре в нарды Луиджи Виллу.

Считается, что в той партии компьютеру повезло (несколько раз выпадали хорошие кости), однако сразиться в повторном матче-реванше так никто больше не захотел, тем более что с того времени ПО было неоднократно усовершенствовано.

Шахматы
Шахматные системы начали разрабатывать еще в середине ХХ века, разработки принадлежали компании IBM. Но из-за того, что программа требовала серьезных и длительных расчетов эту затею пришлось отложить на 30 лет. В 1996 году против Гарри Каспарова был выставлен «шахматный мозг» — компьютер Deep Blue.

Матч закончился в пользу человека: 3 победы, 2 ничьи, 1 проигрыш. Спустя год матч повторили, и в этот раз Deep Blue оказался более подготовленным. Еще бы, система оценивала 200 млн. позиций в секунду. И хотя Гарри хотел позже отыграться, в IBM отказались, считая это бессмысленным.

Чекерс (разновидность шашек)
Марион Тинсли был чемпионом чекерс на протяжении всей карьеры. И когда в 1992 году он встретился с системой, разработанной в Альбертском университете (Канада), победа осталась за ним. Из 39 партий — 4 победы, 2 проигрыша и 33 ничьи.

Спустя 2 года состоялся реванш, но Тинсли снялся с соревнования из-за проблем со здоровьем (на момент отказа было 6 ничейных партий), и победа досталась системе. С того момента, искусственный интеллект стал намного сильнее: в 2007 году канадцы объявили о создании идеальной системы, и уже никто из людей не пытается превзойти его в чекерс.

Скрэббл
Триумф компьютеру в этой игре дался легко и в первом же туре: чемпион мира Дэвид Бойс был обыгран в 2006 году робо-соперником Quackle.

Кстати, эта программа доступна в Сети, и вы можете с ней помериться силами, и может вы принесете победу команде «Человек».

Го
Эта игра появилась в Древнем Китае больше двух тысяч лет назад, но, несмотря на такой продолжительный опыт в игре, человек все равно уступил. На площадке (19×19) два игрока располагают свои камни (черные/белые), кто наберет больше очков (считаются фишки составленные в линию), тот и победил. С одной стороны все просто, но интерес кроется в многообразии возможных вариантов и ходов.

Интересно было и разработчикам AlphaGo (создавалась под эгидой Google) — создать систему, которая способна просчитать тысячи вариантов. Сначала искусственный интеллект опробовал свои силы с другими ПО, и когда из 500 партий 499 были за AlphaGo, он взялся за трехкратного чемпиона Европы Фань Хуэя. У чемпиона не было шансов: 5:0.

TV
Любите отвечать на вопросы в телевикторинах? Разработчики робота Watson от компании IBM тоже не смогли удержаться, и в 2011 году Watson выступил в качестве участника интеллектуальной телевикторины «Jeopardy!». Несмотря на то, что его оппонентами были рекордсмены шоу — Брэд Руттер и Кен Дженнингс – победа досталась , а выигранный миллион долларов передан на благотворительность.

И хотя компьютер уже показал свое интеллектуальное и логическое превосходство над человеком, он продолжает развиваться. Так компания Alibaba Group и Microsoft (разработки велись параллельно) представили искусственный интеллект, который оказался сильнее человека в понимании прочитанной информации.
Тест Стэнфордского университета это больше 100 тысяч вопросов, которые основываются на пяти сотнях статей из библиотеки Википедии.

Лучший показатель у человека 82,304 балла, итог Alibaba – 82,44, нейронная сеть Microsoft – 82,605. результаты свидетельствуют о том, что искусственный разум способен с высокой точностью отвечать на любые вопросы, а значит, технологии могут быть использованы для обслуживания клиентов, пациентов, посетителей музеев и т.п.

Компьютерные игры также были покорены программой. Программа победила программу: кто бы мог подумать, что это будущее так близко? Популярная игра Quake III, где игроки – гладиаторы, очень популярна в киберспорте. Но лучшими здесь оказались не люди, а команда ботов DeepMind, созданная подразделением Google. И хотя бой проводился в урезанном варианте, по подсчетам с 73 % вариантностью бот победил бы в любом состязании.

