Видео про AI - о том, как синие человечки самообучились прятаться, а красные человечки их находить. Можно использовать подручные приспособления. Некоторые получившиеся стратегии стали откровением даже для создателей этой среды - не были предусмотрены заранее.
Youtube Video
Сборная России по спортивному бриджу в микстовом разряде (М+Ж) завоевала золотые медали чемпионата мира, прошедшего в китайском городе Ухане.
В четвертьфинале россияне обыграли команду Франции, уверенно победив со счётом 250:210. По итогам первого дня полуфинала Россия проигрывала Румынии, но смогла сравнять счёт и вышла в финал, поскольку в случае ничьей победителем матча становится команда, выигравшая матч на круговом этапе.
В финальной встрече россияне обыграли США — 175:170 и впервые стали чемпионами мира.
Знаю всех ребят 20 лет и играл с ними.
Нет, на сегодняшний день не нужно. Это уже инженерная специальность и даже не среденго звена если брать базовый уровень, утрировано-слабую сеть можно сделать на "уровне ПТУ". Среды ( воркфлоу), где они просто собираются, как конструктор и потом подаются данные на вход- и с разными настройками она сама обучается. Конечно, хорошо бы в этом разбираться, но для базовых вещей- уже совершенно не обязательно.
Из такого специалиста ничего хорошего не получится. Он сможет делать только однотипную работу, но в этой отрасли однотипного мало. Шаг в сторону - нужно сделать какое-то изменение - и он ничего уже не поймёт. Я считаю, это по-прежнему научная деятельность - т.е., ПТУшник не справится, и даже простой кодер с верхним образованием не справится.
Так будет мало информации для обучения. Нужно обучать по партиям всех шахматистов. Многие шахматисты имеют много общего, так что эта информация будет крайне полезна.
Естественно, давать на вход ID каждого шахматиста, чтобы отличала одного от другого.
Вместо 5. dxc5 Лила пишет 5. c3.
Nodes: 9.4M, N/s: 9.9k, Time: 13m 56s
+2.06 c3 e6 fxe6 Bd6 Qe2 c4 Bc2 Qe7 Nf3 O-O O-O Nc6 Re1 Re8 Qf1 b5 Re2 a5 Bg5 Bxe6 Nbd2 Qf7 Bh4 Bd7 Rae1 Bf4 Rxe8+ Rxe8 Rxe8+ Qxe8 Qb1 b4 Bxf6 gxf6 Nf1 Qh5 Qe1 Kf7 Ne3 Ne7 cxb4 axb4 Qxb4 Bh3 Bd1 Qg6 Ne1 (N: 99.58% [9.4M], P: 52.25%)
+1.43 dxc5 e5 fxe6 Bxc5 Nf3 O-O Bf5 Qd6 O-O Bxe6 Bxe6+ Qxe6 Re1 Qb6 Re2 Nc6 Nc3 Nd4 Nxd4 Bxd4 Be3 Bxe3 (N: 0.07% [6.3k], P: 2.84%)
+1.11 c4 Nc6 Nf3 dxc4 Bxc4 cxd4 O-O Bxf5 Re1 Qc7 Na3 a6 Qb3 O-O-O Be6+ Bxe6 Qxe6+ (N: 0.03% [2.9k], P: 1.99%)
+0.68 Nf3 c4 Be2 Bxf5 Nh4 Bd7 b3 cxb3 axb3 Nc6 O-O e6 Nf3 Bd6 Ba3 Bxa3 Nxa3 O-O c4 Be8 Nc2 Ne4 Bd3 (N: 0.03% [2.8k], P: 2.81%)
+1.00 g4 h5 g5 Ne4 Nc3 Bxf5 Qf3 e6 Nxe4 dxe4 Bxe4 Nc6 Bxf5 exf5 Ne2 cxd4 Bd2 Qd7 O-O-O O-O-O (N: 0.02% [2.3k], P: 1.77%)
+1.03 b3 Nc6 Ne2 e6 fxe6 Bxe6 O-O cxd4 Bb5 Bc5 Nxd4 Bd7 Bxc6 bxc6 Ba3 (N: 0.02% [2.1k], P: 1.56%)
+0.90 Bb5+ Nc6 Nf3 Bxf5 dxc5 e6 Nd4 Qc7 Be3 a6 Bxc6+ bxc6 b4 a5 c3 Be7 Nd2 (N: 0.01% [1.0k], P: 0.84%)
Я сейчас Простого парнишку хочу поправить. Надо ускорить немного. Максимальная версия дискотек.
