La sfârșitul lunii septembrie, competiția mondială de inteligență artificială 2020 din 2020 a încheiat preliminariile de la Fuzhou. 15 echipe de inteligență artificială din China și 5 echipe de inteligență artificială din Coreea de Sud, Japonia, Belgia și Statele Unite au jucat în această competiție. După șapte runde de meciuri punctate, primii opt vor avansa în runda eliminatorie care va avea loc la sfârșitul lunii noiembrie.

În mod surprinzător, puternicul KataGo a pierdut 3 jocuri din cauza orelor suplimentare, a reducerii de sine și a algoritmilor de căutare netestate și, în cele din urmă, sa clasat pe locul 9 și a ratat jocul, și o mulțime de „dezvoltare secundară” Succesorii KataGo au avansat în top 8.

După joc, Yike l-a contactat pe autorul KataGo, David Wu (absolvent de la Universitatea Harvard, care lucrează în prezent la Jane Street și este cercetător angajat în cercetarea inteligenței artificiale) și a realizat un interviu aprofundat cu acesta. Următoarea este transcrierea interviului:

1. Care este nivelul tău de Go? Care este povestea ta cu jocul Go?

2a. De ce ați ales să dezvoltați Go AI în primul rând (sau de ce sunteți interesat să dezvoltați Go AI)?

1. Care este nivelul tău Go? Care este legătura dvs. cu Go?

2a. De ce ați ales să dezvoltați Go AI în primul rând (sau de ce ați devenit interesat să dezvoltați Go AI)?

Sunt oficial în jurul amatorului AGA 3d, dar sunt foarte ruginit și nu mai am practică, deoarece m-am concentrat în ultimii ani pe dezvoltarea AI și mai multe alte lucruri decât să joc eu însumi. Am aflat despre Go mai mult acum 15 ani și am fost interesat de jocuri pe computer AI de atunci. Scrierea algoritmilor amuzanți și a programelor de AI pentru jocuri a fost întotdeauna un lucru la care mă bucur și la care mă pricep. Am fost în preajma multor dezvoltări incitante timpurii când Monte-Carlo Tree Search (MCTS) a fost descoperit în 2006 și 2007 și în cele din urmă programele Go au sărit de la nivelul începător la nivelul de amator și au urmat o mulțime de lucrări și cercetări publicate de atunci. recent în 2017 și 2018. De fapt,în jurul anului 2017, în esență, prima dată când am antrenat o rețea neuronală și am învățat cum a funcționat învățarea profundă.

Probabil că sunt la nivelul amator al AGA (American Go Association), dar de când mă concentrez pe dezvoltarea AI și multe alte lucruri în ultimii ani, nu am jucat prea mult șah, așa că abilitățile mele de șah sunt o mult ruginit. Am fost în contact cu Go de 15 ani și, de atunci, mă interesează jocurile de inteligență artificială AI. Scrierea algoritmilor interesanți și operarea programelor AI conexe a fost întotdeauna ceva ce îmi place și excelez. Am asistat la introducerea Go in Monte Carlo Tree Search (MCTS) în 2006 și 2007. A fost o avansare foarte interesantă în primele zile. Apoi, Go AI a crescut de la nivel începător la nivel amator, apoi au existat o serie de evenimente. Lucrări publicate și discuții experimentale. Cu toate acestea, abia la 17 ani am început să antrenez rețelele neuronale și am înțeles cum funcționează învățarea profundă și numai între 17 și 18 ani am început să scriu propriile mele programe de joc.

2b. De ce acest AI este numit Katago?

2b. De ce acest AI este numit KataGo?

https://en.wikipedia.org/wiki/Kata

După cum înțeleg lucrurile, „kata” este un cuvânt originar din japoneză care a devenit acum pur și simplu un cuvânt normal în limba engleză în contextul artelor marțiale. Se referă la secvența de modele, mișcări și forme pe care o practică cineva în antrenamentul de arte marțiale. . Părea un nume distractiv pentru un motor de auto-joc care se îmbunătățește practicând de la sine pentru a-și antrena treptat propriul model, mișcare și formă pe placa Go.