Опасно или нет такое превосходство искусственного разума? Никто не может ответить точно. Да и в конечном счете не этот ответ будет ключевым, ведь главным остается не тот факт, что человек уступает компьютеру, а сможем ли мы использовать этот потенциал на собственное благо. Как мы видим искусственный интеллект обыгрывает человека и не оставляет никаких шансов на победу.

культуры. Диссер. Канд. Пед наук. Ростов-на-Дону. 2003.

2.Азарова Е.А. Деструктивные формы семейного воспитания, актуальные проблемы современности, преступления последних времен: духовно-нравственный и криминофамилистический аспекты. - Ростов-на-Дону: Изд-во РГПУ, 2005.

3.Габдрева ГШ. Основные аспекты проблемы тревожности в психологии // Школьный психолог. - 2004. - N° 8. - С. 9.

4.Ениколопов С.Н. Проблемы семейного насилия // Проблемы психологии. -2002. -№5-6.

5.Целуйко В.М. Психология неблагополучной семьи: Книга для педагогов и родителей. - М.: Изд-во ВЛАДОС-ПРЕСС, 2003.

6.Шапарь В.Б. Практическая психология. Психодиагностика отношений между родителями и детьми. -Ростов н/Д: Феникс, 2006.

А.И. Алифиров

канд. пед. наук, доцент РГСУ, г. Москва, РФ

И.В. Михайлова канд. пед. наук, доцент РГСУ, г. Москва, РФ

«ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ» В ШАХМАТАХ

Аннотация

В статье рассматривается генезис использования программных и аппаратных средств, способных осуществлять интеллектуальную деятельность, сопоставимую с интеллектуальной деятельностью человека.

Ключевые слова

Компьютерные технологии в шахматах, шахматные программы, шахматы.

Сегодня под термином "искусственный интеллект" (ИИ) понимается теория создания программных и аппаратных средств, способных осуществлять интеллектуальную деятельность, сопоставимую с интеллектуальной деятельностью человека. При решении практических задач чаще всего пользуются заданием из списка, считая при этом, что если компьютерная система в состоянии решить эти задачи, то она и является системой ИИ. Часто в этот список включают игру в шахматы, доказательство теорем, решение диагностических задач по исходному неполному набору данных, понимание естественного языка, способность к обучению и самообучению, способность к классификации объектов, а также способность вырабатывать новые знания на основе порождения новых правил и моделей регуляризации знаний .

Одной из важнейших проблем новой науки - кибернетики стала проблема, как улучшить управление, как усовершенствовать принятие решений. Один из основателей кибернетики К. Шеннон (Shannon C.) предложил формализовать и программировать шахматы для того, чтобы использовать шахматный компьютер как модель, для решения аналогичных задач управления . Авторитет К. Шеннона был столь велик, что его идеи незамедлительно положили начало новому научному направлению. Идеи К. Шеннона были использованы в работах А. Тьюринга, К. Цузе, Д. Принца.

Автор теории информации. К. Шеннон, писал: "Шахматная машина идеальна, чтобы с нее начать, поскольку (1) задача четко определяется допустимыми операциями (ходы) и конечной целью (мат); (2) она не слишком проста, чтобы быть тривиальной, и не слишком сложна для получения удовлетворительного решения; (3) считают, что шахматы требуют «мышления» для искусной игры, решение этой задачи приведет нас либо к тому, что мы будем восхищаться способностями механизированного мышления, либо к ограничению нашей концепции «мышления»; (4) дискретная структура шахмат хорошо укладывается в цифровую природу современных компьютеров".