Простой парнишка
Музыка @Bulldozer на стихи @Camon14.
А ведь я, а ведь я, а ведь я
Простой парнишка.
Хоть и я, хоть и я, хоть и я
Большая шишка.
А ведь я, а ведь я, а ведь я
Простой парнишка.
Хоть и есть у меня для тебя
Большая шишка.
Вот аккорды, а табы сами как-нибудь.
Am
А ведь я, а ведь я, а ведь я
Dm
Простой парнишка.
G
Хоть и я, хоть и я, хоть и я
C E
Большая шишка.
F
А ведь я, а ведь я, а ведь я
Dm
Простой парнишка.
E
Хоть и есть у меня для тебя
Am
Большая шишка.
Уже положил, творчески переработав. Осталось ноты завести в комп.
@Camon14 Хотел положить музыку на эти стихи, но не смог выявить рабочий размер. То ли дактиль, то ли птеродактиль.
Участник @bulldozer написал в Разное:
Это, по-моему мнению, лучший этюд всех времён и народов.
Авторство приписывают ван Брёкелену.
Решение будет в следующих постах. Но всё-таки попробуйте решить сами. Я очень жалею, что почти не пытался решать сам, когда его увидел в детстве.
Нужно будет расставить и двигать фигуры, ведь там полтора десятка ходов в главном варианте. Вот FEN:
8/3P3k/n2K3p/2p3n1/1b4N1/2p1p1P1/8/3B4 w - - 0 1Ход белых, выигрыш.
Этот этюд Стокфиш на моём железе решить не мог. Лилька решила. Пруф:
Надо заметить, что движок тут показывает не главную линию, начиная с Kg4. Потому что в основной линии мат. Вот он и пытается откупиться тем, что позволяет пройти пешке в ферзи. Не знаю, почему пишет оценку только +2.29. Во всех вариантах, какой ни посмотри, фигуры чёрных раскоординированы и пожираются поодиночке ферзём.
Участник @xajik написал в Движки:
Я так понял( совершенно не вникая и совершенно не разбираясь в вопросе), что
Я тоже пока не большой специалист.
- Обучается нейросеть на партиях ( механизмы разные, в том числе на самообучении , но в последнее время и наигрывая даже с любыми пожелавшими поучаствовать).
Да, почти всё на самообучении. Игра с другими, наверное, всё-таки больше для контроля, потому что там партий не так много, чтобы обучать.
- Обученная сеть ( и их уже достаточно много и они как-то различаются по характеристикам) выкладывается в доступ.
Да. Сетей выложена тьма, и надо ещё знать, какую лучше скачать.
- Любой желающий скачивает уже готовуюсеть на свои ресурсы и использует при игре, в зависимости от железа будет разная глубина и скорость анализа, но в целом тут все примерно в одном положении.
Да.
Отсюда вопросы новичка ( чтобы расставить по местам и др. причинам, это может быть полезным):
- Сколько сетей люди обучают сами , по другим характеристикам ( например, играют только французскую или только определенные структуры) ?. Читал недавно по сетям по эндшпилям, но это была маленькая сеть и в что-то серьезное не развилось - в той ссылке-больше не знаю. Возможно, что сетки развиваются хорошо по разным "шахматным темам")
Есть энтузиасты, которые что-то там децентрализованно обучают. Да, типа какие-то отдельные нюансы шахмат. Не знаю, насколько их много и не уверен, что это сильно полезно.
- Сколько по ресурсам обучить шахматную среднюю сеть на среднем железе ( или облаке со средними данными). Хотя бы примерные данные. Время, количество данных/партий и другое.
Тут временные рамки сложно провести. Ну, вот Лилу уже год или уже больше обучают достаточно много людей. А так, чтобы играла на 3-й разряд - наверное, и один человек со своей видеокартой справится за какое-то разумное время.
- Есть ли смысл ( скорее всего есть, но непонятно в каких направлениях) обучать свою сеть/подсеть. Добавлять свою сеть ( подсеть), обучая ее по своим характеристикам( например, Комсюк решил играть в турнире французские структуры- обучаем сеть на таких данных). Обучать можно и на странных в первом взгляде характеристиках- повышение общей результативности ( агрессивность) и т.п.
Т.е., типа взять лучшую на данный момент сеть, переписать обучающий скрипт, чтобы ставил только французскую защиту и начать обучать? Думаю, прибавку в силе особо не заметишь. И пока будешь обучать, основная сеть, над которой трудится много энтузиастов, уйдёт далеко вперёд по силе, и не будет смысла использовать свою. 