Din câte știu, cuvântul „kata” provine din japoneză și a devenit acum un vocabular englezesc obișnuit în artele marțiale. În antrenamentul de arte marțiale, se referă la o serie de mișcări sau mișcări. Pentru programul de auto-joc, acest lucru se simte ca un nume interesant prin auto-practică, luptându-se între ei, rafinând încet mișcările de pe tablă.

3. Multe aprecieri pentru marea contribuție a KataGo la bogăția și ușurința utilizării AI. KataGo le-a oferit fanilor Go un cadou de neegalat. Întrebarea pe care vreau să o pun este, în procesul de dezvoltare a KataGo, ați făcut și progrese în înțelegerea dvs. de AI și în ce măsură?

Vă mulțumesc foarte mult pentru marea contribuție a KataGo la bogăția și ușurința de utilizare a AI. KataGo le-a oferit fanilor de șah un cadou de neegalat. Întrebarea pe care vreau să o pun este, în procesul de dezvoltare a KataGo, ați făcut și progrese în înțelegerea inteligenței artificiale și în ce măsură?

Sigur. După cum am spus, prima dată când am avut vreodată experiență cu învățarea profundă a fost în 2017, iar proiectul de cercetare care a devenit în cele din urmă KataGo încercarea mea de a învăța domeniul. Ori de câte ori încerc să învăț un nou domeniu major în informatică, Încerc mereu să fac acest lucru lansând un proiect personal pentru a construi ceva în acea zonă – și uneori devine ceva util de lansat pentru alții. Îmi place instrumentele de scriere și algoritmii care fac lucruri utile și interesante.

Desigur. După cum am menționat mai devreme, intrând în acest domeniu, am câștigat mai întâi o experiență profundă de învățare în 2017 și ulterior am avansat la proiectul de cercetare al KataGo. Ori de câte ori încerc să aprofundez un nou domeniu major al informaticii, încep mereu un alt proiect personal pentru a-mi construi sistemul de cunoștințe în acest domeniu și, uneori, am bucurii neașteptate. Îmi place să scriu instrumente și algoritmi pentru a face lucruri utile și interesante.

4. Înainte de nașterea KataGo, Go AI a schimbat complet percepția oamenilor despre Go și a afectat profund toate aspectele. Deci, ați creat KataGo mai mult din aplicația inteligenței artificiale sau pentru speranța de a schimba în continuare ecologia Go?

Înainte de nașterea KataGo, Go AI a schimbat complet percepția oamenilor despre Go AI și, de asemenea, a afectat profund toate aspectele Go. Deci, ați creat KataGo mai mult din aplicația inteligenței artificiale sau ați sperat să schimbați în continuare ecologia Go?

Am dezvoltat inițial KataGo, deoarece în anii imediat după AlphaZero, abilitatea de a dezvolta AI bazat pe auto-joc în jocuri de masă de mari dimensiuni nu era aproape în totalitate la îndemâna oricui, cu excepția companiilor și organizațiilor mari sau a distribuției online AlphaZero și unele replicări precum ELF OpenGo au folosit ambele mii de GPU-uri sau TPU-uri, ceea ce este complet imposibil pentru mulți indivizi sau grupuri de cercetare mai mici să se potrivească.

Ambii! Motivul pentru care am dezvoltat inițial KataGo a fost că, în anii de după AlphaZero, în afară de companii și organizații mari sau proiecte de anvergură, este aproape imposibil pentru orice persoană să dezvolte AI bazat pe auto-joc pe o tablă de șah mare. AlphaZero și replici precum ELF OpenGo sunt echipate cu mii de GPU-uri sau TPU-uri, ceea ce nu este complet la îndemâna multor persoane sau a unor echipe de cercetare mai mici.

Odată ce am înțeles algoritmii, am văzut că există multe căi clare spre îmbunătățirea algoritmilor de auto-redare pentru a-i face mult mai puternici și mai eficienți. Ca urmare a multor astfel de îmbunătățiri, KataGo a atins nivelurile superioare folosind doar o mică parte din calcul Cu codul KataGo, chiar și cu un singur 2080 Ti, dacă puteți dedica câteva luni, ar trebui să puteți antrena un robot Go pornind de la nimic pentru a atinge niveluri profesionale umane puternice sau poate chiar și dincolo. Asta înseamnă că nivel pe care l-a atins „AlphaGo Lee” – poate fi acum egalat de oricine care pur și simplu se întâmplă să dețină o platformă de jocuri high-end și este dispus să dedice timpul. Cu metodele potrivite, echipele de cercetare mai mici și dezvoltatorii individuali pot obține rezultate care anterior erau posibil doar cu centre de date mari și milioane de dolari,făcând cercetarea mult mai posibilă și mai practică.