В дальнейшем шахматы стали предметом состязания естественного и искусственного интеллекта, и был сыгран ряд матчей ведущих шахматистов мира против компьютеров . В 1995 году в интервью популярному журналу Wired Г.К. Каспаров изложил свой взгляд на шахматную игру: "Шахматы - это не математика. Это фантазия и воображение, это человеческая логика, а не игра с предсказуемым результатом. Я не думаю, что теоретически игру в шахматы можно уместить в набор формул или алгоритмов". Через два года суперкомпьютер DEEP BLUE, победив 13-го чемпиона мира Г.К. Каспарова в матче-реванше из шести партий, сняла с повестки дня вопрос о возможностях шахматного искусственного интеллекта. DEEP BLUE хранила в памяти полную базу данных по всем партиям и анализировала исключительно стратегию расчетом . После матча Г.К. Каспаров изменил свою точку зрения, признав, что: "Шахматы - это единственное поле, на котором можно сопоставить человеческую интуицию и творческие способности с силой и машины". Матч изменил ход развития как классических, так и компьютерных шахмат. В системе тренировки стала широко использоваться помощь искусственного интеллекта. Д.И. Бронштейн в своей книге "Давид против Голиафа" (2003 г.) писал: "Ботвинник считал, что шахматы - это искусство анализа, а время одиночек-импровизаторов вроде Андерсена, Морфи, Цукерторта ушло навсегда. Глядя на современные шахматы, надо признать, что Ботвинник оказался прав. "Компьютерные мальчики" довели его идею о необходимости домашнего анализа до абсурда. Они даже не скрывают, что шлифуют дебютные варианты до ясного результата. На турнире в Линаресе (2000 г.) венгр Леко без тени смущения признал, что вся партия с Анандом стояла у него на компьютере!".

Список использованной литературы:

1. Алифиров А.И. Профориентационная работа в средних общеобразовательных школах средствами шахмат / Алифиров А.И. // Проблемы развития науки и образования: теория и практика. Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции 31 августа 2015 г.: в 3 частях. Часть II. М.: "АР-Консалт", 2015 г. - С. 13-14.

2. Михайлова И.В., Алифиров А.И. Тактические действия шахматистов / Михайлова И.В., Алифиров А.И. // Результаты научных исследований Сборник статей Международной научно-практической конференции. Ответственный редактор: Сукиасян Асатур Альбертович (15 февраля 2016 г.) в 4 ч. Ч/3 - Уфа: АЭТЕРНА. -2016.С. 119-121.

3. Михайлова И.В., Алифиров А.И. Теоретико-методологические основы метода мышления схемами шахматистов / Михайлова И.В., Алифиров А.И. // Результаты научных исследований Сборник статей Международной научно-практической конференции. Ответственный редактор: Сукиасян Асатур Альбертович (15 февраля 2016 г.) в 4 ч. Ч/3 - Уфа: АЭТЕРНА. - 2016. С. 123-125.

4. Михайлова И.В. Подготовка юных высококвалифицированных шахматистов с помощью компьютерных шахматных программ и "интернет" : автореф. дис. ... канд. пед. наук: 13.00.04 / Михайлова Ирина Витальевна; РГУФК. - М., 2005. - 24 с.

УДК 378.046.2

А.И. Алифиров

К.п.н., доцент РГСУ, г. Москва, РФ В.В. Федчук, к.п.н.

ООО «Благополучие», старший инструктор методист, г. Москва, РФ ИССЛЕДОВАНИЕ УРОВНЯ ФИЗИЧЕСКОГО ЗДОРОВЬЯ ПОДРОСТКОВ

Аннотация

В статье рассматривается проблема физического здоровья подростков и влияние различных факторов

