А.Г. Так. Теперь - что же это за методы?
Б.М. Да. Но начнём с другого конца: на чём построены абсолютно все остальные бэкгеммоновские программы, за редчайшим исключением, за исключением, может быть, самых первых программ? Там был такой Берлинер… Может быть, вы про Берлинера расскажете?
Алексей Радионов : В любых программах фигурирует такая вещь, как оценка позиции, некоторые оценочные функции. Что это такое? В конце партии уже чётко видно, кто победил, кто проиграл - по доске мы можем сказать: да, действительно, такое-то количество очков выиграл один игрок, другой, соответственно, другое. Это видно в самом конце игры. А как оценить позицию, когда мы ещё до конца игры не добрались? Здесь, как правило, программа моделирует ходы противников с той целью, чтобы одна сторона стремилась свой выигрыш увеличить, а другая сторона стремилась уменьшить выигрыш противника. Вот, собственно, метод минимакса, минимизации и максимизации идёт отсюда.
Б.М. Но это стандартное. Это ещё пока не имеет отношения к недетерминизму.
А.Р. Да. Вот на подсчёте таких чередований минимума и максимума получается оценка позиций, которые уже не конечны, где ещё не ясно, кто и что выиграл, позиций на некоторых промежуточных уровнях, где-то в середине игры. Таким образом программа может оценить своё положение и принять тот ход, который либо гарантирует ей выигрыш, либо гарантирует какой-то минимальный проигрыш, то есть не ухудшает ситуацию.
В недетерминированных же играх появляется ещё тот фактор, что мы не знаем точно, как сложится игра в дальнейшем, то есть на игру влияют некоторые не от нас зависящие причины. Это либо показания кубиков (когда мы не можем предсказать, что выпадет заранее), либо какие-то другие случайные факторы. В нашем случае этих случайных факторов, именно показаний кубиков, - конечное количество вариантов, несколько комбинаций. Мы просматриваем каждую комбинацию и смотрим, как будет развиваться игра, если у нас выпали такие-то очки или другие очки, для каждой комбинации это…
А.Г. Но это увеличивает количество вариантов в прогрессии…
А.Р. Да, там появляются дополнительные…
Б.М. И не только увеличивают количество вариантов, кроме того, непонятно, какими алгоритмами здесь пользоваться, и к этим алгоритмам существуют (я снова на Берлинера клоню) разные подходы.
Первый подход - это просто случайное моделирование нескольких ветвей позиции, более точно - нити развития игры. Всё-таки русской терминологии нету, поэтому приходится вспоминать и одновременно переводить. Это один вариант программы. Но это всё было давно, это самые первые нардовские программы, датированные примерно 80-ми, может быть, 90-м годом, но не позже. А после этого все программы - абсолютно все, я не знаю ни одного исключения среди хороших программ, кроме нашей, - написаны на так называемой нейросетевой технологии. То есть там вообще, если немножко упрощать ситуацию, фактически и нет никакого метода минимакса. А вся оценка позиции сводится к статической. Ещё раз повторю, что я немножко ситуацию упрощаю, но в целом говорю правильно.
А.Г. То есть в каждый конкретный момент позиция оценивается как единственно возможная сейчас?
Б.М. Да.
А.Р. Здесь некоторые нюансы всё же есть - как раз с этими статическими оценками. Глядя на позицию, например, можно сказать, что вот в этой позиции мы гарантированно выиграем столько-то и столько-то. Остался вопрос: как получить эту точную оценку, чтобы она была как можно более адекватна? Но построение оценочной функции с нейросетевым подходом заключается в том, что нейропрограмма, основанная на нейросети, производит огромное количество партий сама с собой, то есть происходит самообучение, настройка нейросети с той целью, чтобы значение оценки для тех позиций, которые выдаёт нейросеть, было как можно более адекватно. А мера адекватности здесь уже - это количество выигрышей.
Б.М. Сейчас я перебью опять. Этот подход и в шахматах осуществляется, хотя я не знаю, насколько успешно он применяются в Deep Thought или в более совершённых, более новых версиях этого Deep'а (я даже не выучил название последнего Deep'а). Deep Thought - это который обыграл Каспарова, а в следующих я даже не знаю, используют это или не используют. Я просто знаю, что в шахматах такой подход тоже есть.
А.Р. Собственно, всё нацелено на получение точной оценки некоторой позиции. И у нас в работе такая же цель преследуется, просто делается это несколько другими методами.
Опять же, если вернуться к нейросетевым методам, программа обучает нейросеть, исследователь это видит по специальным характеристикам, по некоторым графикам, по частоте поражений и побед. И когда считается, что нейросеть уже достаточно обучена, программе достаточно перебрать возможные количества случайных исходов, может быть, на один уровень заглянуть вниз и предусмотреть, как может пойти противник, и, предполагая, что оценка позиции якобы точная, программа уже делает ход. Вот, собственно, та программа, о которой Борис Феликсович уже говорил, «Джели-фиш», при достаточно небольшом количестве нейронов считается одной из самых сильных.
Б.М. Её, правда, обыграла «Б-Г-блиц», новая программа, с которой мы хотим потягаться в следующем, 2004-м году и, в общем, уверенность есть, что в грязь лицом не ударим.
А.Г. А в чём принципиальная разница построения? Вы тоже используете систему нейросети?
Б.М. Так вот как раз и нет. Мы используем свой подход, этот подход можно, если совсем кратко, охарактеризовать таким образом. То есть почему, например, меня перестали интересовать шахматы, хотя в юности я добивался каких-то успехов?
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89