După ce am înțeles algoritmul, am constatat că există multe metode clare de îmbunătățire a jocului de sine, astfel încât acesta să devină mai puternic și mai eficient, astfel încât KataGo folosește doar o mică parte din resursele de calcul pentru a ajunge la nivelul superior. Codul încorporat al KataGo permite unei persoane cu doar o placă grafică 2080 Ti să antreneze un Go AI de la zero pentru a ajunge la nivelul profesional superior sau chiar mai mare în doar câteva luni. Cu alte cuvinte, înălțimea atinsă de „AlphaGo Lee” poate fi acum atinsă de oricine dorește să investească timp în notebook-urile lor de jocuri high-end. Atâta timp cât metodele sunt corecte, micile echipe de cercetare și dezvoltatorii individuali pot obține rezultate care anterior erau posibile doar cu centre de date mari și milioane de dolari de investiții, iar cercetarea a devenit mai fezabilă și mai practică.

KataGo s-a îmbunătățit rapid timp de 157 de zile de antrenament

Acesta este motivul pentru care KataGo este și open source. Este vorba despre mai mult decât Go. Am primit, de asemenea, cuvinte personale de la dezvoltatorii care lucrează la alte jocuri de societate Go, că unele dintre tehnicile din KataGo au ajutat și în aceste alte jocuri. încercați să dezvoltați programe Go mai puternice, dar nu publicați niciodată nimic sau nu explicați metodele dvs., atunci poate că veți îmbunătăți ușor nivelul Go AI, dar nu veți ajuta alți cercetători sau dezvoltatori mai mici care vor să își construiască propriile AI pentru Go sau alte jocuri sau pentru a experimenta cercetarea AI în domenii mai largi.

Acesta este motivul pentru care KataGo este și open source. Nu numai Go, am învățat și de la alți dezvoltatori de jocuri de masă că unele dintre tehnicile din KataGo sunt, de asemenea, foarte puternice atunci când sunt aplicate altor jocuri de societate. Dacă încercați doar să instruiți un program Go mai puternic, dar nu doriți să partajați niciun conținut sau metodă, atunci puteți ridica puțin vârful Go AI, dar nu îi va ajuta pe alți câțiva care vor să își construiască să dețină AI în proiectele Go sau jocuri. Cercetători sau dezvoltatori sau ajută la efectuarea cercetărilor AI într-un domeniu mai larg.

Oricum, după ce obiectivul de mai sus a fost atins, mi s-a părut distractiv să continui dezvoltarea KataGo. Îmi place, de asemenea, să construiesc instrumente pe care alți oameni să le poată folosi, așa că KataGo a fost încercarea mea de a oferi comunității Go un motor cu caracteristici pe care nimeni altcineva nu le părea încă capabil să produce. Suport pentru o mare varietate de seturi de reguli, inclusiv reguli japoneze, reducerea jocului de joc final la câștig pentru a produce o analiză mai bună, joc de handicap mai bun, suport pentru mai multe dimensiuni de bord fără a schimba rețeaua neuronală. Toate aceste caracteristici lipseau în aproape toate primii roboți post-AlphaZero și am crezut că știu modalități de a-i sprijini, așa că am făcut-o.

În orice caz, după atingerea obiectivelor de mai sus, este încă interesant să continuați să dezvoltați KataGo. Mă bucur să dezvolt instrumente disponibile publicului larg. KataGo este contribuția mea la lumea Go și se pare că nimeni altcineva nu a făcut-o încă. O varietate de reguli de joc, inclusiv suport pentru regulile japoneze, după o judecată clară, reduc mișcările inutile în jocul final, astfel încât performanța mai bună în șah, să susțină o varietate de specificații de bord și să nu fie nevoie să faceți modificări potrivite … toate acestea Funcția nu este inclusă în aproape toate AI de top după AlphaZero și știu cum să mă îmbunătățesc și am făcut-o.