Гришанин Е.А. Дурин С.В. Содержание 1. Что такое искусственный интеллект? 2. О базах знаний. 3. Тестовые задания. Искусственный интеллект. В 60-х годах XX века появился новый раздел информатики, который получил название «Искусственный интеллект». В энциклопедическом словаре написано: «Интеллект (от лат. intellectus - познание, понимание, рассудок) - способность мышления, рационального познания». В полной мере эта способность свойственна лишь людям. Предметом изучения науки «Искусственный интеллект» является человеческое мышление. Ученые ищут ответ на вопрос: как человек мыслит? Цель этих исследований состоит в том, чтобы создать модель человеческого интеллекта и реализовать ее на компьютере. Несколько упрощенно, вышеназванная цель звучит так: - Научить машину мыслить. Приступая к решению какой-то проблемы, человек часто не имеет четкой программы действий. Эту программу он строит сам в ходе работы. Например, при игре в шахматы шахматист знает правила игры, имеет цель - выиграть партию. Его действия не запрограммированы заранее. Они зависят от действий соперника, от складывающейся позиции на доске, от сообразительности и личного опыта шахматиста. Существует много других видов человеческой деятельности, которые нельзя запрограммировать заранее. Например, сочинение музыки и стихов, доказательство теоремы, литературный перевод с иностранного языка, диагностика и лечение болезней и многое другое. Вам хорошо известно, что любую работу компьютер выполняет по программе. Программы пишут люди, а компьютер формально их выполняет. Разработчики систем искусственного интеллекта как раз и пытаются научить машину, подобно человеку, самостоятельно строить программу своих действий, исходя из условия задачи. Можно еще сказать так: ставится цель превращения компьютера из формального исполнителя в интеллектуального исполнителя. Формальный исполнитель данные программа Выполнение программы результаты Интеллектуальный исполнитель данные Построение программы Выполнение программы результаты Модель функционирования формального и интеллектуального исполнителя Любая система искусственного интеллекта работает в рамках какой-то определенной предметной области (медицинская диагностика, законодательство, математика, экономика и пр.). Подобно специалисту, компьютер должен обладать знаниями в данной области. Знания в конкретной предметной области,определенным образом формализованные и заложенные в память ЭВМ, называются компьютерной базой знаний. Например, вы хотите применить компьютер для решения задач по геометрии. Если в задачнике имеется 500 задач разного содержания, то при традиционном использовании компьютера придется написать 500 программ. Если же за эту проблему возьмется специалист по искусственному интеллекту, то он подойдет к ней совершенно иначе. Он заложит в компьютер знания геометрии (как закладывают в вас знания учителя). На основе этих знаний и с помощью специального алгоритма логических рассуждений компьютер решит любую из 500 задач. Для этого будет достаточно сообщить ему лишь условие задачи. Системы искусственного интеллекта работают на основе заложенных в них баз знаний. Каждый школьник знает, что для решения любой задачи мало помнить правила, законы, формулы, но еще нужно уметь мыслить, рассуждать, применять эти знания. Человеческое мышление основано на двух составляющих: запасе знаний и способности к логическим рассуждениям Отсюда вытекают две основные задачи при создании интеллектуальных систем на компьютере: - моделирование знаний (разработка методов формализации знаний для ввода их в компьютерную память в качестве базы знаний); - моделирование рассуждений (создание компьютерных программ, имитирующих логику человеческого мышления при решении разнообразных задач). Одним из видов систем искусственного интеллекта являются экспертные системы. Обычно словом «эксперт» называют человека, обладающего большими знаниями и опытом в определенной области. В компьютерные экспертные системы закладываются знания такого уровня. Назначение экспертных систем - консультации пользователя, помощь в принятии решений. Особенно важной становится такая помощь в экстремальных ситуациях, например в условиях технической аварии, экстренной операции, при управлении транспортными средствами. Компьютер не подвержен стрессам. Он быстро найдет оптимальное, безопасное решение и предложит его человеку. Однако окончательное решение принимает человек. Коротко о главном Искусственный интеллект (ИИ) - это раздел информатики. Предмет изучения ИИ - человеческое мышление; цель - создание интеллектуальных систем на компьютере. Примеры областей, в которых создаются системы искусственного интеллекта: шахматы и другие игры, сочинение стихов и музыки, перевод текстов с одного языка на другой, робототехника, криминалистика (идентификация отпечатков пальцев и пр.), медицинская диагностика. Системы искусственного интеллекта работают на основе заложенных в них знаний в определенной области. Модель знаний, заложенная в память ЭВМ, называется компьютерной базой знаний. Человеческое мышление основано на двух составляющих: запасе знаний и способности к логическим рассуждениям. В системах ИИ реализована модель рассуждений (человеческой логики). На основе базы знаний и модели рассуждений система ИИ сама программирует свою работу при решении любой задачи. Экспертная система - это система ИИ, заключающая в себе знания и опыт специалиста-эксперта в данной предметной области. Вот состав базы знаний «Родственники»: Факты: Лев - отец Андрея; Лев - отец Петра; Андрей - отец Алексея; Петр - отец Михаила; Петр - отец Дмитрия. Правила: всякий мужчина - сын своего отца; дедушка - отец отца; братья - сыновья одного отца; дядя - брат отца; племянник - сын брата; внук - сын сына. Исходя из данных фактов и правил, можно путем