Обучить совсем маленькую сеть совсем несложно, тут совсем не нужно даже быть специалистом.
А, по-моему, что большая, что маленькая - нужно быть одинаково хорошим специалистом. Просто большая требует больше вложений времени на обучение.
Тут чаще вопрос- на чем обучать, с какими целями, на каких тонкостях и данных такие небольшие подсети ( то есть может ли это дать выгоду и какую по отношению к тем, кто этого не делает).
Думаю, выгоду трудно будет извлечь.
- То есть вопрос- не использовать лишь готовое, но и придумать что-то дополнительное-. Как в этом направлении работают- какие есть данные? Кроме нейросетей ведь много по анализу данных и ИИ.
Можно работать в направлении улучшения алгоритма поиска MCST (и его параметров), который используется в LC0. Или какой-нибудь другой алгоритм придумать.
Да, облачные вычисления для шахмат возможны и не очень дороги, видимо. Просто видеокарта мне нужна была для игр в любом случае.
Вот здесь написано, что у NVIDIA TeslaT4, которую предлагает Google Cloud, производительность в режиме FP16 (лучший режим для Лилы) равна 65 TFLOPS.
Вот здесь написано, что стоит T4 $0.29 за час на Google Cloud.
Вот здесь написано, что моя RTX 2060 имеет производительность 12.9 TFLOPS в том же режиме.
Вот здесь написано, что RTX 2060 стоит US $360.
Итого.
T4 стоит $0.29 в час и имеет производительность 65 TFLOPS.
RTX 2060 стоит $360 и имеет производительность 12.9 TFLOPS.
Подсчитаем, сколько часов можно гонять движок на T4 на Google Cloud, заплатив при этом стоимость своей видеокарты. При этом, учтём разницу в производительности.
(360 / 0.29) * (12.9 / 65) = 246
(360 / 0.29) * (65 / 12.9) = 6255
Т.е., вместо покупки такой видеокарты можно купить 246 6255 часов работы T4 на Google Cloud с примерно тем же результатом.
Один турнир - 10 партий по 40 ходов по 1 часу на ход - это нужно 400 часов работы, а не 246. Ну, ещё прикинем трату электроэнергии в случае со своей видеокартой (~5 центов в час). Всё равно получается, что для активной игры по переписке, когда играется много партий, имеет больше смысла покупать видеокарту, а не использовать облачные сервисы. Довольно быстро окупится. Хотя, она тянет и компьютер за собой, если его нет...
Update:
Вау, ошибка в формуле. В 25 раз! Правильно так:
(360 / 0.29) * (65 / 12.9) = 6255. Исправил выше.
Это всё меняет. Получается, за цену видеокарты можно очень долго использовать T4 на Google Cloud?
Я заказал такой ноутбук для игр и шахмат:
Dell G5 15
Выглядит очень секси по мне.
Конфигурация
CPU: Core i7-8750H (6 cores)
Graphics: NVIDIA GeForce RTX 2060 6GB GDDR6
RAM: 16 GB
Storage: SSD 256 GB + HDD 1 TB
Купил в магазине Dell на ebay со всякими скидками за AUD $1949. А на сайте Dell цена сейчас указана на 50% выше. Просто офигеть разница.
Ноутбук буду сразу апгрейдить — вместо механического винта поставлю 1 TB SSD и добавлю ещё 16 GB памяти.
И монитор вот такой: Acer Predator XB241H FHD 144Hz G-Sync 24in
Это всё уже купил, и что-то даже уже пришло.
Сам ноутбук ожидается только в середине августа.
На этот ноутбук много нареканий по поводу перегрева. Наверное, поэтому на него дают такую скидку. Но у меня есть план, как уменьшить потенциальный перегрев: замена термопасты, даунвольтинг, подставка под корпус.
Теперь приятные графики, как 2060 играет в шахматы:
Поколение GTX не умеет 16 бит, и их цифры останутся как на первом графике. Т.е., наша 2060 будет рвать топовую карту предыдущего поколения 1080Ti как Тузика: 14758 против 6633.
Т.е., у нас будет реально продвинутая видюха для шахмат, хотя и не топовая. 2080 Ti, конечно, хотелось бы, но всё-таки она одна стоит почти как этот ноутбук. Мало у кого пока есть, думаю.
Ну, удалите пробелы перед знаками препинания, а я гляну, есть ли лог исправлений.