Jocul de sine formează judecata

5. KataGo are o forță uimitoare, ajutând oamenii să îmbunătățească nivelul Go competitiv și are, de asemenea, setări de parametri foarte liberi. Mulți oameni îl folosesc pentru a realiza distracția Go. De exemplu, Yike folosește caracteristicile KataGo pentru a crea un joc AI care este populare în rândul utilizatorilor. Printre acestea, diverse tablă de șah și diferite gameplay-uri îi fac pe jucători să se agațe. Mă întreb dacă Dr. Wu are vreo încercare? De asemenea, credeți că acest lucru a prezentat toate caracteristicile KataGo?

KataGo are o forță uimitoare, îi ajută pe oameni să îmbunătățească nivelul Go competitiv și are, de asemenea, setări de parametri foarte liberi. Mulți oameni îl folosesc pentru a realiza distracția Go. De exemplu, Yike folosește caracteristicile KataGo pentru a crea un joc care este popular printre utilizatori. Dintre acestea, diverse tablă de șah și diferite gameplay-uri îi fac pe jucători să se agațe. Mă întreb dacă înțelegi? În plus, credeți că toată lumea a jucat toate caracteristicile KataGo?

Mulțumesc. Nu, nu am explorat toate diferitele lucruri pe care oamenii le fac cu KataGo. Știu că sunt mult mai multe decât pot să mă urmez și într-adevăr sper să rămână așa, întrucât oamenii vor găsi în continuare interesant și distractiv. Și dacă vreun dezvoltator are idei pentru orice funcții noi pe care le-aș putea implementa, mi-ar plăcea să le aud. De mai multe ori am adăugat în KataGo funcții și subcomenzi care erau necesare pentru alți dezvoltatori de pe diferite servere sau site-uri. lucruri interesante și noi care nu erau posibile înainte și sunt bucuros să adaug și altele când am timp.

Mulțumiri. Nu am acordat atenție tuturor lucrurilor diferite pe care toată lumea le dezvoltă prin KataGo. Știu că sunt multe, dar nu pot să o urmăresc, dar sper foarte mult că poți continua să îi explorezi farmecul. De asemenea, aș fi fericit să aud dacă vreun dezvoltator are idei pentru orice funcții noi care se așteaptă să fie implementate. În prezent, am adăugat de mai multe ori funcții și sub-comenzi cerute de alți dezvoltatori de pe alte servere sau site-uri la KataGo și am implementat noi acțiuni interesante care anterior erau neprevăzute, așa că sper să le îmbogățesc în viitor.

[Nota editorului: Cercetarea și dezvoltarea inteligenței artificiale în Go în China a arătat o explozie. De exemplu, Star Array a făcut multe în direcțiile „fără retragere în jocul final”, „șah înmânat”, „șah mic bord “,” post arbitrar “,” regulă de număr “, etc. Cercetare și experimentare, și a preluat conducerea în multe jocuri de expoziție: în 2018, lăsați primele 41 de jocuri, provocare cu 9 direcții, provocare Tianyi cu 17 direcții. Pe de altă parte, Yi Xiaotian al lui Yi Ke a adoptat o abordare diferită, concentrându-se pe simularea la nivel scăzut, stilurile de șah personalizate și alte domenii conexe de aplicații de educație și formare. Cu eforturile experților în AI din întreaga lume, în timp ce avansează continuu nivelul ridicat de inteligență artificială Go, rezultatele orientate spre aplicație legate de reguli și „antropomorfism” vor realiza progrese mai mari]

6. Care sunt planurile de viitor ale KataGo? Ar trebui să continuăm să ne adâncim în Go sau să explorăm alte domenii precum medicina, finanțele sau meteorologia? În plus, Go este aproape primul care a fost schimbat de AI. Ce fel de mentalitate ar trebui să aibă oamenii din Du-te și chiar întreaga omenire se confruntă cu era AI?