логических рассуждений установить все виды родственных связей между мужчинами этой семьи. Обратите внимание на две особенности базы знаний: - факты носят частный характер, а правила - общий (справедливы для любой семьи); - в БЗ включены только основополагающие факты. Действительно, достаточно знать, кто кому приходится отцом, чтобы, используя правила, определить другие родственные связи. На основе подобной базы знаний можно построить экспертную систему в области родственных отношений между мужчинами. Чтобы использовать ее по отношению к другой семье, достаточно заменить список фактов, а правила, естественно, останутся прежними. Сравнивая БД с БЗ приходим к выводу: база данных содержит только факты, база знаний - факты и правила. На главную О базах знаний. Вы уже знакомы с понятием «база данных». База данных (БД) - это информационная модель некоторой реальной системы в памяти компьютера. Выше было сказано, что база знаний (БЗ) - это модель знаний человека в определенной предметной области. Покажем разницу между БД и БЗ на конкретном примере. Рассмотрим этот вопрос на примере родственных связей между мужчинами одной семьи. Вот как они выглядят в графической форме родословного дерева: Лев Петр Андрей Михаил Дмитрий Алексей Родословное дерево Здесь линии обозначают связь между отцом (на верхнем уровне) и сыном (на нижнем уровне). Родственные связи Мужчина Лев Сыновья Отец Дедушка Братья Дяди Племян ники Не знаю Не знаю Внуки Андрей, Пётр Не знаю Не знаю Не знаю Андрей Алексей Лев Не знаю Пётр Не знаю Михаил Дмитрий нет Пётр Михаил, Дмитрий Лев Не знаю Андрей Не знаю Алексей нет Алексей Нет Андрей Лев нет нет Михаил Нет Пётр Лев Дмитрий Андрей нет нет Дмитрий Нет Пётр Лев Михаил нет нет нет Пётр Андрей Алексей Михаил Дмитрий В таблице 9.1 информация о родственных связях между этими же мужчинами представлена в развёрнутом виде. Используя СУБД реляционного типа, на основе этой таблицы нетрудно создать реляционную базу данных. Обращаясь к ней с запросами, можно определить, кто кому приходится отцом, дедушкой, братом. Данная таблица представляет собой информационную модель объекта «семья». Теперь перейдем к построению базы знаний. Предметной областью здесь являются родственные связи между мужчинами одной семьи. В искусственном интеллекте существуют различные виды моделей знаний. Мы рассмотрим только один из них, который называется логической моделью знаний. Этот подход используется в системе программирования ПРОЛОГ (о Прологе рассказывается во второй части книги). Согласно логической модели, база знаний состоит из фактов и правил. А теперь дадим общее определение понятиям «факт» и «правило». Факт - это сообщение (информация) о конкретном событии, о свойстве конкретного объекта, о его связи с другими объектами. Например, фактами являются следующие утверждения: - сосна - хвойное дерево; - Колумб открыл Америку в 1492 году; - плотность воды равна 1 г/см; - царь Соломон - сын царя Давида; - Лев Толстой - русский писатель. Правило - это утверждение, обладающее большей общностью, чем факт. Правила определяют одни понятия через другие, устанавливают взаимосвязь между различными свойствами объектов, формулируют законы природы или общества. База знаний - это совокупность основополагающих фактов и правил в определенной предметной области. С недавних пор появилась новая специальность «инженер по знаниям», задача которого - формализация знаний, разработка баз знаний и создание на их основе систем искусственного интеллекта. Рассмотренный нами пример очень простой. Здесь нетрудно догадаться о том, какие факты являются основополагающими, и сформулировать полный набор правил. В более сложных предметных областях эта задача много труднее. Часто решить ее по силам оказывается только крупному специалисту (эксперту) или коллективу специалистов, обладающих большими знаниями в данной области. Коротко о главном. Логическая модель знаний в определенной предметной области представляется базой знаний, составленной из фактов и правил. Факт - это информация о конкретном событии, о свойстве конкретного объекта, о его связи с другими объектами. Правила определяют одни понятия через другие, устанавливают взаимосвязь между различными свойствами объектов, формулируют законы природы или общества. База знаний включает" в себя лишь основополагающие факты для данной предметной области. На главную Тестовые задания 1. 2. 3. 4. Задание №1 Задание №2 Задание №3 Задание №4 Конец Когда возникла в информатике направление под названием «Искусственный интеллект»? A. В 50-х годах B. В 60-х годах C. В 70-х годах D. В 80-х годах Правильно Дальше Подумай Дальше Что такое база знаний? А. База знаний- это информация о конкретном событии, о свойстве конкретного объекта, о его связи с другими объектами. В. База знаний - это совокупность основополагающих фактов и правил в определенной предметной области С. База знаний - это D. База знаний- разработка утверждение, обладающее большей общностью, чем факт. методов формализации знаний для ввода их в компьютерную память в качестве базы знаний Что такое моделирование рассуждений? А. Создание компьютерных программ, В. Разработка методов имитирующих логику человеческого мышления при решение разнообразных задач. формализации знаний для ввода их в компьютерную паять в качестве базы знаний. С. Это модель знаний человека в D. Это алгоритм определённой предметной области. записанный на языке исполнителя. Что такое ФАКТ? А. Любой объект состоящий из B. Эта информация о составе и С. Сообщение о конкретном D. Это определённый порядок множества взаимосвязанных частей и структуре системы, представленная в графической существующие как единое целое. форме. событии и свойстве конкретного объекта, его связи с другими объектами. объединения элементов, составляющих систему.