Care sunt planurile de viitor ale KataGo? Continuați să aprofundați Go sau să explorați alte domenii precum medicina, finanțele sau meteorologia? În plus, Go este aproape primul care a fost schimbat de AI. Ce fel de mentalitate ar trebui ca oamenii din Go și chiar întreaga omenire să se confrunte cu era AI?

În următoarea lună sau două, există șansa ca KataGo să înceapă și instruirea distribuită, similar cu Leela Zero. Datorită îmbunătățirilor de eficiență ale KataGo, instruirea distribuită pe scară largă cu sute de GPU-uri și colaboratori nu a fost necesară până acum pentru a ajunge la un nivel ridicat, dar ar fi fascinant să-l împingem mai departe și să vedem cât de departe poate ajunge dacă primește resursele respective. Odată ce lansarea instruirii distribuite, sper că vor exista niște oameni care se vor alătura mie pentru a vedea cât de înalt este KataGo poate ajunge cu mai multă pregătire.

În următoarele una sau două luni, la fel ca Leela Zero, KataGo poate începe pregătirea distribuită. Cu toate acestea, datorită eficienței îmbunătățite a KataGo, nu necesită sute de GPU-uri și colaboratori pentru a efectua formare la scară largă pentru a ajunge la un nivel ridicat, dar dacă aveți resursele respective și vedeți cât de departe poate merge mai departe, merită, de asemenea, aștept cu nerăbdare să. Dacă începe formarea distribuită, sper că mai mulți oameni se pot alătura pentru a asista la nivelul KataGo la care poate continua să crească.

În ceea ce privește alte domenii, da, există multe alte domenii valoroase de cercetare. Știu că există mulți cercetători care încearcă să îmbunătățească calitatea științei și tehnologiei în aceste domenii. Poate la un moment dat m-aș implica și în unele dintre aceste domenii la un moment dat într-un nou proiect, nu știu încă. Dar cel puțin în domeniul învățării prin întărire și al căutării aprofundate, sper că unele dintre abordările și ideile folosite în KataGo vor continua să fie utile.

În ceea ce privește alte domenii, există desigur multe alte direcții valoroase de cercetare. Știu că mulți cercetători încearcă să realizeze descoperiri tehnologice în domenii conexe. Poate la un anumit nod, m-am plasat și eu accidental într-o nouă cercetare științifică, dar nu știam. Cu toate acestea, cel puțin în domeniul învățării prin întărire și al învățării profunde, sper că anumite strategii și idei utilizate în KataGo vor funcționa.

7. Nu cu mult timp în urmă, Yike a fost foarte norocos să contacteze dezvoltatorul care a finalizat Gobang AI pe baza motorului KataGo și a aplicat cu succes acel program pe platforma Yike, care aduce o rată de câștig, strategie și experiență de deschidere fără precedent pentru jucătorii Gobang. ați dori să vedeți un astfel de tip de cooperare transfrontalieră?

Nu cu mult timp în urmă, Yike a fost foarte norocos să contacteze dezvoltatorul care a finalizat Wuzigou prin intermediul motorului KataGo și a aplicat cu succes programul pe platformă. Oferă o rată de câștig fără precedent, strategie și experiență de deschidere a bibliotecii pentru jucătorii de table. Crezi că acest tip de crossover este ceea ce vrei să vezi?

Da, cu siguranță. Așa cum am menționat mai sus, întregul scop inițial al KataGo a fost mai mult decât doar Go. A fost acela de a face mai ușor pentru o gamă largă de cercetători și dezvoltatori de jocuri AI să poată construi programe de înaltă calitate pentru diferite jocuri. Dacă cineva dorește să ia direct ideile KataGo sau tehnicile sale de algoritmi publicate sau codul său și să se bazeze pe ele pentru a rezolva noi probleme sau pentru a depăși KataGo în sine – atunci acesta este un succes. Singura mea dorință este ca oamenii să fie prietenoși și cinstiți când folosesc KataGo – indiferent dacă îl clonează doar cu modificări minore sau dacă îl folosesc ca simplu fundament pentru o nouă pregătire autentică și cercetări originale. să fiu cel mai bun sau să câștig. Nu-mi pasă dacă câștigă sau este primul bot,În schimb, scopul KataGo este de a face posibil ca fiecare să se descurce mai bine împreună.

cu siguranță. După cum am menționat mai devreme, intenția inițială a KataGo nu este doar Go, ci un program de înaltă calitate construit pentru a ajuta cercetătorii și dezvoltatorii AI să adapteze mai ușor diferite jocuri. Dacă cineva aplică KataGo direct sau elimină tehnologia algoritmului publicat sau codul de utilizare și rezolvă în continuare noi probleme sau depășește KataGo în sine pe baza acestuia – asta este un succes. Singura mea dorință este ca oamenii să fie generoși și sinceri în ceea ce privește împrumutarea KataGo – indiferent dacă este o clonă a acestuia cu modificări minore sau să o folosească ca piatra de temelie a noilor cercetări. Scopul dezvoltării KataGo nu a fost niciodată de a învinge oamenii, AI de top sau de a câștiga. Nu-mi pasă dacă câștigă întotdeauna șahul sau AI de top, nu contează. Dimpotrivă, KataGo speră că toată lumea se poate descurca mai bine împreună.

Și în Go, mi s-a spus că în preliminariile recente ale turneului Go AI din Fuzhou, pe lângă intrarea publică KataGo, cel puțin câteva dintre depuneri s-au bazat pe KataGo și că, în cel puțin un caz, o echipă s-a dezvoltat noi îmbunătățiri cu un nou antrenament separat. Și mi s-a spus că câteva dintre aceste trimiteri ar fi putut ajunge și la rundele finale viitoare, ceea ce este grozav. Sunt în mare parte un spectator și nu sunt implicat activ, dar dacă acest lucru este adevărat apoi aș spera că după încheierea turneului, astfel de echipe ar lua în considerare publicarea metodelor lor, mai ales dacă pot împărtăși noi algoritmi și tehnici de antrenament. Mă face fericit că am reușit să fac o IA pe care alții ar dori să o folosească sau a construi pe deasupra.

Mi s-a spus că în preliminariile recente ale Campionatului Fuzhou Go AI, pe lângă KataGo, au fost scrise și câteva înregistrări pe baza KataGo, iar mai multe echipe au avut noi îmbunătățiri după antrenament independent. Este posibil să vedeți performanța minunată a fiecărei AI în rundele de eliminare ulterioare, ceea ce este minunat. Sunt doar un spectator care nu a participat la joc în persoană, dar dacă acest lucru este adevărat, atunci sper că după joc, echipa relevantă poate lua în considerare publicitatea acestuia, în special împărtășind noi algoritmi și tehnici de antrenament. Sunt foarte fericit că pot crea IA pe care alții vor să o folosească sau să o construiască.

În afară de Go și „Gobang” (Gomoku?), Am fost de asemenea contactat privat de câțiva dezvoltatori pentru alte jocuri diferite, care au raportat că au găsit utile unele dintre tehnicile individuale din KataGo („randomization cap randomization”, „auxiliar Ținte de formare “, etc.) și am ajutat la răspunsul la întrebări despre cum să le aplicăm. Am discutat, de asemenea, cu unii cercetători care fac o muncă mai generală pentru a încerca să îmbunătățească acuratețea căutării arborelui de joc. În toate aceste cazuri, dacă KataGo vă poate ajuta să creați o bază pentru ca alte persoane să facă cercetări noi și mai bune, asta mă face să fiu entuziasmat.

În plus față de Go și Gobang, unii dezvoltatori m-au contactat și în mod privat, spunând că au găsit utile unele dintre tehnicile independente din KataGo („randomizarea plafonului de calcul”, „țintă de formare asistată” etc.) și am lucrat și cu unele cercetări Oamenii au vorbit și au făcut, de asemenea, o muncă mai extinsă încercând să îmbunătățească acuratețea căutării arborelui de joc. În toate aceste cazuri, dacă KataGo poate pune bazele pentru ca alții să efectueze cercetări noi și mai bune, m-ar face foarte entuziasmat.

8. Impozitarea face jocul Go diferit, ceea ce este o opțiune în KataGo. Este acest proces de impozitare realizat prin instruire sau printr-un algoritm specific? S-ar putea realiza că în modul fiscal, White se mișcă mai întâi?