Фото из открытых источников

Новый искусственный интеллект всего за 4 часа обучения стал лучшим шахматистом на Земле! (сайт)

А помните, какой фурор наделал в 1996 году шахматный суперкомпьютер «Deep Blue», выиграв первую партию у российского чемпиона Гарри Каспарова? Несмотря на то, что наш соотечественник все же одержал победу в этой игре, уже тогда стало понятно, что искусственный интеллект стремительно прогрессирует и когда-нибудь обаятельно станет наилучшим шахматистом, после чего людям будет бесполезно играть с программой. Оставался лишь вопрос, когда это произойдет.

Представители известной корпорации «Google» заявили, что это время, наконец-то, настало. По словам специалистов, разработанная ими нейросеть «AlphaZero» всего за 4 часа самообучения превратилась в самого виртуозного и безупречного шахматного игрока за всю историю этой игры. Сверхмощный искусственный интеллект обучался игре в шахматы, зная только ее правила. Поиграв 4 часа с самим собой, робот научился идеально играть, без труда победив шахматную программу «Stockfish», считавшуюся до этого самой совершенной. Компьютеры провели 100 партий - «AlphaZero» удалось выиграть 28 из них и свести вничью оставшиеся 72. Передовая нейросеть, имитирующая работу человеческого мозга, способна рисковать и даже использовать своеобразное подобие интуиции.

Мечтать о победе над искусственным интеллектом уже не приходится

Более ранние модели «AlphaZero» обучались игре, следя за живыми шахматистами. Разработчики предполагали, что это поможет искусственному интеллекту лучше понять стратегии игры. На самом же деле оказалось, что наблюдение за людьми только замедляет развитие программы. Когда нейросеть предоставили самой себе, ее способности взлетели до небес. Теперь инженеры «Google» думают над тем, как применить подобные технологии для реальной пользы человечеству, поскольку шахматная игра, даже самая виртуозная, не имеет прикладной цели.

В 1968 году известный Дэйвид Леви заключил пари, что в течение ближайшего десятилетия его не обыграет ни одна программа. Все это время гроссмейстер постоянно состязался с различные шахматными компьютерами и всякий раз выигрывал у них. В 1978 году он одержал победу над сильнейшей в то время программой «Chess 4.7», выиграв пари. К несчастью, в наши дни столь интересных поединков уже не будет - нам предстоит теперь узнавать только о том, как одна фантастическая нейросеть победила другую. Живые шахматисты о победе над такими монстрами не могут уже даже мечтать. И это только начало подобных побед ИИ над человеком…