Returnarea capului este o opțiune în KataGo, deoarece returnarea capului face jocul Go diferit. Este acest proces realizat prin instruire sau un algoritm specific? Deci, se poate realiza că albul se mișcă mai întâi în modul cap la cap?

KataGo gestionează diferite variații de reguli și dimensiuni de tablă pur și simplu antrenând rețeaua neuronală cu o mulțime de jocuri cu aceste reguli în timpul jocului propriu. Puteți folosi cu siguranță reguli „fiscale” sau reguli de „punctare a pietrei” – KataGo joacă o fracțiune majoră a jocurilor sale cu ei, deci ar trebui să aibă multă experiență. Și inclusiv cu jocul alb mai întâi dacă doriți, deoarece KataGo nu-i pasă ce culoare se mișcă mai întâi. Dacă doriți să faceți albul să se miște mai întâi, atunci spuneți-i KataGo să joace mai întâi o mutare pentru alb în loc de negru și setați “komi” la 0 sau la un număr negativ, astfel încât negrul să fie cel care primește compensație pentru deplasarea secundă în loc de alb.

KataGo a realizat pregătirea rețelelor neuronale pentru a se adapta la diferite reguli și dimensiuni de tablă printr-un număr mare de jocuri auto-jucătoare. Regulile „returnării capului” sau „numărării pieselor” nu sunt, de asemenea, nicio problemă – KataGo a finalizat cu succes o mulțime de jocuri și se poate spune că este experimentat. În plus, este bine ca White să meargă mai întâi, KataGo nu-i pasă de culoarea pieselor. Dacă doriți să aterizați mai întâi piatra albă, trebuie doar să spuneți KataGo să mute mai întâi piatra albă în loc de piatra neagră, apoi să setați „afișarea” la 0 sau un număr negativ, astfel încât negrul să fie cel fiind postat.

Un lucru fascinant despre vechile reguli de „impozitare” sau „punctare a pietrei” este că acestea par să încurajeze ușor un stil de joc mai cosmic. realizarea unor cadre mari devine mai favorizată. De exemplu, conform acestor reguli, invazia 3-3 pare să nu mai fie o mișcare bună de a juca devreme și lupta pentru influență pe laturi și centru devine și mai favorizată. Pentru oamenii care au fost un puțin dezamăgit de valoarea ridicată pe care AI-urile moderne o oferă pe teritoriul de colț și de stilul de joc strâns rezultat, poate că aceste reguli antice s-ar putea simți răcoritoare.

Ceea ce este interesant la vechile reguli de „întoarcere a capului” și „numărare a pieselor” este că pare să încurajeze cumva un mod mai ambițios de a juca șah. Deoarece mai multe piese de șah viu vor fi necesare pentru a returna o piesă, este mai populară efectuarea de mișcări la scară largă și bătălii la scară largă de natură. De exemplu, conform acestor reguli, infracțiunea „trei-trei” nu mai pare să fie o alegere bună pentru aspect și este mai important să concurezi pentru margine și sfera centrală de influență. Acei fani care sunt dezamăgiți de accentul pe care AI modern îl pune pe patru colțuri și stilul de șah compact, poate că aceste reguli antice de șah pot fi răcoritoare.

9. La ce nivel crezi că va ajunge KataGo în cele din urmă, cum ar fi cu cât va fi mai mare ratingul elo, comparativ cu versiunea actuală?

La ce nivel crezi că va ajunge KataGo în cele din urmă, cum ar fi cu cât este mai mare ratingul elo decât versiunea actuală?

Este foarte greu de spus! Așa cum am menționat mai sus, sper că KataGo poate începe instruirea distribuită destul de curând și că poate exista suficient sprijin comunitar pentru a continua să se îmbunătățească ca un program gratuit și deschis pentru toată lumea. Vom vedea cât de departe este se poate îmbunătăți. 🙂

Este greu de spus! După cum s-a menționat mai devreme, sper că KataGo poate participa la formare distribuită cât mai curând posibil și sper sincer că, ca program gratuit și deschis pentru toată lumea, vor exista suficiente feedback-uri pentru a sprijini îmbunătățirea sa continuă. Vom vedea cât de înalt poate fi (râde).